算法的性能测试是一个综合评估算法在不同条件下的表现和效率的过程。在进行算法性能测试时，需要关注多个关键指标，以确保全面、准确地评估算法的性能。以下是对算法性能测试的详细解释和需要关注的指标的归纳：一、算法性能测试概述算法性能测试的目的是验证算法在各种输入情况下的

3.召回模型多路召回：itemCF召回3.1协同过滤-itemCF召回3.1.1召回准备获取历史点击中点击数前k篇文章id：get_item_topk_click(trn_hist_click_df,k=50)对每个用户进行item_based_recommend3.1.2item_based_recommend├──逻辑│├──获取该用户历史交互的文

精确度（Precision）和召回率（Recall）是评估分类模型性能的两个关键指标，它们在测量模型对正类预测的准确性和完整性方面具有独特的重要性。它们的区别是：1.基本概念和定义；2.性能评估的重要性；3.不同应用场景的影响；4.实际应用案例。1.基本概念和定义精确度（Precision）：这是一个衡量模型预

    上面图中的5个问题，是每个使用大模型进行知识库搭建的时候都要遇到问题，这些问题基本上就决定了问答答案的准确性，本篇文章我们先不讨论上面五个问题的解决方案，我们今天重点讨论两种召回方式：字面召回和向量召回， 字面和向量召回都是搜索召回中的重要方法，如何更好地权

一、背景田间杂草的有效管理是现代农业生产中面临的重要挑战之一。杂草不仅竞争作物的养分、水分和阳光，还可能成为害虫和病原体的寄主，从而降低农作物的产量和品质。因此，开发高效、精确的杂草检测和管理系统对于提高农业生产效率、降低化学除草剂的使用以及保护环境具有重要

以下是准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的详细定义和解释：1.准确率(Accuracy)定义：准确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。公式：TP(TruePositive)：真正例，正确预测为正类的样本数量。TN(TrueNegative)：真负例，正确预测为负类的样本数量。

Exchange2016撤回邮件成功的必要条件问题：现在搭建了Exchange2016，客户端使用了Outlook2013。现在发现Outlook发出去的邮件无法撤回，失败率达到100%。对方收件人没有阅读这封邮件或者删除。请问是什么原因造成的？答案：根据我的了解，要使召回邮件生效，需要有以下必要条件：1.您必须使用

引言：性能指标是评估对象检测模型的准确性和效率的关键工具。它们阐明了模型如何有效地识别和定位图像中的对象。这些见解对于评估和增强模型的性能至关重要。下面是我再yolov8训练过程中一些遇到的map过低的一些解决办法和见解  我遇到的问题是数据集过大，导致训练不充分

AIRAG系统评测实践：Coze及相关产品评测对比RAG（检索增强生成）是一种AI框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起，通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，AI可以撰写更准确、更具时效性且更贴合您的具体需求的文字。RAG通过几个

ChatGPT爆火之后，以ChatPDF为首的产品组合掀起了知识库问答的热潮。在过去一整年中，大多数人都在完成RAG系统到高级RAG系统的迭代升级。但是技术发展是迅速的，如何深入了解RAG的发展，做出更好的RAG系统，其实还是非常困难的。大模型爆火后的RAG系统发展，大体可以将其分为3个阶段

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学

从2023年起开始火爆的大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），如GPT/Gemini/通义千问/GLM/文心一言/豆包等，经过了一年多的比拼和进化，已经几乎涵盖了所有通用性、常识性的知识和理解力； 与之同时，更多传统行业的企业也被吸引到大语言模型的生态中，探索新AI技术为企业带来实质性的变革。

与输出连续数值的回归模型不同，分类模型的输出是类别（category）。常见分类做法是通过设定阈值（threshold），若逻辑回归的输出大于（或等于，取决于实现方式）阈值时判定为正例，否则为反例。根据输出标签的种数又可以将分类模型划分为二元分类（BinaryClassification）与多分类。分类输出结果不一定

保护我们赖以生存的自然生态环境，无疑是一项意义深远且需要长期坚持的任务。自然界的生态系统，由水、气、森林、土壤等多要素组成，它们相互依存、相互影响，共同维系着地球的生态平衡。然而，在人类活动的影响下，这一平衡正遭受着前所未有的挑战。因此，加强环境监管治理，保护我们的自然资

 召回策略算法召回策略算法用于在海量文档中快速识别和选择与用户查询相关的文档，以满足用户的检索需求：提高检索效率：召回策略算法能够快速过滤出与用户查询相关的文档，减少了后续排序和排除不相关文档的计算量，从而提高了检索效率。提高搜索结果的相关性：通过选择与用户查询

文章目录背景前端核心组件模拟操作用户历史行为后端导入依赖启动服务根据uid获取推荐列表相关推荐用户历史记录用户行为数据上报背景计划构建并优化一个覆盖前端与后端的个性化推荐系统中的离线召回模块。此模块旨在通过高效的数据处理与分析，预先筛选出用户可能

一、FM的召回功能（一）打压热门物料FM主要应用于U2I召回场景，正样本采用与用户正向交互过的样本。负样本来源于两个途径，一个是随机采样，一个是曝光但未点击的负向物料。由于热门物料曝光率高，因此正负样本中热门物料参与度都不小，为了确保推荐结果的多样性，对正负样本分别采取不同的

向量检索召回（VectorRetrievalRecall）是一种基于向量表示和距离度量的检索方法，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域。其基本概念和工作原理如下：###1.**向量表示**：-在向量检索中，文本、图像或其他数据对象首先被转换为向量表示。这些向量通常是高维的，并且每

1.推荐算法业务入门搜索和推荐搜索是人找物，而推荐是物找人。搜索一般用来满足用户比较明确的需求，而推荐则可以用来满足用户相对模糊的需求。大家熟悉的推荐系统包括抖音短视频、今日头条新闻推荐、网易云音乐每日推荐、淘宝京东的猜你喜欢推荐、B站的视频推荐等等。大家熟

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什么是F1-score？F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0，如公式1所示。公式1计算过程TP（TruePositive）：预测答案正确FP（FalsePositive）：错将其他类

LLM的三大要素：算力：算力的本质是拼财力，普通人是无力改变的；算法/模型结构：目前最流行的还是transformer架构，各种LLM都是基于transformer改细节，暂时没有用新的框架替代transformer。至于后续manba会不会替代transformer架构，有待观察！数据：这块是做LLMpre-train或fine-tune最大

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随着环境和技术的发展，现在，企业对推荐策略产品经理需求逐渐涌现。那么，如何理解推荐策略，以及推荐策略产品经理画像？一起来看看本文的分享。一、推荐策略前文有提到，推荐策略是目前AI应用最广泛的场景之一，也是目前市场需求最大的产品经理方向。那么，为什么会出现如此大的策略产

大模型在一定程度上去改变了我们生活生工作的思考的方式，然后也越来越多的个人还有企业在思考如何将大模型去应用到更加实际的呃生产生活中去，希望大语言模型能够呃有一些更多企业级别生产落地的实践，然后去帮助我们解决一些业务上的问题。目前1LLM的问题1.1幻觉LLM因为是一个预