搜索系统-编程技术网

Elasticsearch：运用 Java 对索引进行 nested 搜索

Elastic 中国社区官方博客2021-12-29 09:50:33.0

import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;[skills=[{level=expert;import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;import org.elasticsearch.client.RestClient

【新闻推荐系统】(task3)自动化构建用户及物料画像

山顶夕景2021-12-22 11:50:51.0

文章目录学习总结一、物料侧画像的构建 1.1 新物料来源 1.2 物料画像的更新（1）新物料添加到物料库的具体逻辑（2）2个新闻画像库（3）物料画像的更新的核心代码 1.物料的更新 2.物料如何添加到redis数据库中二、用户侧画像的构建 2.1 用户画像更新的分类 2.2 用户画像的字段 2.3 用户历史阅读文章的mysql表 2.4 用户画像更新的总体逻辑三、画像自动化构建（最后shell） 3.1 物料更新脚本;# 更新用户画像;# 更新物料画像;# 新物料画像的更新;news_item = self._generate_feature_protrail_item(item)

LeetCode Algorithm 897. 递增顺序搜索树

_Alex_0072021-12-22 09:52:45.0

values[i]->left = nullptr;values[i]->right = nullptr;item = stk.top();stk.push(item);vector<TreeNode*> values = middle_order_traversal(root)

element+vue下拉框加搜索功能

周家大小姐.2021-12-22 09:35:04.0

data }" class="custom-tree-node">;this.currentData = node.data;this.currentData = node.data;this.selectNodeLabel = node.label;this.selectNodeLabel = node.label

【新闻推荐系统】(task3)Scrapy基础及新闻爬取实战

山顶夕景2021-12-21 16:15:07.0

将爬取的数据进行持久化存储 # Define your item pipelines here;# 爬取数据;# 新闻item持久化;# name = scrapy.Field();# name = scrapy.Field()

十篇文章速览多模态推荐系统的最新进展

kaiyuan_sjtu2021-12-21 11:05:00.0

使模型在训练过程中得到更好的用户和物品表示;作为用户或物品的多模态表示;然后再将不同层的表示连接起来分别作为用户和物品的表示;多模态知识图谱嵌入模块也会学习不同模态数据的表示;通过用户、物品和多模态类别的表示

干货 | Elasticsearch 向量搜索的工程化实战

铭毅天下2021-12-20 22:07:00.0

将知识进行大致分类;我们使用了自研的 farady 分词器对知识条目的各部分进行了分词处理知识库中的知识条目会有一部分进行专家/人工审核和维护;将知识的正确性从 Y% 提高到了 Z% 对模型输出的知识进行后置处理将仅存在部分助词（如的）差异的知识条目进行过滤、合并给部分热门的知识条目设置过期时间;并对知识库的构建效率以及知识的准确性持续进行迭代;间接的提高了准确性（约 Y%） 5.2 知识质量参差不齐由于知识条目是通过算法进行抽取的

mongo 模糊搜索并按相关性排序

butterfly52113142021-12-20 13:23:17.0

var names = genName("zhangsan";文章目录问题构造数据复现问题问题分析问题解决问题有一张user表;var res = [];suffix = parseInt(Math.random() * n) % (n / 10);age字段方便观察

LeetCode Algorithm 剑指 Offer II 056. 二叉搜索树中两个节点之和

_Alex_0072021-12-20 09:10:01.0

auto flag = hash_table.find(k - preorder_list[i]);stk.push(item->left);vector<int> preorder_list = preorder_traversal(root);hash_table[preorder_list[i]] = i;stk.push(node)

python爬虫爬取谷歌搜索的结果，正则表达式查找目标内容

雪的期许2021-12-19 21:39:40.0

使用requests库 import urllib;# 使用BeautifulSoup解析html对象;# 使用BeautifulSoup解析html对象;results = search_google(query='site;import urllib.parse

剑指 Offer 33. 二叉搜索树的后序遍历序列

May Hacker2021-12-19 12:10:40.0

// p==right 是代表右子树序列都是大于根节点的值;return p==right && trace(postorder;int p = left;// 判断序列的left到right符合不符合二叉搜索树的后序遍历结果;while(postorder[p]>postorder[right]){

