相信绝大部分LBS的APP里面，大家都能看到一个带索引的城市列表页面，用来让用户选择所在城市。...我们就一步一步的来实现这个页面，最终效果如下： Paste_Image.png 最终我们会按照首字母汉语拼音对所有城市进行排序，可以通过右侧的首字母索引来快速定位到城市。 1....NSComparisonReuslt是一个枚举。通过操作两数比较的结果，进行排序。如果两数比较的结果一会儿是-1，一会儿是0，一会儿是1，那排序出来的结果也就是乱的。...设置边栏索引 边栏的索引显示的文字和实际跳转没有直接关系。 边栏索引无论写什么，都是按照实际的key值进行跳转的。...完善：封装 因为城市列表今后我们很有可能会在其他项目里面使用，但我们又不确定以后再使用的时候是用StoryBoard调用还是代码调用。所以我们还要进一步处理一下。
但是各项实验数据表明，“倒排索引”是实现单词到文档映射关系的最佳实现方式，所以本博文主要介绍“倒排索引”的技术细节。...下面我们通过具体实例来进行说明，使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。 假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。...以图为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作...单词ID：记录每个单词的单词编号； 单词：对应的单词； 文档频率：代表文档集合中有多少个文档包含某个单词 倒排列表：包含单词ID及其他必要信息 DocId：单词出现的文档id TF：单词在某个文档中出现的次数...>)}，含义是在文档2，3，5出现过这个单词，在每个文档的出现过1次，单词“加盟”在第一个文档的POS是4，即文档的第四个单词是“加盟”，其他的类似。
Java 的编译器不允许在整数类型的数组中存放字符串数据。 数组中的每个元素只能通过索引获取。没有其他获取数组元素的方法。 数组的大小通常是固定的并且不能更改。...Array 转换为 ArrayList 将 Array 转换为 ArrayList 最直接的方法是使用 Arrays.asList() 方法，该方法创建了数组的列表视图，然后我们使用 ArrayList...它给我们提供了在将元素收集到列表前对数组的每个元素执行额外操作的机会。...ArrayList 转换为 Array 最简单的转换一个 arraylist 为 array 方案是使用 ArrayList.toArray() 方法，该方法返回一个包含列表中所有元素的数组，并且元素顺序正确...衡量性能增益的最佳方式是使用诸如 JMH 之类的工具进行测量。 5.3 原始类型 VS 包装对象 Array 可以直接处理原始类型，而 arraylists 则与对象（即包装类）一起使用。
在排序数组或链表中搜索对时，两个指针通常很有用；例如，当你必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。 需要两个指针，因为仅使用指针，你将不得不不断地循环遍历数组以找到答案。...循环排序模式一次在数组上迭代一个数字，如果要迭代的当前数字不在正确的索引处，则将其与在其正确的索引处的数字交换。...你可以尝试将数字放置在正确的索引中，但这会导致O（n ^ 2）的复杂度不是最佳的，因此是循环排序模式。 如何识别这种模式？...然后，重复此过程以对所有元素进行排序遍历。 该模式如下所示： 将每个数组的第一个元素插入最小堆中。 之后，从堆中取出最小的（顶部）元素并将其添加到合并列表中。...该模式定义了一种简单的方法，可以理解用于对一组元素进行拓扑排序的技术。
在认知搜索时代，选择企业搜索引擎的 5 个步骤第 1 步：确定潜在的搜索引擎让我们从可能满足您需求的所有搜索引擎列表开始。该列表的第一个来源是您当前的供应商。...在这种情况下，将搜索引擎的最新版本添加到您的列表中以供考虑，查看其最新功能列表是否包含认知搜索、向量检索相关的能力，然后与其他选项进行比较。...目标是在不进行太多分析的情况下快速从列表中删除一些搜索引擎。请记住，我们正在努力将我们的名单缩小到最有前途的候选人，希望减少到三个或一个可管理的名单，以便进行更深入的比较。...而在语义搜索时代下，我们需要对用户的搜索意图进行推理，将这种理解向量化，在搜索引擎中，将需要包含特定组件用于意图的推理，并且该组件的定制化和编辑能力（比如使用何种模型），将使搜索引擎更易于调整NLP加持下的语义搜索的相关性...第 4 步：根据标准评估您的候选搜索引擎您现在应该拥有三个左右的候选人，以及评估标准。通过在电子表格中列举所有考虑条件和考虑项，并进行打分比较，我们可以打出一个可以比较的客观的评估分数。
