作为一个多年的微信公众号作者，了解微信公众号文章打分的机制是十分有必要的。微信在后台其实有一整套的打分机制，今天基于腾讯的这篇Paper《Cognitive Representation Learning of Self-Media Online Ariticle Quality》为大家介绍下文章质量打分背后的算法理论。在这篇paper中其实重点分享了两个方面，一方面是文章质量分的深度学习模型设计
1，二重积分与三重积分1.1，二重积分可以看成是求体积的过程；三重积分可以看成是对质量密度分布不均的物体求质量的过程。1.2 第一次积分就是根据线来求面积，第二次积分就是根据面来求体积，第三次积分就是在赋予体积块另一个维度（比如时间、或者给权重）后求加权的体积。再高维的积分只是增加三维的维度而已。2，二重积分的计算2.1 直角坐标系
此时确定x和y的取值范围很重要，根据难易程度来确定先积x或者先积
1.主观赋权法：综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等2.客观赋权法：主成分分析法、因子分析法、TOPSIS法、秩和比法、灰色关联法、熵权法、层次分析法、模糊评价法、物元分析法、价值工程法、聚类分析法、神经网络法等1. 理想解法（TOPSIS）用法：已知多种方案，以及方案的效果，对方案进行评估排序解决多属性决策的排序法：理想点法、简单线性加权法、加权平方和法、主程序分析法、功效系数法
转载
2024-03-08 17:12:03
306阅读
文章目录1. 综合评价概述1.1 基本概念1.2 综合评价问题的五个要素1.3 综合评价方法的思路1.4 常用综合评价方法2. 确定权重类2.1 信息浓缩(因子分析和主成分分析)2.2 数字相对大小(层次分析法）2.3 信息量(熵值法)2.4 数据波动性或相关性(CRITIC、独立性权系数法和变异系数法)2.4.1 CRITIC权重法2.4.2 独立性权系数法2.4.3 变异系数法3. 分组类3
Pytorch权值初始化参考博客背景知识1. 梯度消失和爆炸2. Xavier初始化2.1 Xavier均匀分布初始化2.2 Xavier正态分布初始化3. Kaiming初始化3.1 Kaiming正态分布初始化3.2 Kaiming均匀分布初始化 背景知识神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值，因此权重初始化的选取十分的关
基于可见光与激光雷达数据融合的航天器三维精细结构智能重建选题背景随着航天技术的快速发展，空间活动任务类型呈现出多元化的发展趋势。其中，太空垃圾快速清除、故障卫星在轨维修、空间目标监视寄生、空间卫星交会对接等任务成为了航天领域的研究热点。在执行空间任务过程中，需要实时感知目标三维结构，进一步基于目标三维结构解算目标位姿、部件位置等信息，最终完成空间在轨特定任务。可以说，能否精确获取空间非合作目标三维
全国英语等级考试报名本月开始(官方暂未公布具体时间)大家都准备的怎么样了呢？大家复习的时候知道哪些该重点复习吗哪些在考试中占的分值比较高不知道也没关系，小编今天就给大家普及一下 关于考试的组成 PETS第三级考试由笔试和口试两项独立考试组成。 关于考试指导语和题目用语 PETS第三级考试中，笔试、口试的指导语均为英文。口试所提供的引导性材料中可能会涉及少量的中文。 关于笔试答题
主成分分析法主成分分析法的评价步骤自行封装函数参考文献 主成分分析法的评价步骤1、对原始数据进行标准化处理。将各指标值转化为标准化指标： 其中： 即为第个指标的样本均值和样本标准差。对应地，称： 为标准化指标变量。 2、计算相关系数矩阵。相关系数矩阵，有： 其中，，是第个指标与第个指标的相关系数。 3、计算特征值和特征向量。计算相关系数矩阵的特征值，及对应的标准化特征向量，其中，由特征向量组成5
转载
2024-09-27 18:20:17
35阅读
arXiv2020年10月30日上传的谷歌论文：“Unsupervised Monocular Depth Learning in Dynamic Scenes”。 作为唯一的监督源，单目视频photometric consistency，本文提出估计深度图、自运动（camera）和一个致密目标相对场景的3-D平移域（scene flow？）的联合训练方法。其中利用的先验
转载
2024-10-08 12:53:11
27阅读
文章目录一、核心概念二、环境依赖三、索引管理1.创建索引和分片副本数目2.集群管理工具2.1 chrome插件 elasticsearch-head下载地址操作界面四、水平扩容1.当前集群2个节点2.增加节点进行水平扩容，可以提高索引的最大数据存储量3.增加副本数目进行水平扩容，可以提供搜索操作吞吐量五、故障处理1.故障演练2.恢复节点六、读写原理1.路由计算2.分片控制2.1 协调节点2.2