【Flutter 问题系列第 50 篇】如何在 Flutter 高亮显示搜索结果的文字

Allen Su2021-12-17 23:07:58.0

即不高亮显示文本);如果没有找到要高亮显示的文本则返回原字符串;// 如果没有需要高亮显示的内容;spans.add(TextSpan(text;spans.add(TextSpan(text

『Linux笔记』grep文本搜索[ps aux和ps -ef、ssh_config和sshd_config]

布衣小张2021-12-17 00:58:57.0

grep文本搜索[ps aux和ps -ef区别、ssh_config和sshd_config区别] 文章目录一. 基本使用二. 正则表达式的基本使用三. ps aux和ps -ef区别 3.1. ps aux 和 ps –aux 3.2. ps aux 和ps -ef 四. ssh_config和sshd_config区别一. 基本使用 Linux grep 命令用于查找文件里符合条件的字符串;[deploy@node1 kaifang]$ docker ps | grep '[0-9]\{6;三. ps aux和ps -ef区别 3.1. ps aux 和 ps –aux 注意"ps -aux"不同于"ps aux";[deploy@node1 kaifang]$ docker ps | grep '[0-9]*';[deploy@node1 kaifang]$ docker ps | grep "[0-9]\{6

【力扣】79. 单词搜索

漆黑丶2021-12-16 10:38:10.0

= board[i][j] || visited[i][j]) return false;if(index == word.length()) return true;visited[i][j] = true;visited[i][j] = false;if(board.length * board[0].length < word.length()) return false

【新闻推荐系统】(task2)MongoDB篇

山顶夕景2021-12-15 23:09:57.0

以下实例通过 by 和 title 键来查询 Toby 中 Toby MongoDB 的数据 > db.col.find({;（2）实例以下文档可以存储在 MongoDB 的 tobytest 数据库的 col 集合中;2.2 MongoDB 创建集合 MongoDB 中使用 createCollection() 方法来创建集合;2.3 MongoDB 删除集合 MongoDB 中使用 drop() 方法来删除集合;文章目录学习总结一、MongoDB简介 1.1 主要特点 1.2 Linux平台安装MongoDB 1.3 创建数据库目录 1.4 MongoDB 后台管理 Shell 1.5 用DataGrip连接mongodb 二、MongoDB 概念解析 2.1 MongoDB 创建数据库（1）数据库（2）语法（3）实例 2.2 MongoDB 创建集合 2.3 MongoDB 删除集合（1）实例 2.4 MongoDB 插入文档（1）插入文档（2）实例 2.5 MongoDB 更新文档（1）update() 方法（2）实例 2.6 MongoDB 删除文档

【二分法万能模板】Leecode 74. 搜索二维矩阵——Leecode日常刷题系列

来老铁干了这碗代码2021-12-14 22:15:00.0

if (matrix[m/col][m%col] <= target) l = m;if (matrix[l/col][l%col] == target) return true;m = (l + ((r - l)>>1));//leetcode-cn.com/problems/max-increase-to-keep-city-skyline/ 题目描述编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中;if (l == -1) return false

珠海网络推广浅析网站优化面对搜索引擎算法更新怎样才能应对自如？

云霸屏2021-12-14 16:34:59.0

1、保持用户体验很好搜索引擎的算法更新无非就是想把优化做的更好;让网站排名在搜索引擎算法更新时也能保持稳定提升;2、做好内容优化珠海网络推广建议网站内容还是尽量保持着能有吸引用户眼球;珠海网络推广认为对于搜索引擎的算法也是在不断的更新和调整;以上就是珠海网络推广为大家总结的几点有关搜索引擎算法更新升级时网站的应对策略

VueTreeselect树控件搜索+下拉框功能

周家大小姐.2021-12-14 15:52:36.0

console.log('不为空+过滤已有标签');this.iscbAsync = true;{ ' (新手动标签)' }}</b>;if (node.children == null || node.children == 'null' || node.children &&;node.children

GitHub“代码搜索”技术预览版发布

xcbeyond2021-12-13 22:51:21.0

直到涵盖用户可以在 GitHub 上访问的每个存储库;GitHub Copilot 可以根据上下文自动写代码;此外用户也可以搜索自己的私有存储库;对于代码搜索;今年 GitHub 还向自己的团队和企业云用户开放了 Codespaces 能力

