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该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。

版权所有 © Microsoft Corp 1984-2005。保留所有权利。 该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。...该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。...如果不存在这样的 .sln 文件， IDE 将查找引用该项目的单个 .sln 文件。...版权所有 © Microsoft Corp 1984-2005。保留所有权利。 该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。...该项目的所有配置项都需要系统提供对某些平台的支持，但在此计算机上没有安装这些平台。因此无法加载该项目。

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基于深度学习的新闻推荐算法（1）

它扮演两个关键角色：排名并与作为Critic网络输入的动作相结合。 Actor NetWork（政策网络） 对于给定用户，网络根据其状态s生成动作。...采取这样的动作，参数矢量用于通过执行具有项目嵌入（乘法矢量）的乘积来确定所有候选项目的排名分数。...状态模块细分 DRR-p - 利用项目之间的成对依赖关系。它通过使用逐元素乘积运算符计算n个项目之间的成对交互。（忽略用户项交互！） DRR-u：我们可以看到用户嵌入也被合并。...除了项目之间的本地依赖性之外，还考虑了用户项目的成对交互。 当我们处理大量长期新闻时，我们并不认为这些立场很重要。但是如果序列H是短期的，那么记住项目的位置可能导致过度拟合。...从图6中可以看出，H中项目的嵌入首先由加权平均池化层转换。然后利用生成的向量来模拟与输入用户的交互。最后，将用户的嵌入，交互向量和项的平均合并结果连接成向量以表示状态表示。

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    博采众长！我全都要！Allen AI推出集成主流大语言模型的LLM-BLENDER框架

    即使对人类来说，在没有直接比较的情况下衡量候选质量也可能是一项挑战。 因此，本文提出了一种专门用于成对比较的方法PAIRRANKER，以有效地识别候选输出之间的细微差异并提高性能。...在推理阶段，计算一个矩阵，该矩阵包含表示成对比较结果的logits。给定该矩阵，可以推断给定输入x的N个输出的排序。随后，可以使用来自PAIRRANKER的每个输入的排名最高的候选者作为最终结果。...该框架由两个主要组件组成：成对排序模块PAIRRANKER和融合模块GENFUSER。PAIRRANKER模块学习比较每个输入的所有候选对，然后对候选输出进行排名。...因此，在训练过程中将每个训练对中候选输出的顺序打乱，以便模型学习与其自身一致 Inference：在推理阶段，计算每一对候选输出的分数。...主要结果 LLM具有不同的优势和劣势 根据ChatGPT确定LLM的平均等级，按排序顺序显示LLM。

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    NeurIPS 2021 Transformer部署难？北大&华为诺亚提出Vision Transformer的后训练量化方法

    为了保持注意力机制的功能，作者在传统的量化目标中引入了排名损失（ranking loss），目的是在量化后保持自注意结果的相对顺序。...然后，引入排名损失（Rank Loss）来保持注意值的相对顺序。此外，作者提出根据特征多样性，即由注意图和输出特征计算的核范数，来确定每一层的位宽。...对于自注意的计算，作者发现，如上图所示量化后，注意图的相对顺序发生了变化，这可能会导致显著的性能下降。...因此，作者引入排名损失（Rank Loss）来解决量化过程中的该问题： 其中，表示基于成对排序的损失函数，而γ表示权衡的超参数。...排名损失可以表示为： 其中，是参数为θ的Hinge函数，（，）是矩阵A的大小。给定一对样本，仅当顺序正确且相差margin内时，损失函数才为0。

    1.5K10

    PAT 1012 The Best Rank (25分) sort()排序就完了

    ）就输出 N/A，否则就输出它最好的排名，及这个排名是根据哪一项排的。...，之后判断最好的排名会容易 int best_rank_index;// 最好的排名对应的是哪一项排名 }stu[2000]; 在读入学生信息的时候，计算出他的平均成绩（记得四舍五入，最后保存的还是...注意顺序，按优先级保存，之后判断最好的排名会容易 int best_rank_index;// 最好的排名对应的是哪一项排名 }stu[2000]; // 学号6位数，最多有 999999 个...for (flag = 0; flag <= 3; ++flag) { // 根据这一项成绩排名 sort(stu, stu + n, cmp);...// 把根据这一分数的排名结果存进stu.rank[4]对应的那一栏 for (int j = 0; j < n; ++j) { // 这一项分数相同就并列，从i

