GayHub https://github.com/nextapps-de/flexsearch Web 最快且最具内存灵活性的全文搜索库，零依赖。...根据文档，FlexSearch 可在 Node.js 或 Web 端使用 背景 做 Snapaper 的最初就有想过做搜索功能，但进行各种搜寻研究后并没有找到合适的方案： 比如：js实现页内搜索、爬取原网站搜索结果等...偶然刷 Github Trend 的时候发现了 FlexSearch，使用简单且高效。刚好在 Web 也提供了支持。...#777;font-weight: 300;text-decoration: none;letter-spacing: 0.5px; } ↑ CSS 部分 预览 结合 Vue.js 可以实现快速响应的搜索
如果基于这个结果做1-MaxPool池化，那么就取o中的最大值 通用的训练方法 训练时获取问题的词向量Vq(这里面词向量可以使用google的word2vec来训练,和一个正向答案的词向量Va+，和一个负向答案的词向量...现代的自动问答是将自然语言处理、统计机器学习深度学习相结合的产物。自从1950年代图灵测试而诞生至今，自动问答系统的发展已经有几十年的历史。...然而，现有的自动问答系统还不够完美，部分还是基于关键字模版匹配（包括一些商业产品），无法真正做到语义理解的程度。在通用领域实现一个不被大多数人喷的问答系统更是难上加难。...我尝试使用AIML把问句转换成一种结构化的Query，然后再百度百科中找到对应属性的属性值。比如“王思聪的父亲是谁？”这个问题，AIML根据规则会抽取出“王思聪”，“父亲”。...最后在网上找到一个质量一般的聊天对话语料库，暂时凑合着先用。后面有时间再来聊优化闲聊的部分。 我采用BeautifulSoup对百度知道、百度百科、百度搜索、Bing搜索这四个信息源进行了规则解析。
1.关于使用Jenkins创建job完成自动化测试，核心在于项目的拉取和执行，至于job的创建大同小异，需要了解的可以参考文章：[Jenkins之job创建、参数化与定时构建以及时区偏差填坑] 2.另外还需要的就是执行机的环境...） 需要有maven环境 需要有git环境 需要将git的公钥加入GitHub的SSH key 3.已经存在一个接口自动化测试的项目 下面就仅重点介绍需要注意的点。...，这里选择的是SSH的方式。...1）插件安装，先在Jenkins的【插件管理】中搜索安装Allure插件，如下： 2）回到job中，在【构建后的操作】中选择Allure Report，填入allure-result的路径 踩坑时刻：...再次执行构建，查看结果： 构建完成后我们可以看到已经有了allure报告的标识 点击查看，报告完美展示 以上，欢迎大家一起交流探讨。
前言 今天利用中午午休时间，给大家分享推荐一款基于Angularjs的自动完成(Autocomplete)标签及标签组插件--ngTagsInput，功能超强大的。不信，你试试就知道^_^。。。...AutoComplete-- 自动完成对开发人员来说应该不会太陌生，特别是前端开发者。即用户在文本框中输入内容或者当文本框获得焦点时智能提示与用户输入有关的建议内容。...最常见的 百度（baidu.com）、谷歌（google.com）等的搜索框就是这样来设计的。目的是为了给用户提供一个更好的输入体验。...在Angularjs还未出现之前，有一些基于Jquery的Autocomplete插件。如今Angularjs日趋成熟和流行，我们当然得紧跟步伐，使用Angluarjs来完成同样的自动完成功能哦。...Angularjs的自动完成(Autocomplete)标签及标签组插件–ngTagsInput
为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。...冗余的特征是网络的关键特性，论文认为与其避免冗余特征，不如以一种cost-efficient的方式接受，获得很不错的性能提升，论文主要有两个贡献： 提出能用更少参数提取更多特征的Ghost模块，首先使用输出很少的原始卷积操作...这样，不用改变其输出的特征图，Ghost模块的整体的参数量和计算量就已经降低了 基于Ghost模块提出GhostNet，将原始的卷积层替换为Ghost模块 Approach *** Ghost Module...为了加速，Ghost模块的原始卷积均采用pointwise卷积 GhostNet [1240] 基于Ghost bottleneck，GhostNet的结构如图7所示，将MobileNetV3的bottleneck...，结果如表7，不同的模型大小使用不同的$\alpha$值进行调整，整体而言，GhostNet最轻量且准确率最高 Object Detection [1240] 在one-stage和two-stage