Python实现文件搜索

ZackSock2021-12-13 14:05:13.0

match = fnmatch("test.jpg";二、fnmatch模块 1、遍历在搜索文件之前;这里我们用test.jpg和*.jpg来匹配;也就是匹配.jpg结尾的文件;if fnmatch(path

【新闻推荐系统】(task1)系统搭建基本流程

山顶夕景2021-12-13 01:24:11.0

并创建虚拟环境 4.2 安装依赖文件 4.3 修改后端项目的IP和端口 4.4 修改项目路径配置文件proj_path.py（存疑） 4.5 核对数据库配置文件dao_config.py 4.6 启动雪花算法服务 4.7 启动后端项目五、数据库部分六、召回、排序、再排七、项目整体运行与调试 7.1 注册用户 7.2 爬取新浪新闻 7.3 更新物料画像 7.4 更新用户画像 7.5 清除前一天redis中的数据;手动执行该代码 7.4 更新用户画像通过查看offline_material_and_user_process.sh文件（文件路径;4.4 修改项目路径配置文件proj_path.py（存疑）修改项目路径配置文件proj_path.py;文章目录学习总结一、学习版图二、新闻推荐系统三、前端部分 3.1 安装依赖包 3.2 修改前端访问IP和端口 3.3 修改访问后端API接口的IP和端口 3.4 运行前端项目四、后端部分 4.1 安装conda环境;手动执行该代码 7.6 离线将推荐列表和热门列表存入redis 通过查看run_offline.sh文件（文件

分享几个搜索电子书网站

孙中明2021-12-12 14:37:01.0

文章目录分享几个搜索电子书网站 1.Z-Library——世界上最大的电子书图书馆 3.苦瓜网盘——为Pad、kindle准备 4.lorefree——去中心化平台、用户共同分享资源 5.淘链客——收集文档类资源 6.PdfDrive——提供英文原版电子书pdf 7.全国图书馆参考咨询联盟——一个字全 8.manybooks——支持下载、阅读、评论 9.古登堡计划——历史很久、超过6万本免费电子书的图书馆补充;alltoall——文档格式转换点击——>更好的阅读体验分享几个搜索电子书网站授人以鱼不如授人以渔 1.Z-Library——世界上最大的电子书图书馆 https;//www.kgbook.com/ 4.lorefree——去中心化平台、用户共同分享资源 https;//manybooks.net/ 9.古登堡计划——历史很久、超过6万本免费电子书的图书馆 https;//www.pdfdrive.com/ 7.全国图书馆参考咨询联盟——一个字全 http

Chrome 插件页面美化及右键搜索小功能

gxhlh2021-12-12 01:36:02.0

chrome.tabs.create(createData);首先在右键菜单中添加搜索选项 let MenuMyRight = {;// 添加搜索菜单;// 当应用被安装时将菜单项添加到 Chrome 的右键菜单中;chrome.contextMenus.onClicked.addListener((clickData) => {

【解题报告】Leecode 35. 搜索插入位置——Leecode刷题系列

来老铁干了这碗代码2021-12-11 20:47:55.0

if (target == nums[m]) return m;else if (target > nums[m]) l = m + 1;在数组中找到目标值;if (nums[m] > target) return m;如果找到则直接返回

状态DP：二进制状态与图的搜索

一只老风铃2021-12-11 15:54:39.0

dp[status|(1 << (j - 1))][j] = min(dp[status | (1 << (j - 1))][j];dp[status][i] + m_map[place[i]][place[j]]);dp[status][k] 表示status数字代表的状态下;能否使得状态 dp[status+(1<<(j-1))][j] 变得更小;j <= R

GitHub宣布将大幅改进代码搜索性能

BigDataToAI2021-12-10 00:04:34.0

以大幅改进在 GitHub 上搜索代码;GitHub 代码搜索让全世界的代码触手可及;GitHub官方推出了一个改进版的代码搜索技术预览版;他们就会将其集成到主要的 github.com 体验中;Github的愿景是帮助每个开发人员快速直观地搜索、发现、导航和理解代码

