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    文本获取和搜索引擎的概率模型

    无法处理用户没有看过的文档以及没有过的查询 企业微信截图_15626513457190.png 概率模型的核心思想就是,假设当前文档是某个用户想要的,那么这其中有多大的概率表明这个查询是来自于此特定用户...这种模型最简单的情况就是 Unigram LM Unigram LM 假设所有单词都是互相独立的,那么单个句子成立的概率就是每个单词出现的概率。...,来突出当前文档库的相关单词概率 企业微信截图_15626515699468.png 使用Unigram LM 可能性查询 给定一个查询,根据Unigram LM的规则,它可以被拆分成单个单词的概率乘积...企业微信截图_15626515953190.png 因而可以对不同的文档做概率排列,但是如果当前词没有出现在文档里面,它的概率肯定是0 企业微信截图_15626516271548.png...与VSM比较 VSM通过计算查询与文档之间的相似性,通过点积来计算大小并归一化之后来作为排序依据; 概率模型是统计总的次数作为概率预估[有通用的文档库计算,以及具体的文档库],最简单的方式是给所有的单词概率做乘积来做排序计算

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    前端如何获取当前时间_js 获取年份

    前端js获取当前时间的方法: var time = new Date(); time.getYear(); //获取当前年份 time.getFullYear(); //获取完整的年份(4位,1970...time.getMonth(); //获取当前月份(0-11,0代表1月) time.getDate(); //获取当前日(1-31) time.getDay(); //获取当前星期X(0-6,0代表星期天...) time.getTime(); //获取当前时间(从1970.1.1开始的毫秒数) time.getHours(); //获取当前小时数(0-23) time.getMinutes(); //...获取当前分钟数(0-59) time.getSeconds(); //获取当前秒数(0-59) time.getMilliseconds(); //获取当前毫秒数(0-999) time.toLocaleDateString...(); //获取当前日期 var mytime=time.toLocaleTimeString(); //获取当前时间 time.toLocaleString( ); //获取日期与时间 为了让大家有一个更感官的了解

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    JS获取当前网址信息

    通过window.location对象获取对应的属性 1、设置或获取对象指定的文件名或路径(pathname) window.location.pathname 2、设置或获取整个 URL 为字符串(href...) window.kk 3、设置或获取与 URL 关联的端口号码(port) window.location.port 4、设置或获取 URL 的协议部分(protocol) window.location.protocol...设置或获取 href 属性中在井号“#”后面的分段(hash) window.location.hash 设置或获取 location 或 URL 的 hostname 和 port 号码(host)...window.location.host 设置或获取 href 属性中跟在问号后面的部分(search) window.location.search 获取变量的值(截取等号后面的部分) window.location.search.substring...2、通过正则表达式准确的获取我们需要的参数。

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    JS获取GIF总帧数

    那么如何通过js在上传前就拿到它的总帧数来判断呢?本文就跟大家分享一种解决方案,并将其封装成插件发布至npm仓库,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...写在前面 此插件已经发布至npm,采用原生JS编写支持任意一个前端框架,如果你对其实现原理不感兴趣,只是想拿来解决你的实际问题,可以直接通过npm/yarn来安装,命令如下: # yarn安装 yarn...GIF logical screen descriptor block layout 我们用代码来获取下它的宽度与高度。.../gifParserPlugin.umd.js"> async function getGifInfo(e) { const gifParser = new...gif-parser-web GitHub地址:gif-parser-web-github 此处不讲插件的发布流程,如果你对此感兴趣请移步: 使用CLI开发一个Vue3的npm库 实现Web端自定义截屏(原生JS

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    先验概率,后验概率,似然概率

    老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆,所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义,定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义:先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中,某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前,能表达p不确定性的概率分布。...后验概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中,一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样,后验概率分布是一个未知量(视为随机变量)基于试验和调查后得到的概率分布。

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