该方法还包括：根据查询独立分数，对第一文档进行索引，从而产生被索引的第一文档；以及 该其他专利是： 一组重复文档的代表性文档选择 发明人：Daniel Dulitz，Alexandre A....公开的系统和方法包括基于第一文档与独立于查询的得分相关联来在多个文档中选择第一文档。多个文档中的每个相应文档具有指纹，该指纹指示相应文档具有与多个文档中的每个其他文档基本上相同的内容。...（例如URL） 参考计数 引用次数 语言 等等 重复内容专利对确定文档主要版本的方法进行了更深入的研究： 优先级规则生成一个数值（例如，分数）以反映权威性，完整性或对文档版本的最佳访问。...在一个示例中，优先级规则基于源优先级列表来确定由文档版本的源分配给文档版本的权限的优先级。源优先级列表包括源列表，每个源具有相应的权限优先级。...因此，每个文档版本都与权限的优先级关联；可以在表，树或其他数据结构中维护此关联。 该专利包括一个表格，该表格说明了源优先级列表。 该专利还包括一些替代方法。
同时引入了一个离散化二进制空间的词袋，并增加了一个直接索引，除了通常的反向索引，据我们所知，这是首次使用二进制词袋表进行回环检测，反向索引用于快速检索与给定图像可能相似的图像，展示了一种新颖的使用直接索引来有效地获取图像之间的点对应关系的方法...，我们将这些分数与我们在此序列中期望获得的最佳分数进行归一化，得到归一化的相似度分数 η。...匹配分组 为了防止在查询数据库时，接近时间的图像相互比较，我们将它们分组并将它们视为一次匹配，根据一个得分H进行排名： C.时间一致性检查 在获得最佳匹配之后，对其进行与先前查询的时间一致性检查。...2）真值比较：这里使用的大多数数据集不直接提供关于回环闭合的信息，因此我们手动创建了一个实际环路闭合的列表，此列表由时间间隔组成，其中列表中的每个条目都编码了与匹配间隔相关联的查询间隔。...这样，每个图像就可以表示为一系列的二进制编码。为了进行地点识别，将每个图像的二进制编码序列称为一个词袋。使用倒排索引技术，将每个单词映射到包含该单词的所有图像的词袋中。
该框架对于高维数据尤其重要，因为传统索引由于每个维度增加带来的复杂性呈指数级增长，难以保持效率。...区分 HNSW 和 IVF 当将 HNSW 与倒排文件 (IVF) 索引方法进行比较时，HNSW 的一个突出特点是它能够适应动态数据集——它可以高效地管理插入和删除，而无需完全重建索引。...指导这种结构的原则是最小化图中任意两点之间的路径长度，确保每个点都可以通过少量跳跃从任何其他点到达。这是通过将数据组织成多个层来实现的，每个后续层都提供了对数据的更精细的视图。...层下降: 对节点最大层以下的每一层重复此过程，随着图变得更密集，细化对最近邻居的搜索。这种迭代方法确保每个节点都以最佳方式放置在层次结构中，从而保持高效的导航。...随内存扩展，而不是磁盘: 与有效利用磁盘空间的其他数据存储和索引方法不同，HNSW 的设计要求整个索引适合可用内存。这种特性可能会在为大型数据集扩展系统或在内存资源受限的环境中带来挑战。
下面我们通过具体实例来进行说明，使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。 假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图3所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作...;),(3;1;),(5;1;)}，含义是在文档2，3，5出现过这个单词，在每个文档的出现过1次，单词“加盟”在第一个文档的POS是4，即文档的第四个单词是“加盟”，其他的类似。
下面我们通过具体实例来进行说明，使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。 假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图3所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作...;)}，含义是在文档2，3，5出现过这个单词，在每个文档的出现过1次，单词“加盟”在第一个文档的POS是4，即文档的第四个单词是“加盟”，其他的类似。