转载
2024-04-24 20:08:43
768阅读
这篇文章主要关注于优化ES以得实现的最大索引吞吐量和降低监控和管理负载。 ES提供了分片和复制的推荐方法用于扩展和增加索引的可用性。分配稍多一点的分片是好的，但是大量的分片是不好的。很难定义什么是太多的分片，因为这取决于它们的大小以及它们是如何被使用的。不常使用的100个分片可能很好，而两个使用非常频繁的分片可能太多了。监视你的节点以确保它们有足
转载
2024-05-31 10:46:44
69阅读
指标体系 做数据分析的时候，有一个很重要的过程，就是搭建数据指标体系。对于指标体系，在某些出版物中是这么定义的，指标体系，是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体，可以从不同的角度客观的反映现象总体或样本的数量特征。概念总是比较难以理解的，举个不是特别恰当例子，就好比太阳系，他也是个体系，有恒星、行星、卫星等组成的整体。九大行星以太阳为核心游走于自己的轨迹，单独把地球、太阳拿出来，他不叫太阳系，随
1. 层次分析法层次分析法(AHP)把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性。然后综合有关人员的判断，确定备选方案相对重要性的总排序。整个过程体现了分解--判断--综合的思维特征。1.1 实施步骤在运用层次分析法进行评价或决策时，大致可以分为四个步骤：分析评价系统中各基本要素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。对
转载
2024-09-25 14:55:58
1195阅读
在我做实验的过程中,由于卷积神经网络层数的更改,导致原始网络模型的权重加载
原创
2023-04-07 10:35:03
198阅读
章地址如下：ELF文件格式解析在用户空间，用insmod这样的命令来向内核空间安装一个内核模块，本章将详细讨论模块加载时的内核行为，当我们加载一个模块时，insmod会首先利用文件系统的接口将其数据读取到用户空间的一段内存中，然后通过系统调用sys_init_module,让内核去处理加载的整个过程。一、sys_init_module函数分析我们把sys_init_module函数分为两个部分，第
权重解释评价过程中的权重 权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价。 举例 如：学生期末总评是对学生平时成绩，期中考成绩，期末考成绩的综合评价，但是这三个成绩所占期末总评的成绩的比重不一样。若平时成绩占30%，期中考成绩占30%，期末考成绩占40%，那么期末总评=平时成绩*0.3+期中
转载
2023-09-05 22:25:19
816阅读
如何用pytorch选择性加载神经网络的相应层权值前言步骤step1:理解pytorch的权重文件数据存储结构step2:编程实现 前言在什么情况下需要用到这个呢，两种情况，第一种，在用迁移学习训练一个模型的时候，如果预训练模型权重结构和构建的网络结构不完全相同，即存在某个层或者某几层的结构不一样，这个时候并不需要丢掉这个权重，而可以选择性加载结构相同的网络层。第二种，在打算换用深度学习框架的时
转载
2023-10-27 09:32:16
156阅读
一、定义是一种网状数据结构，是由有穷非空的顶点集合和描述顶点间关系的有边的集合组成。由G（V，E）表示，G(Graph)就是这个图；V(Vertex)是该图的顶点，是图的数据元素；E(Edge)是图的边，是描述顶点之间的关系的。如果所有的边edge都是双向的，就称无向图（undirected graph）。反之如果边是有向的，就是有向图（directed graph）。当图的每条边edge 都被分
转载
2024-08-19 20:23:05
20阅读
说明:鉴于大众评委人数的不确定性及数量的庞大,对大众评委的打分我方采用不同于专家评委打分的技术方案:大众评委的打分信息提交成功后,上交到第三方优质服务器上,我方的PC端软件与第三方服务器数据进行了对接。另外,大众评委打分和专家评委打分有一个区别在于:每个专家评委的打分一般要在活动现场展示,而大众评委的分值只需要展示一个统计值(和值或平均值)。活动开始前,组织方最好在组织方的公众号菜单中或特殊页面上
本文旨在使用AHP层次分析法，对UGC社区内的用户进行综合评分，为精细化运营打好基础。
业务场景：某短视频社区。运营团队为了提高整体内容质量，希望能够鼓励用户多发视频、发好视频。所以运营经理向产品经理提出，希望“能够量化用户行为，将用户分类，以便于对不用类型的用户，使用不同的运营策略”。 产品经理和运营沟通后，确定了使用AHP，建立UGC社区用户综合评分模型