在训练期间，TSDAE 将加了噪声的句子编码为固定大小的向量，并要求decoder从这个句子表征中重建原始句子。为了获得良好的重建质量，必须在encoder的句子向量中很好地捕获语义。...控制变量实验发现，以“删除词语”的方式加入噪音、噪音比率在0.6效果的最好的： 然后将encoder的输出进行pooling，控制变量实验发现，以mean的方式pooling效果最好：...decoder使用的是 cross-attention： 其中s是encoder输出pooling后的句子表征， H^k 的decoder第k层的隐层。...目标函数： 其中 l 是原文本x的token数，N的词表大小 2. 实验效果 对比来看，大部分任务，TSDAE效果会优于我们之前介绍的CT和SimCSE的： 3....# DataLoader 批量处理数据 train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True) # 使用去噪自动编码器损失
该选择器基于Python编写，有五种方法来标识要删除的特征： 缺失值 唯一值 共线特征 零重要性特征 低重要性特征 使用方法 特征选择器（Feature Selector）的用法 在这个Jupyter...基于特征重要性的方法需要使用机器学习的监督学习问题。...唯一值 下一个方法很简单：找到只有一个唯一值的所有特征。（这不会对特征进行独热编码）。...共线(高相关性) 特征 该方法基于皮尔森相关系数找到共线特征对。对于高于指定阈值（就绝对值而言）的每一对，它标识要删除的变量之一。我们需要传递一个 correlation_threshold。...对于此功能，我们需要传入参数字典以用于每种单独的识别方法。 以下代码在一个调用中完成了上述步骤。
与统计学相比，基于内容来向用户推荐相似的内容，往往更容易获得。对于推荐来说，则有两种方式： 手动推荐 自动推荐 （PS：我承认，这句话说了等于没说。） 如下图所示： 玩点什么推荐 手动推荐。...在技术领域，作者通常比大多数读者更专业，他们往往知道什么是读者需要的。如，你看了一个 React 相关的文章，你可能会需要 Redux 相关的内容。 自动推荐。...而在这篇文章里，我们将介绍 ： 标签生成的方式 基于手动标签推荐 半自动的标签推荐 全自动的基于内容推荐 标签生成 文章与我们平时使用的物品，有很大的不同之处。...半自动标签推荐：基于 Google 搜索权重优化 于是，在我使用 Google Analtyics 的时候，我突然想到可以通过 Google Search Console 来获取用户搜索的关键词。...如对应于上面的第一个搜索结果 homebridge-miio，它的标题是《Homekit + Siri 控制小米插座 ：基于 HomeBridge 与 homebridge-miio》；相似的，用户在
从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA 个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识...目前已完成百度百科和互动百科部分，其中百度百科词条4,190,390条，互动百科词条4,382,575条。转换为RDF格式得到三元组 128,596,018个。..._0_note3/) * 语义搜索 * [基于elasticsearch 的简单语义搜索 支持实体检索、实体属性检索和条件检索](http://pelhans.com/2018/09/04...详细介绍请见从零开始构建知识图谱（三）基于REfO的简单知识问答 示例 图片 语义搜索 基于elasticsearch 的简单语义搜索 本项目是对浙大的 基于elasticsearch的KBQA实现及示例...详细介绍请见从零开始构建知识图谱(四)基于ES的简单语义搜索 示例 图片 项目码源见文末 码源：点击跳转