如何做网络营销推广浅析网站优化要做好哪些优化会获得搜索引擎的青睐？

云霸屏2021-12-09 17:02:10.0

优化人员不妨将内链做的更好;以上就是如何做网络营销推广为大家总结的几点有关网站首页获得搜索引擎青睐的优化技巧;2、用户体验网站想要获得更多搜索引擎的青睐;它若能获得更多的权重和排名;所以优化人员不妨将网站结构优化的更好

idea 2021.2及以后设置全局搜索结果不限制为100

诺浅2021-12-05 12:31:55.0

但这个选项在idea 2021.2及以后版本都没了如何设置（觉得有帮助的点个赞;网上的解决方案都是什么设置ide.usages.page.size;找了好久）

【Leetcode刷题】：Python：81. 搜索旋转排序数组 II

Jack_Kuo2021-12-03 15:03:25.0

if nums[l] <= target <= x;if x <= target <= nums[r];m = (l+r)//2;elif nums[l] < x;while l <=r

预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

美团技术团队2021-12-02 19:58:00.0

使用相关性模型进行搜索关键词（Query）和候选广告（Doc）的相关性打分;表2 模型效果对比相关性服务链路优化相关性计算为了更好地衡量广告召回结果的相关程度;尝试利用预训练模型来优化搜索关键词和广告结果的相关性;美团搜索广告相关性服务的基线模型采用Transformer+ESIM的交互式模型结构;美团搜索已经验证了预训练模型在文本相关性任务上的有效性[5]

Python爬虫编程思想（91）：项目实战--支持搜索功能的图片爬虫

蒙娜丽宁2021-12-01 22:22:32.0

本文会使用requests库抓取百度图像搜索API返回的JSON数据;最后会将这个新的图像显示在页面上;不断显示新的图像; 抓取API数据的第一步就是要确定网站的数据是否是通过异步的方式获取的; 现在来分析百度图像搜索

解密树的平衡：二分搜索树 → AVL自平衡树 → 左倾红黑树

Debroon2021-11-29 21:33:41.0

删除红黑树删除一个节点比添加一个节点;if (root == NULL || root->val == val) return root;插入 2-3 树从单个节点开始;四个孩子节点红黑树;2-3 树的 3 节点

【Spring Boot 2.0学习之旅-12】搜索框架ElasticSearch介绍和整合SpringBoot

mind_programmonkey2021-11-29 10:56:31.0

简单查询根据文档的id查询文档详细信息条件查询全部查询 {;log.info("index_one索引库不存在");log.info("index_one索引库不存在");import org.elasticsearch.client.RequestOptions;字段级别查询查询符合word_count的文档 {

fastadmin 点击列表按钮跳转页面带参数并搜索对应的数据

湛谷Gooyuit2021-11-27 23:25:50.0

var url = baseUrl + JSON.stringify(obj).replace(/[\"\{\}]/g; var arr = query.split("&"); var op = JSON.parse(params.op);function(params){ var filter=JSON.parse(params.filter);表格上的搜索栏不能搜索别的字段） //删除url的id参数 function funcUrlDel(name){ var loca = window.location

手把手教你通过ElasticSearch、FSCrawler及 SearchUI搭建文件搜索引擎

智慧zhuhuix2021-11-27 10:53:49.0

- "*/~*" #排除以~开头的文件;双击elasticsearch.bat文件运行验证ElasticSearch是否启动成功;搭建一个可以根据关键词条进行检索的文件搜索引擎;为了让用户在搜索页面上可以直接通过文件链接下载文件;程序会在用户目录下创建以下配置文件

【解题报告】Leecode 700. 二叉搜索树中的搜索——Leecode每日一题

来老铁干了这碗代码2021-11-26 23:00:00.0

你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点;返回以该节点为根的子树;if (root->val == val) return root;但因为没有节点值为 5;//zhanglong.blog.csdn.net/article/details/121071779 题目描述给定二叉搜索树（BST）的根节点和一个值

对比学习用于推荐系统问题（SSL，S^3-Rec，SGL，DHCN）

上杉翔二2021-11-26 20:14:44.0

因此通过自监督学习是可以对数据进行增强和扩增的;这样的数据增强和预训练方式能够从原始的图数据中发掘出更多的监督信号;解决的问题是数据稀疏影响交互学习;使得图神经网络能够更好的学习到节点表示;然后才是利用自监督学习来增强embedding表示