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    FFPred-GAN：“以假乱真“—基于GAN创建合成特征样本改进蛋白质功能预测

    为了预测GO项的BP域，通过使用SVM作为分类算法，根据MCC和AUROC值，合成正值+实数正值+实数负值的组合给出的总体最佳平均排名分别为5.88和4.84。...但是，实数正数与实数负数与SVM的基准组合仅给出了7.92和5.66的平均排名。下图显示了在196个BP项中的每一个项上，通过这两种类型的组合与SVM分类器获得的MCC和AUROC值的成对比较。...对于预测MF GO项，根据使用SVM分类器获得的MCC和AUROC值，合成正+实数正+实数负数的组合也分别获得最佳总平均排名3.82和4.40，带有SVM的训练蛋白样本的平均排名仅为4.60和4.83。...为了预测CC GO项，根据MCC和AUROC值，合成正值+合成负值+真实正值+真实负值的组合分别给出整体最佳平均排名，分别为4.95和4.70。...4 总结 在这项工作中，作者提出了一种基于生成对抗网络的新方法，该方法成功生成了高质量的合成特征样本，通过增加原始训练数据，该方法显着提高了预测GO词的所有三个域的准确性。

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    排名 RankX和TopN

    又是一对好用的函数，特别是对于营销分析，做业绩排名，当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下，应用场景就根据自己需要来发掘吧，授之以鱼不如授之以渔，我这里只讲通用的方法。 ?...注意到表中的江门、马鞍山、唐山、襄阳排名为7，之后的排名就跳到了11，而不是第8名。其实RankX设计了多种可选项功能，你可以根据需要来设定排名方法。 ?...第二个可选项是调整顺序，上面的例子是默认0降序排名，选1为升序(或用ASC代表升序，DESC代表降序)。...它的特别之处是返回的不是值，是前N行的表，所以需要与Calculate或其他计算类函数结合起来使用。沿用上面的例子，如何求排名前5位的城市销售量呢？...如果你想用传统的Excel来达到这个目的...我懒得写了...还是用度量值来个弯道超车吧。 ?

    1.3K20

    感官分析软件应用介绍

    ： ○   分类测试、自由描述分析、自由描述量化分析、选择所有适合项（CATA）、量化所有适合项（RATA）、定量描述分析（一页多词）、定量描述分析（一页一词）、多标尺定量描述。...样本和总体 JAR标尺 ○   Cochrane’s Q–包括计算P值 ○   成对McNemar ○   T检验 (成对或不成对)  频率数据 ○   Cochrane’s Q–包括计算P值 ○   ...成对McNemar’s ○   T检验 (成对或不成对) ○   惩罚分析 Friedman分析 ○   计算排名重要性 偏好 ○   计算偏好的显著性 ○   能够包含“无偏好”，并选择如何应用无偏好响应...○   安全又可靠 CSAS收集的所有数据均根据行业高标准进行存储。 ...CSAS感官软件应用场景 CSAS感官软件适合不同的研究方法 ○   感官实验室 创建不同的房间和位置，以及我们的监控选项，确保您的组织内进行的所有感官研究项目的完整概述，以及每个项目所呈现样本的分发和评估

