开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

给定排序向量查找从负到正的转换

是指在一个已排序的向量中，找到第一个非负数的位置。这个问题可以通过二分查找算法来解决。

二分查找是一种高效的查找算法，它将查找范围不断缩小一半，直到找到目标值或者确定目标值不存在。对于给定排序向量查找从负到正的转换，可以按照以下步骤进行二分查找：

初始化左右指针，左指针指向向量的起始位置，右指针指向向量的末尾位置。
进入循环，直到左指针大于右指针： a. 计算中间位置 mid = (left + right) / 2。 b. 如果向量[mid]小于0，则说明转换点在[mid+1, right]之间，更新左指针为mid+1。 c. 如果向量[mid]大于等于0，则说明转换点在[left, mid]之间，更新右指针为mid。
循环结束后，左指针指向的位置就是从负到正的转换点的位置。

这个问题的应用场景可以是在一个有序的数值序列中，找到第一个非负数的位置。例如，在一个存储温度数据的向量中，可以使用这个算法找到从负温度到正温度的转换点，以便进行进一步的分析和处理。

腾讯云相关产品中，可以使用云函数 SCF（Serverless Cloud Function）来实现这个功能。云函数是一种无服务器计算服务，可以在云端运行代码，无需关心服务器的运维和扩展。通过编写一个云函数，可以将排序向量作为输入参数，然后在函数中实现二分查找算法，最后返回转换点的位置。

腾讯云云函数产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/scf

相关搜索:产生从负到正范围的随机浮动？从给定范围的向量中查找最大元素将关联行值从正的pandas数据帧转换为负的pandas数据帧如何在给定指向某个元素的指针的排序向量中查找该元素的索引如何从C++中对的排序向量中获取与给定值相关的对从C++到MIPS汇编语言的排序数组代码转换 led屏组态流氓软件抓包 MyNews magnet

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

支持向量机-数学解释

在一个二元问题中，这个决策边界采用最宽的街道方法，最大限度地增加从每个类到最近的数据点的距离。 ?...决策规则确定决策边界后，应以使每个组中最接近的样本最大化宽度的方式绘制正边界和负边界，并将这些样本放置在每个组的边界上。此规则将成为查找最大边界宽度的约束。...决策规则-最大宽度假设我们在正边界线上有矢量x +，在负边界线上有矢量x-。x +负x-表示从负矢量x-到正矢量x +的方向力。...在给定约束的情况下，该方程式通常用于查找目标函数的最大值或最小值。...可以使用目标函数和约束定义如下的拉格朗日方程来描述此问题。 ? ? 总之，考虑到样本是分界线上的支持向量，拉格朗日最小化了目标函数（最终最大化了正边界和负边界之间的宽度）。 ?

1K3 0

挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

(★☆☆) 创建一个大小为10的空向量，但第五个值为1 (★☆☆) 创建一个值为从10到49的向量[10,11,12...49] (★☆☆) 反转一个向量（第一个元素变为最后一个） (★☆☆)...创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...给定一维数组，所有在3到8之间的元素都变成其负数(正->负, 负->正). (★☆☆) 26. 这段脚本的输出是什么？...创建一个大小为10的向量，值为0到1的小数(不包含0和1) (★★☆) 40. 创建一个大小为10的随机向量并对其进行排序 (★★☆) 41. 如何比np.sum更快地对一个小数组求和？...如何反转一个布尔值(true->false或false->true), 或改变浮点值前面的正负号(正浮点数变成负浮点数, 或负浮点数变正浮点数)? (★★★) 78.

4.9K3 0

知识图谱与向量数据库的相遇

它们是图像或文本相似性搜索等应用程序的理想选择，在这些应用程序中，需要查找与给定查询最相似的项。高维空间向量可以有多个维度，允许复杂和详细的数据表示。...为了解决这个问题，一般会使用负抽样来估计知识图谱中不存在的三元组的误差。这种技术通过破坏正三元组(即知识图谱中存在的三元组)来生成负三元组，方法是用一个随机实体替换头部或尾部的实体。...然后，训练该模型，使其正三元组的得分高于负三元组。这种方法允许模型从现有的和不存在的关系中学习，同时保持可管理的计算复杂性。...给定一个三元组(头部，关系，尾部) ，预测三元组可能是真或假。这对于诸如事实检查或知识库补全等任务非常有用。潜在链路补全的排序。给定一个部分三元组，例如，(头，关系，?)...知识图谱的5G追溯从语义网到知识图谱行业规模的知识图谱——经验和挑战知新温故，从知识图谱到图数据库解读向量数据库解读：基于图的大模型提示技术 7B？