图论DFS(Depth First Search)Algorithm深度优先搜索遍历空间平面图选择路径，networkx，Python

zhangphil2021-11-23 23:11:01.0

if n == START or n == GOAL;# G;# node_shape='*';# 障碍物点;G.nodes[n12][WALKABLE] = False

Yii2 ActiveRecord多表关联和多表关联搜索的实现

PeakXin2021-11-23 13:58:29.0

'short_title' => '商品分类简称';'title' => '商品分类标题';'title' => '商品标题';'id' => '商品分类ID';'id' => '商品ID'

php操作ElasticSearch搜索引擎

autofelix2021-11-20 20:42:03.0

'id' => //你插入数据时候的id;目录一、安装二、使用三、新建ES数据库四、创建表五、插入数据六、查询所有数据七、查询单条数据八、搜索九、测试代码一、安装通过composer安装 composer require 'elasticsearch/elasticsearch' 二、使用创建ES类 <;可以往里面插入数据了在ES里面的数据叫文档可以多插入一些数据;删除文档等操作 <;七、查询单条数据如果你在插入数据的时候指定了id

20深度探秘搜索技术_混合使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡

Dongguo丶2021-11-20 19:24:15.0

"java spark";--> java或spark或java spark;"this is java and elasticsearch blog";就是包含java和spark;同时java和spark离的越近的doc排在最前面此时可以用bool组合match query和match_phrase query一起

Intellij idea 的全局搜索快捷键方法

可小辉2021-11-20 18:34:45.0

4、Ctrl+Alt+B查看子类方法实现 Ctrl+B可以查看父类或父方法定义;6、Ctrl+F/Ctrl+Shift+F按照文本的内容查找相当于eclipse的ctrl+H;这时候Ctrl+Alt+B就可以查看HashMap的put方法;2、Ctrl+Shift+N按文件名搜索文件同搜索类类似;搜索类名也能对你所要搜索的内容多个部分进行匹配

美团搜索多业务商品排序探索与实践

美团技术团队2021-11-18 19:58:00.0

排序探索与实践混排建模在美团搜索商品多业务排序场景下;所以该业务排序场景相比业界大部分排序场景的用户行为序列建模不同;多业务概率图模型及训练在特征选择门方案中;采用统一模型对各类业务商品进行统一的混合排序建模;在模型中引入用户行为序列特征能够极大提升模型的效果

jQuery实现列表搜索

乐逍遥☺2021-11-16 19:36:28.0

<div style="height;10px 1em;<div style="float;<div style="float;<p class="index-p">联系电话

『剑指Offer』54. 二叉搜索树的第k大节点

一枚方糖2021-11-15 19:59:10.0

void dfs(TreeNode* root;vector<int> res;* TreeNode(int x);int kthLargest(TreeNode* root;return res[size(res) - k]

【王喆-推荐系统】评估篇-(task5)Replay和Interleaving评估

山顶夕景2021-11-15 15:26:37.0

文章目录学习总结一、推荐系统的评估体系 1.1 评估体系 1.2 模型筛选过程 1.3 两点注意二、Netflix 的 Replay 评估方法实践 2.1 未来信息处理 2.2 Netflix的时光机三、Interleaving 评估方法 3.1 提出的意义 3.2 Interleaving实现细节（1）保证模型的公平性（2）模型混合的过程（3）综合效果四、作业五、课后答疑 Reference 一、推荐系统的评估体系在推荐系统评估中;Interleaving 方法通过分别累加模型 A 和模型 B 推荐物品的效果;它是和 A/B 测试一样的在线评估方法;用户会在一个推荐列表里同时看到模型 A 和模型 B 的推荐结果;它的实验推荐列表是通过间隔地选择模型 A 和模型 B 的推荐物品得到的