解决方案 方案一、笨笨的办法 第一个方法是在我们的候选列表中，包含了基于权重的每个索引的预期数量，然后从该列表中随机选择。...方案一中的列表不是必须的，方案二避免生成大的列表。由于总权重为 15（1+2+4+8），我们可以生成一个 [0,15) 的随机整数，然后根据这个数字返回索引。代码如下。...但是我们必须写很多的 if else 代码，这看起来太难看了，为了避免编写过多的 if else 代码，衍生出了方案三。 不必将 r 与所有的范围进行比较。...所以本篇的标题相对俏皮，吸引读者的注意，接着引出随机加权的概念，由浅入深的介绍各种随机加权的方案与原理，并且提出随机加权在每个方案中会出现的问题，以及如何解决这些问题。...3、随机加权的算法思路介绍完以后，与底层技术知识结合进行优化，并且给出测试结论，有数据支撑
定义和构建索引（四） 位片索引 当数字数据字段用于某些数值运算时，位片索引用于该字段。位片索引将每个数值数据值表示为二进制位串。...位片索引不是使用布尔标志来索引数值数据值(如在位图索引中那样)，而是以二进制值表示每个值，并为二进制值中的每个数字创建一个位图，以记录哪些行的该二进制数字具有1。...在非活动系统上构建索引 系统自动生成方法(由%Persistent类提供)，这些方法构建或清除为类(表)定义的每个索引。可以通过以下两种方式之一使用这些方法： 通过管理门户进行交互。...选择命名空间后，选择屏幕左侧的Schema下拉列表。这将显示当前名称空间中的模式列表，其中带有布尔标志，指示是否有任何表或视图与每个模式相关联。 从此列表中选择一个架构；该架构将显示在架构框中。...它的正上方是一个下拉列表，允许选择属于该模式的表、系统表、视图、过程或所有这些。选择“表”或“全部”，然后打开“表”文件夹以列出此架构中的表。如果没有表，则打开文件夹将显示空白页。
序列相加 在 Python 中支持将多个相同类型的序列相加（或者说拼接更准确），该操作只是单纯的将序列拼接在一起，而不进行其他附加的任何运算。...[index] 复制 根据元素的值删除 使用列表的 remove() 方法实现， 1 list.remove(elementValue) 复制 对列表进行统计与计算 获取某个元素出现的次数 使用列表的...list)) print(sum(list, 3)) 复制 列表元素排序 sort() 方法 该方法用于将列表中的元素按指定方式排序，排序后元素的索引将会改变， 1 list.sort(key=None...sorted() 函数 在 Python 中，提供了一个内置的 sorted() 函数，用于对列表进行排序，该方法返回一个排序后的列表，而原列表保持不变， 1 new_list = sorted(old_list...如果创建一个只有一个元素的元组，则需要在元素后面加一个逗号，否则该元组将会被视为一个字符串，或者其他数据类型。
另一方面，现代神经进化算法在组成新模型方面更加灵活，但在规模比较大时不太实用。局限性在于，该方法建立在搜索的基础上，因此速度很慢，或者需要受到很多启发才能得到比较好的运行结果。...控制器 RNN 需要先预测3块，每个块规定着一个组合块、组合方法及每个树索引的激活函数。人后，最后，它需要预测最后2个块，最后2个块规定了如何将 ct 、ct-1 和树内部的临时变量相连接。...表3：我们的单元和最先进方法在PTB字符建模上的比较。我们在词语水平的语言建模中发现了最佳单元。我们将运行模型80000次，最好的测试集困惑度取自验证集困惑度最大的那一步。...控制实验1—在搜索空间中加入更多功能：为检验神经结构搜索的鲁棒性，将max加到组合函数列表，将sin加到激活函数列表，然后重新运行实验。结果显示，即使搜索空间比较大，模型的性能仍然非常可观。...Max和sin的最佳结构如附录A图8所示。 控制实验2—与随机搜索的比较：除了策略梯度的方法，运用随机搜索的方法也能找到最佳网络。
将交叉验证与SHAP值相结合 我们经常使用sklearn的cross_val_score或类似方法自动实现交叉验证。 但是这种方法的问题在于所有过程都在后台进行，我们无法访问每个fold中的数据。...通过循环遍历我们的KFold对象，并使用.split方法，我们可以获取每个折叠的训练和测试索引。 在这里，折叠是一个元组，其中fold[0]是每个折叠的训练索引，fold[1]是测试索引。...我们首先需要对每个样本的交叉验证重复进行SHAP值的平均值计算，以便绘制一个值（如果您愿意，您也可以使用中位数或其他统计数据）。取平均值很方便，但可能会隐藏数据内部的可变性，这也是我们需要了解的。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...但是不要忘记，我们使用的是一个模型数据集，该数据集非常整洁，具有良好的特性，并且与结果具有强烈的关系。在不那么理想的情况下，像重复交叉验证这样的技术将揭示实际数据在结果和特征重要性方面的不稳定性。