581 0

如何从 0 到 1 实现一个支持排序、查找、分页的表格组件（React版）

在列表读取方面，由于数据量大的原因我们一般都是通过接口的方式获取数据，但是有时候在数据量不多的情况，我们完全可以将数据一次性获取，在前端处理相关的分页、查找、排序的需求。...开始之前，我们在来总结下项目的需求：支持列表的分页支持字符串、布尔值、数字及日期的升序和倒序排列支持字符串、布尔值、数字和日期的数据查询本案例不会借助其他的第三方组库（除了基础的React）,我们从...0 到 1 开始构建我们的列表组件。... 初次渲染，我们的表格是这样的效果：到这里，我们将基础表格构建出来了，接下来继续添加分页的功能。...useMemo HOOK 函数里提升性能（类似 vue 框架的计算属性 computed）到此，我们的表格组件就完成了，你可以进行排序、分页、查找，实在太棒了！

2.5K2 0

全方位解读 | Facebook的搜索是怎么做的？

损失函数其次是「损失函数」，基于尽量把正例和负例的距离控制到一个固定距离之上的想法，Embedding模型的损失函数使用triplet loss：其中表示向量u和v之间的距离度量，m是正负样本之间的最小距离...作者还认为随机采样作为triplet loss的负样本对可以近似召回优化任务，原因是一个正样本匹配n个负样本时，模型会优化n个召回池中选取top1时的召回率，假设放大到实际服务时的召回池规模为N，近似优化的就是召回...针对以用户点击为正样本时的负样本选择：从文档池随机选取作为负样本，即easy case；同一次会话中的曝光未点击文档作为负样本，即hard case。...量化调优这里先介绍一下Embedding量化的背景知识，在向量集合中查找与指定向量距离最短的k个最近邻，暴力搜索的时间在海量规模下是不现实的，Embedding量化就是为了解决向量空间搜索的效率问题，...「hard正样本挖掘」：从搜索行为日志中挖掘搜索失败的会话的潜在正样本作为hard正样本。使用这样的hard正样本能够只以4%的点击数据规模就达到同样的效果。

1.6K5 1

【技术干货】聊聊在大厂推荐场景中embedding都是怎么做的

，根据 User 向量来为用户快速查找出最相关的 N 个视频。...从论文以及我查找的资料来看，「这里应该是用Softmax的权重来表示Video的Embedding向量的」，论文中有提到"The softmax layer outputs a multinomial...稍作转换，就得到了我们熟悉的sigmoid的函数： image.png 这里将观看时长 image.png 作为正样本的权重，负样本权重指定为单位权重1，这样将权重引入几率后，由于正样本对预估的影响提升了...是一对正例样本对，表示（中心房源，相关房源）元组，其向量在优化中会被互相推近是一对负例样本对，表示（中心房源，随机房源）元组，其向量在优化中会被互相推离是最终被预订的房源，被视为全局上下文并被推向中心房源向量...那么，该分布的累积分布函数为：令，是随机产生的一个之间的随机数，就可以通过下面的转换快速得到对应的index，也就可以快速采样到index对应的负例了：可以看到，采样公式非常简单

4.9K4 2

知识库检索匹配的服务化实践

基于所有场景的用户检索点击数据，有点击行为就认为检索词和文档标题匹配（正样本），其他就认为没有那么匹配（负样本）。...这个由很多负样本组成的双塔结构也称为对比学习，核心思想是去拉近相似的样本，推开不相似的样本，目标是要从样本中学习到一个好的语义表示空间。精排模型与文本转向量的算法原理相同。...InfoNCE计算公式：（可以理解为带温度超参的CrossEntropy）分子是正例对的相似度，分母是正例对+所有负例对的相似度，最小化infoNCE loss，就是最大化正例对的相似度，最小化负例对的相似度...in_batch负采样损失计算示意图：模型训练好以后，就得到文本的编码器，输入两个文本，就可以得到一个匹配的分数，将这个模型部署到小盒子，在需要排序时，输入候选的文档标题和检索词，按计算出来的分数从高到低排序...每个文档的标题和全部相似问向量都与Query向量算相似度后计算均值，等价于先计算文档的标题和全部相似问的向量均值，再与Query向量计算相似度。基于此，排序任务也可以转换为向量召回任务。