    1.3K40

    基于RNN的序列化推荐系统总结

    出于稳定性考虑，给输入向量做正则化，因为这可以强化局部的顺序约束，而这不容易被RNN的长期记忆捕获。（为什么正则化可以强化局部顺序约束？怎么正则化的？）...Sampling on the output 由于物品的数目巨大，不可能对每个物品都计算分数，因此对输出进行采样，只计算一小部分物品的分数，也就是负采样。...因此我们会根据流行度作为权重来采样物品，而不是为每个训练样例分别采样一些物品，我们使用来自其他mini-batch的训练样例作为负样本。这种方法的好处是我们可以通过跳过采样来进一步降低计算负担。...排序的学习方式通常有以下三种： Pointwise排序估计彼此独立的项目的得分或排名，损失的定义方式应使相关项目的排名较。...Pairwise排序比较一个正项目和一个负项目的得分或成对的排名，损失强制要求正项目的排名应低于负项目的排名。 Listwise排序使用所有项目的分数和等级，并将它们与完美顺序进行比较。

    1.3K30

    HDR关键技术：质量评价技术（续）

    图1 成对比较法 使用图像属性评估TMO Cadik等人提出通过使用真实场景作为参考的TMO质量评价方法，方法中同时采用了评分和排名的方法。此外，其收集的数据分类适用于测试不同的指标。...视频TMO评估 Eilertsen等人[2]提出了对用于色调映射HDR视频内容所用的动态色调映射的评估方案，他们的工作涉及选择视频色调映射算子，以及参数选择的两项试点研究，以及总括性基于大数据量的成对比较研究...当把数据按照所有光照条件、显示器和场景进行综合分析，显示自适应色调映射器整体排名最佳，Boitard等人的方法排名第二，而Pattanaik等人的方法排在第三位。...通过计算不同尺度的 ? ，并根据其权重 ? 做加权得到聚合的值： ?...自然度N计算为： ? 其中 ? ，取归一化测量值。 最终TMQI计算为： ? w代表着S和N的比重，根据敏感度做调整。

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    基于RNN的序列化推荐系统总结

    出于稳定性考虑，给输入向量做正则化，因为这可以强化局部的顺序约束，而这不容易被RNN的长期记忆捕获。（为什么正则化可以强化局部顺序约束？怎么正则化的？）...Sampling on the output 由于物品的数目巨大，不可能对每个物品都计算分数，因此对输出进行采样，只计算一小部分物品的分数，也就是负采样。...因此我们会根据流行度作为权重来采样物品，而不是为每个训练样例分别采样一些物品，我们使用来自其他mini-batch的训练样例作为负样本。这种方法的好处是我们可以通过跳过采样来进一步降低计算负担。...排序的学习方式通常有以下三种： Pointwise排序估计彼此独立的项目的得分或排名，损失的定义方式应使相关项目的排名较。...Pairwise排序比较一个正项目和一个负项目的得分或成对的排名，损失强制要求正项目的排名应低于负项目的排名。 Listwise排序使用所有项目的分数和等级，并将它们与完美顺序进行比较。

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    如何更为合适地评测推荐算法？ Top-N物品推荐算法评测设置回顾

    近十年里，top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题，其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。...然后，利用上述指标计算两种不同配置下的表现排名之间的关联度。...为了进行比较，我们将整个商品集（不包括真实物品）的排序作为参考排名。 根据第4.1节，对于数据集切分，在所有比较配置中采用基于比率的数据集分割（用RS表示）和随机排序（用RO表示）。...然后，我们计算了两个领域排名之间的Spearman’sRank Correlation得分。我们对所有指标的SRC得分取平均值。最后的分数用来衡量两个领域之间的相关性。...图2：成对领域相关性的可视化。每个单元格表示两个领域之间计算的相关性分数（颜色越深表示值越大）。 4 结语 我们通过实验检验了三个重要因素对于top-N推荐算法评测的影响。