最近看到个两年前的AI案例，使用博弈树搜索算法实现AI下五子棋，什么是博弈树搜索呢？博弈就是相互采取最优策略斗争的意思。比如说下五子棋，你下一步，我下一步，这就是相互博弈。...假设棋盘的大小是10*10,那就是100个点可以下， 那么第一步可选择的可能就是100， 假设是下在了A点， 那么第二步就有除了A点的剩下的99个点的可能。...假设下在了B点， 那么第二步就有除了B点的剩下的99个点的可能，假设下在了C点...... 项目运行效果如下： ?...在GitHub中这位大神进行了详细的介绍说明，参见： https://github.com/colingogogo/gobang_AI#gobang_ai
以此类推，直到达到事先设定的搜索深度，搜索树构建完成。构建完成后利用贝尔曼最优性原则从叶子节点开始对搜索树进行回溯，对回溯路径上各个信念状态节点的最优值进行更新。...在搜索树构建过程中，基于HyP-DESPOT（Hybrid Parallel DESPOT）[56]，LeTS-Drive使用预先训练好的策略与值网络引导动作的选择，进一步加速搜索树构建效率。...3.2 求解方法 构建好POGM后，在其上的求解方法同常规栅格图类似，可分为4类：基于采样的方法、基于搜索的方法、插值曲线法、数值优化方法。基于采样的方法是在空间内采样得到可行路径点。...基于搜索的方法是对网格节点进行搜索，得到可行的节点连接方式。插值曲线法在已知路径锚点间以螺线、多项式曲线的轨迹形式进行平滑连接，得到符合车辆行驶动力学约束和运动学约束的平滑曲线。...若仍无法得到可行的安全路径，则从安全脱困的角度规划，克服陷入局部极小值的情况。
常见的自动化的搜索方法有如下几种，下图展示了在二维搜索空间中进行超参数搜索，每个点表示一种超参数组合，颜色越暖，表示性能越好。...贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：贝叶斯优化是一种迭代式超参数搜索技术。它基于贝叶斯定理的技术，它利用概率模型来指导搜索最优超参数的过程。...对应下图中，进行迭代 3 之前只有两个观测样本点，经过迭代 3 和迭代 4 之后，增加了新的观测样本点，这几个样本点附近的预测值逐渐接近真实值。 使用贝叶斯优化进行过一些迭代后，如何选择下一个点。...贝叶斯优化有两个核心概念： 代理模型（Surrogate Model）：代理模型拟合观测值，预测实际性能，可以理解为图中的实线。...在上图的例子中，第 3 次迭代和第 2 次迭代都在第 2 次迭代的观测值附近选择新的点，是在探索和利用之间的一个平衡。
百度搜索在近日推出了基于人工智能技术的“情人节用脸撩，开启桃花运”功能，迎接情人节。 用户在百度搜索 App 中需用语音说一句“开启桃花运”即可进入主题页面。...该页面包含两大核心功能，一个是“自拍撩汉/妹指数”，另一个则是输入姓名和地名自动生成专属诗歌。 ? 自拍撩汉/妹指数原理 该功能本质上属于颜值打分，在市场上该类型的产品较为常见。...虽然百度尚未对其进行详细介绍，但 AI 科技评论了解到常见的基于监督学习颜值算法大致原理如下： 首先选择一组人脸特征：如眼间距、肤色、眼睛、鼻子、嘴巴尺寸等等，随后建立人脸识别算法，给定一张人像可自动计算上述人脸特征...举个例子，如果用户想要写一首和春天有关的诗，那么诗歌规划模型就会首先生成一个内容概要，包括春天，桃花，燕和柳这四个主题，然后由 RNN 模型根据这四个主题生成四句诗，来完成整首诗歌的创作。 ?...在下面展示的这三首诗中，中间这首是由 AI 诗人完成的，而其他两首的作者都是中国古代诗人（白居易,刘因）。王海峰说到，多数人都无法分辨出这三首诗中到底哪一首出自 AI 诗人之手。
客观性对所监控的应用要有低嵌入方法。同时需从第三方的客观角度去观测或采集数据。02系统性。...不能单一地看某个指标，可观测性早先有三个维度，后来扩展并不断增加，如若只看一个角度，整体性将被忽略，无法对每个方面都进行观测数据。03关联性。...Zabbix里自动创建监控项，包括预值创建，通过统一的应用关系标识，自动关联好监控的告警人，整体过程都是全自动的。...，简化了运维方式无需手动配置，全自动化，完成了自动化的落地。...集群存储的告警配置都是基于文件，配置很复杂且无法同步。Skywalking可以一次性配置完毕，包括告警预值、告警方式等。