1.4K4 0

CCKS 2020「基于标题的大规模商品实体检索」竞赛冠军，DeepBlueAI团队技术分享

、一个正样本 ? 和一个负样本 ? 组成。其目标是锚点样本与负样本之间的距离 ? 与锚点样本和正样本之间的距离 ? 之差大于一个阈值 ? ，可以表示为： ? 对于简单容易学习的样本 ?...针对此任务，如下图 1 所示，锚点（Anchor）样本为标题文本，正样本（Positive）为标题对应的实体描述文本，负样本（Negative）为其他随机选择与正样本不同的实体描述文本，团队采用了 Pytorch...训练时将上述三个文本输入到 BERT 模型中，选取 BERT 模型的所有 Token 向量平均作为输出，将三个输入向量经过 TripletMarginLoss 得到损失值完成模型的训练。...图 4：排序模型图排序模型采用了基于二分类的排序方法，模型如上图 4 所示，模型将标题文本和实体描述文本连在一起输入到模型中，最后选取 CLS 位置的向量输出进行二分类，然后对输出的概率排序，完成实体的排序...每个 Batch 在 top100 中选取 3 个与正样本不同的样本作为负样本，也就是当前 Batch 内每个标题文本都对应有一个正样本和 3 个负样本。

8752 0

基于word2vec训练词向量(二)

利用这一个正例和neg个负例进行二元逻辑回归，每次迭代都更新了θ_i（i=0,1,2...neg）和context(w)就可以得到每个词对应的θ_i向量和每个词的词向量。...三.Negative Sampling优化原理给定一个训练样本，一个词w和它的上下文Context(w)，(Context(w)，w)作为一个正例。...通过负采样选择了词汇表中其他一些词作为负例的输出值，(Context(w)，w_i)作为neg个负例，获得了负例子集NEG（w），对于正负样本，分别给定一个标签：公式一对于给定正样本(Context...I_i的词了，每次去neg个词，如果选到的负例词刚好是中心词w本身，则跳过继续重新生成随机数0~M去找新的负例词。...训练完词向量后，查看效果，以查找某一个词的相似词为例：六.总结 Negative Sampling相比于Hierarchical Softmax，摒弃了投影层到输出层的霍夫曼树结构，改成全连接。

1.4K9 0

市值250亿的特征向量——谷歌背后的线性代数

一个搜索引擎需要做以下三件事情：网络爬虫，获取所有可以公开访问的网页；将所有网页标号，这样可以根据关键词或短语进行快速查找；在数据库中按照网页重要性得分进行排序。...推导排序公式基本思想在这一部分，我们用“重要性得分”或者“得分”来度量某个网页的在网络中的重要性。显然，重要性得分一定是一个非负实数。...图2.1 具有四个网页的网络。由A指向B的箭头表示从网页A到网页B的链接不失一般性地，我们考查某一个包含n个网页的网络，每个网页按序号记为正整数k，1xk表示网页j的重要性高于网页k。注意到xj=0表示网页j具有最低的重要性得分。

9363 0

3.词向量word2vec（图学习参考资料1）

给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询这个excel，实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。图片上述过程也可以使用一个字典数据结构实现。...对于目标词正样本，我们需要最大化它的预测概率；对于目标词负样本，我们需要最小化它的预测概率。通过这种方式，我们就可以完成计算加速。上述做法，我们称之为负采样。...使用text8数据集，这个数据集里包含了大量从维基百科收集到的英文语料，我们可以通过如下代码下载数据集，下载后的文件被保存在当前目录的“text8.txt”文件内。...给定一个中心词和一个需要预测的上下文词，把这个上下文词作为正样本。通过词表随机采样的方式，选择若干个负样本。把一个大规模分类问题转化为一个2分类问题，通过这种方式优化计算速度。...，并通过sigmoid函数估计这个词是正样本还是负样本的概率。