    1.5K20

    XGB4:Xgboost学习排序

    XGBoost中的实现具有确定性GPU计算、分布式训练、位置去偏和两种不同的成对构建策略。...使用成对目标进行训练 LambdaMART是一个成对排名模型，它比较查询组中每一对样本的相关性程度，并为每一对计算一个代理梯度。默认目标rank:ndcg使用从ndcg指标导出的替代梯度。...示例输入如下： QID Label Feature 1 0 1 1 1 0 2 0 2 1 2 0 样本根据它们的查询索引按非递减的顺序进行排序。...这里计算的成对数量是一个近似值，因为跳过了具有相同标签的文档对。 调优 学习排序是一项复杂的任务，也是一个积极研究的领域。训练一个泛化性能良好的模型并不是一件简单的事情。...在使用mean策略生成对的情况下，其中目标度量（如NDCG）是在整个查询列表上计算的，用户可以指定应为每个文档生成多少对，通过设置 lambdarank_num_pair_per_sample。

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    AAAI22「腾讯」多任务推荐系统中的跨任务知识蒸馏

    首先，根据多个任务标签的排列，将训练样本分成多个子集。...将这种四元组关系视为细粒度排名，他考虑了额外的顺序信息 x_{++} \succ x_{+-}， x_{-+} \succ x_{--} 并且仍然包含原始的顺序关系 x_{+.}...sigma\left(\hat{r}_{-+\succ--}\right)-\operatorname{Reg}(\Theta) \end{aligned} 则A+的损失函数可以写为下式，他由对应于三个成对关系的三个项组成...\right) \end{aligned} 增强任务的计算图在图 2 中以蓝色和红色突出显示。这些增强的基于排名的任务与 MTL 框架中的原始的任务堆叠并联合训练。...调整操作仅针对教师模型计算没有后向梯度的蒸馏损失进行，如图2所示，这表明它不影响教师模型的训练过程。 3. 结果

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    J Comput Chem｜应用于多参数优化的基于配体的从头设计深度生成模型

    图1 优化生成器的爬坡程序 2.5 对生成的化合物进行评估和排名 对虚拟候选化合物的排名是根据它们在TPP中的总体概率、它们的定量估计成药性 (QED) 和它们与初始数据集的相似度 (即Tanimoto...2.6 化合物选择 从新生成的库中，根据算法排名、结构新颖性、合成可及性以及ADME预测与Servier公司提供的全局预测模型的一致性，选择设计的分子进行合成和测试。...图7 (A) 根据项目的时间顺序满足的指标数量 (纵轴：满足的指标数量/横轴：化合物的时间顺序编号 (B) AI设计的候选化合物和初始分子在每个TPP指标上的命中率比较。...这种将人类专业知识和数据可视化联系起来，对人工智能驱动的想法进行排名和选择的选择过程可能是这个项目的一个重要成功因素。...5 结论 我们利用881个分子的11种生物活性指标的稀疏数据集，基于DL的从头设计算法生成150个虚拟化合物。在这些化合物中，有11个化合物被合成并根据TPP的所有11个标准进行了测量。

    64910

    学界 | 顶会见闻系列：ICML 2018（下），能量、GAN、监督学习、神经网络

    /agarwal18b.pdf 问题：给定 n 项之间的成对或多项比较，目标为要学习每项的分数。...这些分数可以进一步用于这些项目的排名。例如，在推荐系统中，目标可能是通过观察用户在面对这些项目的不同子集时所做的选择，来学习这些项目全部放在一起时的排名。...在多路比较的情况下，有一种称为 Luce 光谱排名的方法（LSR， Luce spectral ranking）， 它通过在 n 个项目的比较图上构建随机游走（random walk，等效于一个马尔科夫链...如果两项之间存在成对或者多向比较的话，则该两项之间有一条边。构造该随机游走的目的是使得其静止分布对应于 MNL、BTL 模型的权重。作者提出了一种更快的算法来做到这一点。...Counterexamples（通过查询与反例从 RNN 中抽取自动机） 地址： http://proceedings.mlr.press/v80/weiss18a/weiss18a.pdf 对于那些经过理论计算机科学和深度学习训练的人来说