AL流程图汇总

浮生夢2021-11-15 10:38:32.0

SpringCloud微服务系统架构设计 ;微服务架构应用超时指引 6;阿里云应用系统部署图 4; 品牌搜索系统架构图 13;拉新小活动流程时序图 9

【王喆-推荐系统】评估篇-(task4)服务器内部实现A/B测试

山顶夕景2021-11-14 14:59:15.0

做对照实验 2.3 正交与互斥（1）层间流量正交（2）层内流量互斥三、线上 A/B 测试的评估指标四、SparrowRecSys 中 A/B 测试的实现方法 4.1 A/B测试模块 4.2 具体的业务逻辑中五、作业 Reference 一、理解A/B测试 A/B 测试又被称为;不同实验之间以及 A/B 测试的实验组和对照组之间的用户是不重叠的;在基于用户的 A/B 测试中;三、线上 A/B 测试的评估指标测试前;如果有多组实验在同时做 A/B 测试

【王喆-推荐系统】评估篇-(task2)推荐模型评估指标

山顶夕景2021-11-11 15:59:33.0

文章目录学习总结一、低阶评估指标 1.1 准确率 1.2 精确率与召回率 1.3 对数损失 1.4 均方根误差（回归）二、高阶评估指标 2.1 P-R 曲线 2.2 ROC 曲线【栗子1】【栗子2】更直观的绘制 ROC 曲线的方法 2.3 平均精度均值mAP 三、合理选择评估指标四、作业五、课后答疑 Reference 一、低阶评估指标 1.1 准确率准确率 (Accuracy) 是指分类正确的样本占总样本个数的比例;TP 指的是 P 个正样本中被分类器预测为正样本的个数;FP 指的是 N 个负样本中被分类器预测为正样本的个数;但 AUC 评估的是整体样本的 ROC 曲线;ROC 曲线也是通过不断移动模型正样本阈值生成的

Enterprise：如何通过搜索提高网站参与度

Elastic 中国社区官方博客2021-11-11 08:41:07.0

了解更多并试一试访问 Elastic 网站以了解有关创建一流网站搜索体验的更多信息;获得更好网站体验的秘诀;你网站上的搜索体验通常是访问者满意度的关键驱动因素;近三分之一的网站访问者从搜索开始;如果你的搜索体验缺乏用户习惯的强大功能和高度相关的结果

【王喆-推荐系统】评估篇-(task1)离线评估方法

山顶夕景2021-11-10 11:57:35.0

文章目录学习总结一、离线评估的主要方法 1.1 Holdout 检验、交叉检验和自助法（1）Holdout检验（2）交叉验证（3）自助法Bootstrap 1.2 时间切割 1.3 离线 Replay 二、基于 Spark 的离线评估方法实践 2.1 Holdout 检验 2.2 交叉检验 2.3 时间切割评估法三、作业四、课后答疑 Reference 推荐系统模型;Holdout和交叉验证都是基于划分训练集和测试集的方法进行评估;下面学习如何使用 Spark 实现 Holdout 检验、交叉检验和时间切割评估法;Holdout 检验、交叉检验、自助法、时间切割和离线 Replay;Holdout 检验、交叉检验、自助法、时间切割、离线 Replay

Elasticsearch 异步搜索 Async search 实战

铭毅天下2021-11-07 23:29:38.0

3、Elasticsearch 异步搜索适用场景异步搜索允许用户在异步搜索结果可用时检索它们;4、Elasticsearch 异步搜索实战 4.1 执行异步检索执行如下操作的前提是;1、Elasticsearch 异步搜索定义异步搜索 API 可异步执行搜索请求、监控其进度并检索可用的部分结果;successful——有多少分片已成功完成搜索;is_running——搜索是否仍在执行中或已完成

【王喆-推荐系统】模型篇-(task8)深度兴趣网络 DIN

山顶夕景2021-11-07 15:46:11.0

文章目录学习总结一、注意力机制二、注意力机制在深度兴趣网络 DIN 上的应用 2.1 用户行为特征and候选广告特征 2.2 累加每段用户行为序列 2.3 SUM Pooling的不足 2.4 注意力机制的应用（1）改进的地方（2）激活单元三、注意力机制对推荐系统的启发四、兴趣进化序列模型DIEN 4.1 DIEN模型架构 4.2 生成兴趣向量（1）Behavior Layer （2）Interest Extractor Layer （3）Interest Evolving Layer 4.3 序列模型五、作业六、课后答疑 Reference 一、注意力机制;用户的历史行为序列中有这样几个商品 ID;神经元的输入就是商品 ID 或者前一层序列模型的 Embedding 向量;如兴趣进化序列模型 DIEN 对用户购买兴趣进化过程（演化过程）的模拟;四、兴趣进化序列模型DIEN 4.1 DIEN模型架构用户的历史行为（新闻的阅读行为、视频观看行为、电商购买行为）是一个和时间相关的历史序列