3710 0

KDD 2020 | 详解语义Embedding检索技术在Facebook搜索中的应用实战

从离线指标的角度，我们希望最大化Top-K返回结果的recall指标。给定一个query，以及候选集T，我们的优化目标则是如下图所示的recall@K。 ?...点击样本作为正样本这个没有疑问，针对负样本我们采用了如下的两种的策略进行试验。本文发现前者作为负样本的效果要明显好于后者作为负样本的效果，原因是前者可以有效消除负样本偏差bias。...随机负样本：随机从document库中采样作为负样本；曝光未点击样本：随机采样在同一个session中曝光但未点击的样本作为负样本；另外，本文还实验了随机选择曝光但是未点击的样本作为正样本来实验发现并没有带来额外的收益...Full-stack优化 Embedding作为排序层的特征搜索包含了召回和排序两个阶段，召回分数高的用户不一定会点击，而且召回和ranking的排序列表不一致，所以可以将召回的分数（也就是向量的相似度...Hard positive mining 模型采用了用户点击的样本为正样本，但是还有一些用户未点击但是也能被认为是正样本的样本。这块他们从用户的session日志中挖掘到潜在的正样本。

2.2K2 0

检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践

召回层：给定对话上文及其它限制条件，从话术索引库和知识库中召回结果，包括文本、向量、标签、知识等多路召回。...此外，负例采样是向量召回中最重要的问题，一般来说典型的采样方法有以下三种[19]：预定义采样：在数据准备阶段预先根据某些规则或条件采样负例，在模型训练过程中单个正例对应的负例集合不变。...作者认为单个向量难以表征用户历史的多兴趣，通过动态路由（Dynamic Routing）与自注意力（Self-Attentive）从历史中抽取K个向量表示不同的兴趣点，不同的兴趣点向量独立召回不同的Items...Pair角度：仅仅将同Pair内的负例作为对比负例，目的是拉远正例和负例的向量。...，但是可以作为召回的补充来源或者是排序的打分器，并且在特定场景可能端到端模型更为适合。

1.1K4 0

词向量word2vec（图学习参考资料）

给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询这个excel，实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。上述过程也可以使用一个字典数据结构实现。...对于目标词正样本，我们需要最大化它的预测概率；对于目标词负样本，我们需要最小化它的预测概率。通过这种方式，我们就可以完成计算加速。上述做法，我们称之为负采样。...使用text8数据集，这个数据集里包含了大量从维基百科收集到的英文语料，我们可以通过如下代码下载数据集，下载后的文件被保存在当前目录的“text8.txt”文件内。...给定一个中心词和一个需要预测的上下文词，把这个上下文词作为正样本。通过词表随机采样的方式，选择若干个负样本。把一个大规模分类问题转化为一个2分类问题，通过这种方式优化计算速度。...，并通过sigmoid函数估计这个词是正样本还是负样本的概率。

9763 0

京东电商搜索中的语义检索与商品排序

Query 理解：包括 query 的纠错、改写、扩展、分词等。召回阶段：给定一个查询词，从商品库中召回有效正确的商品候选集，并将结果返回给排序。...召回方式有很多种，这里我们只介绍基于向量检索的召回。排序阶段：给定召回商品的候选集合，根据众多因子对这些商品进行排序，挑选出最好的候选商品展示给用户。...假设 D 表示训练预料，r(qi,si+) 为正样本，r(qi,si-) 为负样本，模型优化的 loss 可表示为： ?...商品排序的传统方法使用 xgboost 等基于决策树的方法从数据中进行学习，但是这些模型通常有成百乃至上千的数值型人工特征，不能有效的从原始特征比如用户历史点击购买数据、商品文本和图像中直接学习。...时效性优化值得一提的是，为了增强排序捕捉变化的能力，提升排序的流动性，我们从三个方面：特征时效性、模型时效性、线上预估校准进行了优化。

1.2K2 0

QA派｜GNN工业应用-PinSAGE

在最简单的情况，我们可以从所有的样本中均匀地抽取负样本。然而这么做，就会使得目标节点与正样本的内积能够轻松地大于与这负采样500个样本的内积，这样就没法训练模型了。...为了解决简单负采样带来的问题，对于每个目标项，PinSAGE为其增加了一种“hard”负样本； "hard"负采样的项，与目标项相似（比随机负采样相似，因此对模型进行排序更有挑战性，能够使得模型能够以更细颗粒度地区分样本...），但与正样本不相关； "hard"负采样是这样获取的：采样时的随机游走，能够获得每个节点相对目标节点的重要性分值，对这些分数进行排序；随机选取一定数量且排序位置在2000~5000...下游任务如何应用PinSAGE产生的embedding？在很多情况，可以直接通过近邻查找的方法来利用embedding做推荐，也就是给定一个查询目标，我们可以用KNN中前K个项来推荐。...为了能够能够在大batch上快速收敛并保证训练和泛化的进度，论文里使用渐进warmup 的策略：在第一个epoch中从较小的学习率开始，一直以线性方式提高学习率到峰值；然后又以指数方式减少