频率学派主张大数定律，对参数的最佳选择是使观测变量概率最大的值；而贝叶斯学派提出了贝叶斯公式和主观概率，他们认为参数可以是一个分布，并且最初可以通过主观经验设置。...图 4 如图 4 所示，这种基于频率学派模型存在两个比较大的缺陷： 无法增量训练。理论上每新增一条用户行为，模型就要重新估计一遍参数； 无法处理用户兴趣漂移。...针对以上问题的解决方案是引入正则化，从贝叶斯学派的角度来看，这相当于在权重上引入先验。从概率学派的角度来看这不是正确的做法，尽管它在实践中确实很有效。...改造后它有以下优势： 可以进行增量训练； 非参数模型，无参并非没有超参数，而是把超参数隐藏到更深层，以达到更弱的参数敏感性； 可以刻画预测的不确定性； 先验与数据自动权衡； / 如何更新模型？...*这里虽然是搜索最优函数，但因为限制了函数空间的形式，所以其实是在搜索最优参数 m 和 v 通过最小化 KL 散度 KL(q^new||s)，可以得到直接得到如下的最优值： ?
然而在多步决策（sequential decision）中，学习器不能频繁地得到奖励，且这种基于累积奖赏及学习方式存在非常巨大的搜索空间。...模型的训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。从某种角度说，有点像自动编码器（Autoencoder），也与目前大火的 GANs 很类似。 ?...在简单自动驾驶任务中（如下图），状态就是指汽车摄像头所观测到的画面 ? （很多强化学习任务中 ? 和 ? 是可以互换的），动作即转向角度。 根据人类提供的状态动作对来习得驾驶策略。...这是一个端对端的自动驾驶解决方案（NVIDIA 2016），汽车装配了左右两侧的摄像头与中央摄像头来获取当前观测的环境，并且能够通过 Back propagation 使其从错误状态中恢复。...5.跳到步骤 1 从上述步骤中，我们可以看到 DAgger 最大的问题是第三步，第三步需要人为地去打标记，这是没有人愿意干的工作。 那是否有「自动」的办法代替人完成这个工作呢？
这个问题可以通过利用来自多个传感器的观测数据的基于空间分集的算法[10]或使用宽信号带宽的基于频率分集的算法[8]来解决。...提出的方法旨在找到使观测到的(通常是包裹的)相位差与基于假设的源方向计算的相位差之间的不匹配最小化的源方向。为了降低计算复杂度和加快搜索操作，利用机器学习的工具，将DOA估计视为模式识别问题。...在所有信号类型上，所提出的方法明显优于基准方法[8]。 图6 不同DOAs源的实验结果 4 结论 提出了一种基于相位差观测值的DOA估计算法。...title('基于搜索的DOA估计 [\theta = 35]') xlabel('搜索角度');ylabel('误差'); %% 蕨类矩阵创建 fern_num = 5; fern_point =...'); xlabel('候选角度值[度]');ylabel('交叉相关值'); temp = find(result==10)-90; % error_table(76,(find(result==10
嵌入式选择与L1正则化 嵌入式特征选择使将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动地进行了特征选择。 给定数据集 ? ，其中 ? ， ? 。...L2范数的好处： （1）学习理论角度，L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力 （2）优化计算角度，L2范数有助于处理condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题 L1范数结果不论扰动哪个特征...regularization的引入是为了完成特征自动选择，会在优化过程中自动去掉这些无用特征，把对应的特征置为0（L1） （2）可解释性：例如回归问题，假设回归模型为 ?...基于L1正则化的学习方法就是一种嵌入式特征选择方法，其特征选择过程与学习器训练过程融为一体，同时完成。...感知测量关注的是如何对原始信号进行处理以获得稀疏样本表示。重构恢复关注的是如何基于稀疏性从少量观测中恢复原信号，这是压缩感知的精髓。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