浏览器无法打开搜索引擎页面

NYTWTYN2021-11-04 14:50:29.0

可能原因网络连接问题系统故障问题浏览器问题病毒排查过程可正常访问其他网站;病毒导致浏览器数据被劫持问题排除询问同事后发现并无此问题;记录浏览器无法打开特定网站的问题排错过程文章目录问题描述可能原因排查过程原因记录问题描述出现问题前可正常访问所有网站;但搜索资料后发现是浏览器无法使用问题;更换 dns 后问题解决原因记录原 dns 用的是 8.8.8.8

【王喆-推荐系统】模型篇-(task6)NeuralCF模型

山顶夕景2021-11-04 11:30:47.0

用户塔的输出当作用户 Embedding 存入特征数据库（即不用将整个模型都部署线上）;这种物品侧模型 + 用户侧模型 + 互操作层的模型结构;文章目录学习心得一、NeuralCF 模型的结构二、NeuralCF拓展—双塔模型 2.1 YouTube召回层的双塔模型 2.2 双塔模型的优势三、NeuralCF 的 TensorFlow 实现 3.1 NeuralCF模型 3.2 Neural双塔模型四、作业五、课后答疑 Reference 一、NeuralCF 模型的结构协同过滤;这里的用户侧模型结构和物品侧模型结构;item_feature_columns 和 user_feature_columns 分别包含了物品侧和用户侧的特征

Golang && Java 实现【将有序数组装换为二叉搜索树】

jackl_都都2021-11-03 22:26:34.0

end int) *TreeNode{;int mid = (start + end) / 2;public static TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {;//左边节点、是从0开始到中间节点-1;TreeNode root = new TreeNode(nums[mid])

SAP 电商云 Spartacus UI Quick order 产品搜索结果页面的显示逻辑

汪子熙2021-11-03 10:57:18.0

什么时候显示这个 product list 呢;其实一直存在 form 里的;只不过不是一直 visible 而已;this.noResults 的赋值逻辑;显示

SAP 电商云 Spartacus UI quick order 搜索结果的索引设置实现

汪子熙2021-11-03 10:39:09.0

【王喆-推荐系统】模型篇-(task3)环境准备+数据处理

山顶夕景2021-11-01 20:39:48.0

文章目录学习总结一、2种Tensorflow环境配置 1.1 Docker+Jupyter 1.2 IDEA调试代码（1）安装 IDEA 的 Python 编译器插件（2）安装本地 Python 环境（3）配置 IDEA 的项目 Python 环境二、物品和用户特征三、最终的训练样本 3.1 样本从哪里来 3.2 样本标签四、在生成样本时避免引入;五、把特征数据存入线上供模型服务用把用户特征和物品特征分别存入 Redis;用户对电影的评分是最直接的标签数据;样本中 userAvgRating 这个特征的值应该取多少呢;基于 MovieLens 的用户评分数据ratings 表和电影基本数据movies 表完成了特征抽取

【Recsys2021】推荐系统论文整理和导读

山顶夕景2021-10-31 16:12:09.0

零、基础知识 0.1 召回粗排 0.2 精排 0.3 重排 0.4 冷启动一、按照推荐系统研究方向分类 1.1 信息茧房和回音室 1.2 探索与利用 1.3 偏差与纠偏 1.4 冷启动 1.5 评估体系 1.6 会话/序列推荐 1.7 隐私保护 1.8 对抗与攻击 1.9 对话推荐系统 1.10 可解释性推荐 1.11 跨域推荐 1.12 基于视觉的推荐 1.13 组推荐/用户物品分层推荐 1.14 推荐系统交互设计二、按照推荐技术分类 2.1 协同过滤 2.2 图学习 2.3 强化学习 2.4 度量学习 2.5 联邦学习 2.6 架构/训练/优化三、实验性质的文章总结 NLP和推荐算法的联系提问;按照推荐系统的研究方向和使用的推荐技术来分类;传统矩阵分解推荐系统和深度学习推荐系统的对比;这里可能本科生（或者刚开始接触科研的人）会比较擅长做第三步;使用NLP中常用的Transformers做序列推荐的鸿沟探讨和解决