2K4 1

万变不离其宗：用统一框架理解向量化召回

从召回方式上分，有的直接给user找他可能喜欢的item（user-to-item，简称u2i）；有的是拿用户喜欢的item找相似item（item-to-item，简称i2i）；有的是给user查找相似...但是猫、大象、乌鸦、海豚、...这样随机的负样本，与正样本相比相差太大，使得模型只观察到粗粒度就足够了，没有动力去注意细节，所以这些负样本被称为easy negative。...从第一层FC之后，你就已经无法分辨，FC的输出中哪些属于user信息？哪些属于item信息？召回要求解耦排序之所以允许、鼓励交叉，还是因为它的候选集比较小，最多不过几千个。...让user type和其预订过的listing type组成正样本对，从“匹配性”的角度来看，天经地义，完全没必要像论文中那样组成user+listing异构序列，从“共现性”的角度来解释。...除此之外，还将u所有的邻居，按照它们对u的重要性（PPR）从大到小排序，筛选出排名居中（e.g.论文中是2000~5000名）的那些item。

1.9K1 0

一文读懂机器学习分类算法（附图文详解）

在支持向量的帮助下，SVM通过寻找超平面进行分类，并使两个类之间的边界距离最大化。 ? SVM中超平面的学习是通过将问题转化为使用一些某种线性代数转换问题来完成的。...核支持向量机核支持向量机将核函数引入到SVM算法中，并将其转换为所需的形式，将数据映射到可分的高维空间。核函数的类型包括： ? 前文讨论的就是线性SVM。多项式核中需要指定多项式的次数。...在朴素贝叶斯的基础上，高斯朴素贝叶斯根据二项（正态）分布对数据进行分类。 ? P(class|data) 表示给定特征（属性）后数据属于某类（目标）的后验概率。...假正例是指模型错误地将负例预测为正例。假负例是指模型错误地将正例预测为负例。主对角线的值越大（主对角线为真正例和真负例），模型就越好；副对角线给出模型的最差预测结果。...左图男士的测试结果是假正例因为男性不能怀孕；右图女士是假负例因为很明显她怀孕了。从混淆矩阵，我们能计算出准确率、精度、召回率和F-1值。准确率准确率是模型预测正确的部分。 ?

1.8K2 0

开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

嵌入通常指将高维向量转换到低维空间中。例如，将一个英语句子中的单词以以下任何一种方式表示：拥有百万数量级（高维）的元素的稀疏向量，其中所有的元素都是整数。...K Kernel 支持向量机（Kernel Support Vector Machines/KSVM）一种分类算法，旨在通过将输入数据向量映射到更高维度的空间使正类和负类之间的边际最大化。...例如，考虑一个输入数据集包含一百个特征的分类问题。为了使正类和负类之间的间隔最大化，KSVM 从内部将特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用的损失函数叫作 hinge 损失。...机器学习问题中类别的序数位置，按从高到低的顺序给类别分类。比如，行为排序系统可以把狗的奖励按从高（牛排）到低（甘蓝）排序。评分者（rater）为样本提供标签的人，有时也叫「标注者」。...再比如，搜索查询中的单词也是稀疏向量：在一种语言中有很多可以用的单词，但给定的查询中只用了其中的一些。可与稠密特征对照阅读。

3.9K6 1

福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念

嵌入通常指将高维向量转换到低维空间中。例如，将一个英语句子中的单词以以下任何一种方式表示：拥有百万数量级（高维）的元素的稀疏向量，其中所有的元素都是整数。...K Kernel 支持向量机（Kernel Support Vector Machines/KSVM）一种分类算法，旨在通过将输入数据向量映射到更高维度的空间使正类和负类之间的边际最大化。...例如，考虑一个输入数据集包含一百个特征的分类问题。为了使正类和负类之间的间隔最大化，KSVM 从内部将特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用的损失函数叫作 hinge 损失。...机器学习问题中类别的序数位置，按从高到低的顺序给类别分类。比如，行为排序系统可以把狗的奖励按从高（牛排）到低（甘蓝）排序。评分者（rater）为样本提供标签的人，有时也叫「标注者」。...再比如，搜索查询中的单词也是稀疏向量：在一种语言中有很多可以用的单词，但给定的查询中只用了其中的一些。可与稠密特征对照阅读。

1K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