一、三大模型1、预测模型神经网络预测灰色预测时间序列预测马尔科夫链预测微分方程预测Logistic 模型拟合插值预测（线性回归）(不推荐)应用领域：人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域，以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用。2、优化模型规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）图
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2024-05-16 06:28:10
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简介可计算的一般均衡（Computable General Equilibrium，CGE）模型作为政策分析的有力工具，经过30多年的发展，已在世界上得到了广泛的应用，并逐渐发展成为应用经济学的一个分支。CGE模型经常被用来分析税收、公共消费变动，关税和其他外贸政策，目前已被广泛应用于财税、国际贸易、环境与自然资源、行业与区域经济、农业、能源与气候变化、金融等领域。CGE模型最重要的成功在于它在经
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2024-04-30 17:09:52
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我的WEB前端生活一.HTML5 ,CSS3篇1.常见的布局问题: flex布局,双飞翼布局,盒模型、两/三栏布局、水平/垂直居中等(1)双飞翼布局: 是源于淘宝的UED，可以说是灵感来自于页面渲染(2) 和圣杯布局一样，**都是两边固定宽高，中间自适应，**唯一不同的是在中间内容区域包裹一层div，然后让内容区域margin-left和margin-right的值等于两边固定侧边栏的值即可，无需
作者 | 李国趸 大家好，今天分享一篇阿里淘宝主搜将大语言模型LLM和搜索query理解结合应用的工作。论文：Large Language Model based Long-tail Query Rewriting in Taobao Search公司：淘宝主搜链接：https://arxiv.org/pdf/2311.03758.pdf会议：WWW under re
这段时间刷了刷letcode，编程的乐趣可能就是`它就在那儿，而你要征服它`（哈哈哈），刷过一道题时，会有种莫名其妙的快感！本篇文章记录了我刷的一道算法题并经历不断优化和改进且最终"攀顶"的历程。题目优先：letcode-44_通配符匹配题解：我的题解'?' 可以匹配任何单个字符。
'*' 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。示例：(抄自 letcode)输入:
s = "aa"
p = "a"
某宝在19年提出的EGES模型，是加入side information的graph e
原创
2022-11-05 10:06:41
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今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 _score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。打分的本质其实就是排序，Elasticsearch 会把最符合用户需求的文档排在最前面。在 Elasticsearch 5.0 之前，相关性算分算法
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2024-05-16 12:48:57
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# EGES图神经网络：图数据挖掘的新方法
图数据是一种重要的数据形式，可以用于表示各种复杂的关系网络，如社交网络、知识图谱等。传统的机器学习方法在处理图数据时面临着很多挑战，因为图数据具有复杂的结构和高度的异质性。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的发展成为解决图数据挖掘问题的一种新方法。在众多的GNNs中，EGES（Extended Graph Emb
原创
2023-07-22 00:16:41
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1. ECDHE加密算法的简单数学原理： ECDHE = ephemeral Elliptic Cure Diffie-Hellman，“短暂-椭圆曲线-迪菲-赫尔曼” 算法。对于公式：A = G ^ a % P
B = G ^ b % P其中，G为底数，P为模数，a为对数，A为真数。当已知a时，可以推算出A；反之，当已知A时，却几乎无法推算出a。 这就形成了一个“单向函数”。映射到加密算法中，
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2024-06-17 03:59:52
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HTTPS 常用的密钥交换算法有两种，分别是 RSA 和 ECDHE 算法。其中，RSA 是比较传统的密钥交换算法，它不具备前向安全的性质，因此现在很少服务器使用的。而 ECDHE 算法具有前向安全，所以被广泛使用。我在上一篇已经介绍了 RSA 握手的过程，今天这一篇就「从理论再到实战抓包」介绍 ECDHE 算法。离散对数ECDHE 密钥协商算法是 DH 算法演进过来的，所以我们先从 DH 算法说
但目前的工作还是会存在问题，对于那些没有交互的新物品该如何进行冷启动呢？
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2021-07-24 11:37:14
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1. 概述GES和EGES是阿里在2018年提出的两个Graph Emce recommendat
原创
2023-06-14 19:23:15
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V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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推理的基本概念3.1.1 推理的定义3.1.2 推理方式及其分类 1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理） 3.默认推理（缺省推理）：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。 1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。 2.不确定性推理：推理
流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
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1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
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2017-10-19 15:24:16
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1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
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2020-10-11 20:25:00
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概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。
原创
2023-11-07 14:24:20
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