【王喆-推荐系统】线上服务篇-(task5)部署离线模型

山顶夕景2021-10-30 20:46:21.0

我们在 Docker 中启动一个包含 TensorFlow Serving 的模型服务容器;分别是预存推荐结果或 Embedding 结果、预训练 Embedding+ 轻量级线上模型、PMML 模型以及 TensorFlow Serving;文章目录学习总结一、业界的主流模型服务方法二、预存推荐结果或Embedding 三、预训练Embedding+轻量级线上模型四、利用PMML转换和部署模型五、实战搭建 TensorFlow Serving 模型服务 5.1 安装 Docker 5.2 建立 TensorFlow Serving 服务 5.3 请求 TensorFlow Serving 获得预估结果六、作业七、课后答疑 Reference 一、业界的主流模型服务方法在实验室的环境下;5.1 安装 Docker 本次学习选用了 TensorFlow Serving 作为模型服务的技术方案;TensorFlow Serving 最普遍、最便捷的服务方式就是使用 Docker 建立模型服务 API

【剑指 Offer】36. 二叉搜索树与双向链表(详细解析)

遇事不决问清风2021-10-30 11:27:46.0

二叉搜索树的中序遍历是一个递增数列;Node head=null;pre.right=node;pre.right=head;node.left=pre

L3-016 二叉搜索树的结构 (30 分)-PAT 团体程序设计天梯赛 GPLT

柳婼2021-10-29 14:18:11.0

if (Tree[Find[b]].parent == Find[a]) f = 1;if (Tree[Find[b]].rchild == Find[a]) f = 1;if (Find[a] && Find[b] && Tree[Find[a]].parent == Tree[Find[b]].parent) f = 1;if (Find[a] && Find[b] && Tree[Find[a]].level == Tree[Find[b]].level) f = 1;如果正确则输出Yes

【王喆-推荐系统】模型篇-(task1)协同过滤CF

山顶夕景2021-10-28 14:37:49.0

文章目录学习总结一、协同过滤算法的基本原理二、计算用户相似度三、用户评分的预测四、矩阵分解算法的原理 4.1 协同过滤的缺点 4.2 矩阵分解 4.3 分解共现矩阵五、矩阵分解算法的 Spark 实现六、作业七、课后答疑 Reference 推荐系统的整体架构都是围绕着推荐模型搭建的;（2）可以利用矩阵分解后的用户和物品隐向量;二、计算用户相似度在共现矩阵中;生成用户向量矩阵和物品向量矩阵;s是用户u和用户s之间的相似度

【王喆-推荐系统】线上服务篇-(task1)线上高并发的推荐服务

山顶夕景2021-10-26 19:53:07.0

知识点关键描述工业级推荐服务器的功能主要包括模型服务、数据库接口、推荐模块逻辑、补充业务逻辑等工业级高并发推荐服务的主要机制负载均衡、缓存、降级机制 Jetty服务器的优势轻量级嵌入式、Java开源社区完善、服务器开发效率和服务效率兼顾 Jetty实战创建Jetty服务器和实现Jetty Servlet服务文章目录学习总结一、工业级推荐服务器的功能二、高并发推荐服务的整体架构 2.1 负载均衡 2.2 缓存 2.3 推荐服务降级机制三、搭建一个工业级推荐服务器的雏形 3.1 Jetty服务器框架 3.2 Servlet 服务四、作业 4.1 第一题 4.2 第二题 4.3 第三题 Reference 在一个实际的工业级推荐系统中;而工业级高并发推荐服务的主要机制有负载均衡、缓存和服务降级;//推荐服务器的默认服务端口6010;它们分别是负载均衡、缓存、推荐服务降级机制;当同一个用户多次请求同样的推荐服务时

关于我们

网站地图

关注微信