引言 快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees，RRT)算法，是近十几年得到广泛发展与应用的基于采样的运动规划算法，它由美国爱荷华州立大学的Steven M. LaValle教授在1998 年提出。RRT 算法是一种在多维空间中有效率的规划方法。原始的RRT 算法是通过一个初始点作为根节点，通过随机采样，增加叶子节点的方式，生成一个随机
ES(Evolutionary Strategy) 在20世纪60年代初，柏林工业大学的I. Rechenberg和H.-P. Schwefel等在进行风洞实验时，由于在设计中描述物体形状的参数难以用传统的方法进行优化，从而他们利用生物变异的思想来随机地改变参数值并获得了较好的结果。随后，他们便对这种方法进行了深入的研究和发展，形成了演化计算的另一个分支—演化策略。 关键理念：“演化的演化”以个体
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2024-02-18 20:28:36
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1. 倒排索引 如果有100w的数据，进行分词后，每个id按数字类型进行存储，假设每个行数据都包含相同的词，则每个词的 Posting List 需要占用约4M的空间：1 int = 4 Bytes 100W int = 400W Bytes ≈ 4M极大的浪费了空间。则需要对Posting List 进行压缩，压缩算法有：FOR + RBM2. FOR压缩算法FOR算法的核心思想是用减法来削减数
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2024-07-08 21:05:08
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文章目录1.简介1.1何为EM算法?1.2似然函数、极大似然估计1.2.1 问题描述-调查学生身高分布1.2.2参数估计1.2.3总结1.2.4求极大似然函数估计的一般步骤2.EM算法2.1 问题描述2.2问题求解2.3总结2.3.1相关概念2.3.2与K-Means算法对比3.EM算法推导3.1相关基础3.1.1期望3.1.2凸函数3.1.3Jensen不等式3.2公式推导3.3EM算法流程3
Posted on 2009-12-06 15:07 Fox 阅读(13545) 评论(2) 编辑 收藏 引用 所属分类: A算法导论
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Writen by Fox(yulefox.at.gmail.com)在具体讨论之前，本文先厘
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2024-05-15 15:15:53
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EM（Expectation Maximization）算法主要用来估计含隐变量的模型参数。我们先讲解EM算法的一般推导，然后列出EM算法的两个特例，k-Means和高斯混合模型。 这个链接讲的很详细，我只是复述总结一下，再解决一些遗留问题。 在讲EM之前，我们先谈谈Jensen不等式这个东西
这个实际上也是由凸函数的定义来的，一张图表明Eq. 1的物理意义： 定理1
在构建 RAG 应用时，拿到检索结果并不意味着任务完成！如何挑出最有价值的内容？今天小米带你深入了解 LangChain4j 中的 RRF 和 Reranker 两种结果重排方法，全面提升问答质量！
不知大家是否有遇到这个问题， <--- Last few GCs --->
[59757:0x103000000] 32063 ms: Mark-sweep 1393.5 (1477.7) -> 1393.5 (1477.7) MB, 109.0 / 0.0 ms allocation failure GC in old space requested
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好久没有写关于单篇文章的解读了。但是今天这一篇《ESCM2: Entire Space Counterfactual Multi-Task Model for Post-Click Conversion Rate Estimation》必须值得单独写一篇解读。原因有二：文章非常有现实意义。这篇2022年的阿里新文，是关于“因果推断”、“反事实学习”在推荐模型中的应用，用于减轻建模一条转化链条的前后
目录Part VII EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）1 K-means算法2 EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）2.1 Jensen不等式（Jensen's Inequality）2.2 EM算法思想 2.3 EM算法在混合高斯模型（GMM）中应用3 小结1 K-means算法非监督学习与之
在推荐系统中一般会分为召回和排序两个阶段：召回召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个item，召回一般由多路组成，每一路会有不同的侧重点（优化目标），如在广告中成熟期广告和冷启动广告分为两路召回（如果广告比较多，还可能分冷热广告分别召回）。在推荐系统，不同路可能代表了不同的优化目标，如喜欢、关注、观看时长、评论这些都可以分不同的路召回。目前召回常用的方法有：协同过滤、FM、FFM、图模型、
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2024-10-04 15:27:03
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spring boot 2.X集成ES 进行CRUD操作 完整版 内容包括：=========================================================================================1.CRUD：单字段查询、复合查询、分页查询、评分查询√2.时间范围查询√3.GET方法传入时间类型解析不了的问题√4.te
变换矩阵点和向量向量的内积向量的外积坐标系的变换齐次坐标变换矩阵求逆 点和向量向量是一个线性空间的元素，是从原点或某点指向空间另一点处的一个箭头。例如，三维空间中的某个向量的坐标可以用 R3 当中的三个数来表示。同时也可以得到某个点的坐标，设一个线性空间的基（e1，e2，e3），这时我们可以得到这个向量在这个基的坐标： 所以可以知道坐标的实际取值，一是和向量本身有关系，而是和坐标系的基有关系。坐标
es只是在选举的时候用了raft，日志复制没有用，同步状态是二阶段 请求携带的term是为了让选举成功概率更高一些么 多个node都可以成为leader,但是最后一个leader会成为leadernode只要看到其他节点发送了请求选票的请求就会推出leader 这种情况可能产生脑裂这就是cluster_state上的新旧两种配置7之前的版本这个rpc可能非常长，在集群分片很多的情况下 total
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2024-05-04 12:45:07
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Elasticsearch支持很多查询方式，其中一种就是DSL，它是把请求写在JSON里面，然后进行相关的查询。Query DSL又叫查询表达式，是一种非常灵活又富有表现力的查询语言，采用JSON接口的方式实现丰富的查询，并使查询语句更灵活、更精确、更易读且易调试。Elasticsearch中的数据检索分为两种：查询上下文(Query Context) 和过滤上下文(Filter Context)
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2024-05-07 11:16:44
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ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2024-08-09 15:55:37
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一： 一个请求到达es集群，选中一个coordinate节点以后，会通过请求路由到指定primary shard中，如果分发策略选择为round-robin，如果来4个请求，则2个打到primary shard中2个打到replic shard中。二： es在多个shard进行分片但数据倾斜严重的时候有可能会发生搜索score不准的情况，因为IDF分值的计算方法实在shard本地完成的
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2024-03-11 11:27:13
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ES-分片路由ES分片为什么要使用分片路由使用前的思考具体方案实践需求分析与分片设计上代码 ES分片 ElaticSearch 分片路由是个比较高级的功能了，一般情况下，我们可能会给es做个分片,这样可以把数据按照默认文档_id来分到各个分片上。这样es每次查询会分别去各个分片上查数据，然后聚合到一起返回给客户端。 配置也很简单，只需要在配置mapping的时候设置下number_
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2024-06-04 23:50:00
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Search 执行的时候实际分两个步骤运作的 - Query 阶段 - Fetch 阶段Query-Then-FetchQuery阶段Fetch阶段相关性算分问题相关性算分在shard与shard间是相互独立的，也就意味着同一个term的IDF值在不同shard上是不同的。文档的相关性算分和他所处的shard相关在文档数量不多是，会导致相关性算分严重不准的情况发生解决思路有两个： - 一是设置分片
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2024-04-03 11:11:15
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进化策略算法 文章目录进化策略算法引言二元ES:(1+1)-ES多元ES(u+
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2024-03-21 22:08:59
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