但是各项实验数据表明，“倒排索引”是实现单词到文档映射关系的最佳实现方式，所以本章主要介绍“倒排索引”的技术细节。...下面我们通过具体实例来进行说明，使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。 假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图3-3所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。...图3-5是一个相对复杂些的倒排索引，与图3-4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...以图1-7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，
实验证明，通过对基线模型进行数据扩充来微调的蛋白质序列表示方法，可以对所有TAPE任务进行线性评估，与4个TAPE中的3个相比，基线有显著改善。...为了将对比学习与mask token预测的微调进行比较，作者确定每个任务的最佳数据扩充，然后用具有相同扩充MMT的mask token模型替换MCL aug，然后再执行MMT的线性评估....全局/局部随机混洗 作者在全局和局部重新整理蛋白质序列，通过定义一个索引范围i∈[α，β]，其中α<β≤N，然后用随机选择的均匀排列置换该范围内的氨基酸Ai，同时确保至少两个氨基酸被改组。...对于联合增强，定义了增强列表以进行比较。对于每个扩充列表，迭代地从列表中删除一个扩充，并在训练期间应用所有其他扩充。最后，在成对增强中，考虑了所有成对的增强。...作者将训练有相同数据但使用各种数据扩充的相同模型架构与两个基线进行比较：（1）TAPE中基于变压器的自我监督模型，我们将其称为TAPE基线；（2）采用SimCLR方法训练的对比学习模型，但不使用任何数据扩充
作为 ES 使用的段策略，它的核心思想是将索引段分成多个层次（tier），每个层次的段大小会有一个预设的上限。...他主要分为以下几个步骤： 初始化 获取正在合并的段列表 通过调用 getSortedBySegmentSize 方法，根据段的大小从大到小对 infos 中的段进行排序，得到排序后的列表 sortedInfos...这个过程中，函数将合并候选段进行组合，计算合并分数，并根据一定条件选择最佳合并。...，也直接返回 spec 接下来，进入第一层for循环，这个循环会遍历起始段，从每个起始段开始，尝试逐步添加后续段，构建出合并候选组合的最佳组合 当第一次for循环结束，判断是否将第一层循环得到的最佳合并候选添加到...起始段从 sortedEligible 列表的每个位置开始。 进入第二层for循环，对于每个合并候选，会计算合并分数，然后比较该分数与之前找到的最佳分数。
倒排索引 编辑 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。...一般在文档集合里会有很多文档包含某个单词，每个文档会记录文档编号（DocID），单词在这个文档中出现的次数（TF）及单词在文档中哪些位置出现过等信息，这样与一个文档相关的信息被称做倒排索引项（Posting...一个单词的水平反向索引（或者完全反向索引）又包含每个单词在一个文档中的位置。 后者的形式提供了更多的兼容性（比如短语搜索），但是需要更多的时间和空间来创建。 ... 倒排列表就是文档编号DocID，没有包含其他的信息（如词频，单词位置等），这就是简单的索引。 ...；一旦临时索引将指定内存消耗光，即进行一次索引合并，这里需要倒排文件里的倒排列表存放顺序已经按照索引单词字典顺序由低到高排序，这样直接顺序扫描合并即可。
本文将详细介绍React中key属性的作用、原理，并提供一些最佳实践。 一、Key属性的作用 Key属性是React要求使用者在渲染多个组件时提供的一个特殊属性。...提高重排性能：在列表或循环生成组件的场景中，如果没有为每个元素指定key属性，React在进行diff算法比较时，会采用遍历比对的方式，导致性能下降。...当React渲染组件时，会创建一个虚拟DOM树，并与之前的虚拟DOM树进行比较，找出差异，并将差异应用到真实的DOM上。...在这个比较过程中，React需要对每个元素进行唯一性判断，以确定是否需要更新该元素。而这个唯一性判断就依赖于key属性。React使用key属性的值来判断元素是否相同。...通常情况下，使用列表中的每个元素的唯一标识（如id）作为key是一个不错的选择。 避免使用索引作为key：在列表或循环渲染场景中，有时会考虑使用索引作为key。
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