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    聊聊运营活动的设计与实现逻辑

    产品留不住，唯有套路得用户； 一、业务背景 在多数的产品功能体系中，都会设计活动板块，活动作为运营的手段，根本目的是为了更好的连接产品和用户，所以很考验运营方案的策划，在活动的生命周期内完成对业务指标的达成...配置中会涉及大量的模板封装； 推广营销：通俗的说就是活动的预热阶段，比如在活动开始前进行各个产品端的推广位展示，在媒体端或者短信渠道推广； 活动进行：活动真正举办的时间周期，此时运营需要进行各项指标统计，并根据活动规则判断是否展示排名信息...活动几乎都有特定用户群的指向性质，这样会依赖系统中的用户标签能力，比如常用的标签：新用户，老用户，沉默用户，近期活跃等，只有这些特定标签的用户才能参加活动； 针对目标人群的覆盖通常有两种方式： 标签体系：根据用户标签直接判断是否符合活动规则...当用户在报名参与活动时，会校验是否符合目标人群的设定，符合即可参与活动，之后便根据活动的规则配置，进行指标计算和排名统计，活动结束后进行奖励发放和转化过程分析； 需要对活动进行目标人群筛选，还有另外一个目的...先从活动管理的角度看看表结构的设计，主要围绕活动的基础信息，自定义表单配置项，活动推广，活动的报名和排名计算，以及奖励发放记录等； 这里并没有说明核心指标的计算逻辑，在当下主流的解决方案中，通常会采用

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    6个冷门但实用的pandas知识点

    有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas中可以利用sample()方法快捷实现。...图8 这种情况下，如果贸然当作字符串列来处理，对应的无法处理的元素只会变成缺失值而不报错，给我们的分析过程带来隐患： s.str.replace('00', '11') 图9 这种时候就一定要先转成对应的类型...'V2': [1, 2, 3, 4], 'V3': [None, 1, 2, 3] }) df.apply(lambda s: s.hasnans) 图11 2.6 使用rank()计算排名时的五种策略...在pandas中我们可以利用rank()方法计算某一列数据对应的排名信息，但在rank()中有参数method来控制具体的结果计算策略，有以下5种策略，在具体使用的时候要根据需要灵活选择： 「average...(method='dense') 图15 「first」 在first策略下，当多个元素相同时，会根据这些相同元素在实际Series中的顺序分配排名： s = pd.Series([2, 2, 2,

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    6个冷门但实用的pandas知识点

    图3 2.2 随机打乱DataFrame的记录行顺序 　　有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas...图9 　　这种时候就一定要先转成对应的类型，再执行相应的方法： s.astype('str').str.replace('00', '11') ?...图11 2.6 使用rank()计算排名时的五种策略 　　在pandas中我们可以利用rank()方法计算某一列数据对应的排名信息，但在rank()中有参数method来控制具体的结果计算策略，有以下5...种策略，在具体使用的时候要根据需要灵活选择： average 　　在average策略下，相同数值的元素的排名是其内部排名的均值： s = pd.Series([1, 2, 2, 2, 3, 4, 4,...图15 first 　　在first策略下，当多个元素相同时，会根据这些相同元素在实际Series中的顺序分配排名： s = pd.Series([2, 2, 2, 1, 3]) s.rank(method

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    MS SQL Server partition by 函数实战三 成绩排名

    现希望根据总成绩计算排名，成绩越高排名越靠前，相同成绩排名并列，另外有并列则按总数递增，如两个第1后是第3。...（3）根据其它要求计算新的排名 范例运行环境 操作系统： Windows Server 2019 DataCenter 数据库：Microsoft SQL Server 2016 .netFramework...4 kscj2 float 考试成绩2 计算总成绩的一个分项 5 kszcj float 考试总成绩 计算排名的依据 功能实现 基础数据展示 选择数据视图 v_cj，在查询分析器示例如下图： 如图这是随时显示的基础数据...当成绩相同时则并列排序，下一排序号根据总排序号递增加1，如有两个第6名，则下个排名从第8名开始，以此类推。...： 小结 我们可以通过 row_number函数计算总排序（当排名相同时仍然以分项成绩1和分项成绩2降序计算排名，分值越高排名越靠前），可通过如下语句实现： select zwmc,xm,kscj1,

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