协同过滤算法概述协同过滤算法的核心思想是通过用户或物品的相似性进行推荐。该算法主要分为两类：基于用户的协同过滤（User-basedCollaborativeFiltering）：寻找相似的用户群体，推荐他们喜欢的产品给目标用户。基于物品的协同过滤（Item-basedCollaborativeFiltering）：根据用户的历

NLP常见的任务之一是高效检索：在大规模语料库中快速检索与查询相关的段落或文档；用户输入query，要在语料库中找到语义最接近、最匹配的回答！此外，还有文本分类、情感分析等下游任务需要先把文本的embedding求出来，这些功能都能通过"双塔结构"（Bi-Encoder）实现！核心思路很简单：用两个不同

学习mongodb，体会mongodb的每一个使用细节，欢迎阅读威赞的文章。这是威赞发布的第72篇mongodb技术文章，欢迎浏览本专栏威赞发布的其他文章。如果您认为我的文章对您有帮助或者解决您的问题，欢迎在文章下面点个赞，或者关注威赞。谢谢。本篇文章，我们聊聊在mongodb数组更新的操作符$po

includeusingnamespacestd;typedefstructStudnet{ //初始化结构体变量intID;doublemath_scores;doubleenglish_scores;doublecomputer_scores;doubletotal_scores;}Student;voidInput_student_score(intsize,Student*stu);//输入所有学生信息voidOutp

        在这里我实现的功能为：输入三个人的信息，每个人的信息分别为姓名和三个成绩，我分别计算三个人的成绩和，并通过经典的三杯水案例完成对三个人的成绩从小到大的排列打印。重点：     我这里使用的为堆空间申请内存的形式 第一步：        定义一个

第1关：第一题任务描述本关任务：根据编程要求，完成任务。编程要求打开右侧代码文件窗口，在Begin至End区域补充代码，完成任务。在本地目录/data/bigfiles中有两个文件a.txt与b.txt，现在需要对这两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，将合并结果存储到/root/result/目

一、单选题1.Socket类对象用于获得输出流的函数是以下哪个？第1关：数组的使用packagestep2;importjava.util.Scanner;publicclassHelloWorld{publicstaticvoidmain(String[]args){/**********Begin**********///在这里定义一个长度为4的

 以下摘录自：Scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战自己百度网盘有。3.4.1实例：画出学习曲线通过一个例子来看看在scikit-learn里如何画出模型的学习曲线，从而判断模型的准确性及优化方向。我们还是使用本章开头的例子，生成一个在附近波动的点来作为训练样本，不过这次要

学习目标2024.04.06多张表查询（容易出面试题）1.掌握内连接2.掌握左连接和右连接3.掌握自关联与子查询一.连接查询当查询结构源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的结果返回。内连接：查询的结果只显示两个表中满足连接条件的部分。（交集）内连接语法1：s

目录一、元组作为一级索引（一）示例1（二）示例2二、引入多级索引（一）多级索引的创建（二）多级索引中的数学选取 首先，导入NumPy库和Pandas库。importnumpyasnpimportpandasaspd一、元组作为一级索引如果想产生如下图所示的学生成绩表：因为DataFrame的行索

抽象的艺术：Go语言中的编程哲学原创 TimLiu 爱发白日梦的后端 2024-03-2507:00 广东 1人听过 爱发白日梦的后端专注Go语言领域的发展，学习成为更牛逼的架构师，日常分享Go语言、架构、软件工具的使用。179篇原创内容公众号点击上方“名片”，关

实际案例：统计分数范围​假设我们有一组学生的分数，我们希望统计在不同分数范围内的学生人数。​​scores=(85,92,78,95,88,60,72,98,83,75)count_low=sum(1forscoreinscoresifscore<70)count_medium=sum(1forscoreinscoresif70<=score<85)c

部署环境Pytorch1.8.1Python3.7.3condacreate-npytorch-taxorecpython=3.7.3pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletorch==1.8.1pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplegeoopt==0.2.0::根据geoot文档，geoot0.2.0以上版本安

es深度查询时，如果数据量超过10000，es会报错，后续的数据就查不了了，当然，es为我们提供了下查询方案，游标查询或者search_after查询。以下是kibana测试dsl：#1.游标方式#第一次查询获取游标，同时处理数据(返回数据中含游标信息)GETmy_results/_search?scroll=1m{"sort":[

对象克隆复制一个一模一样的新对象出来浅克隆拷贝出的新对象，与原对象中的数据一模一样（引用类型拷贝的只是地址）深克隆对象中基本类型的数据直接拷贝。对象中的字符串数据拷贝的还是地址。对象中包含的其他对象，不会拷贝地址，会创建新对象packagecom.aiit.itcq;imp

D-DiversityofScoreshttps://atcoder.jp/contests/abc343/tasks/abc343_d 思路准备两个map第一个存储，每个分数作为key，以及得此分数的运动员列表作为value这样，可以非常快速统计出某一时刻所有分数总数。第二个存储，每个运动员作为key，以及此运动员当前的分

pair的定义和结构模板类一对值的组合头文件<utility>两个模板参数,T1和T2,分别表示第一个值和第二个值的类型两个成员变量,first和second,分别表示第一个值和第二个值有一些成员函数和特性默认构造函数带参数的构造函数比较运算符重载可以将两个值组合在一起进行

 sklearn.datasets.make_classificationsklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,*,n_informative=2,n_redundant=2,n_repeated=0,n_classes=2,n_clusters_per_class=2,weights=None,flip_y=0.01,class_sep=1.0,hypercube=True,shif

上节课我们讲的子查询，都是先一次性得出子查询的结果，再返回给主查询使用。这种子查询与主查询之间是没有关联，互不影响的。 但在相关子查询中，子查询是在主查询每一条记录层面上依次进行的，子查询依赖主查询。 相关子查询比非关联查询执行起来慢一些。但是有很多实际的应用。 

加载east模型进行文本检测模型下载https://codeload.github.com/oyyd/frozen_east_text_detection.pb/zip/refs/heads/master#coding:utf-8importcv2importmath############Utilityfunctions############defdecode(scores,geometry,scoreThresh):detection

objecttest3{caseclassstudent(id:String,gender:String,score:Map[String,Int])//读取文件的方法：definputStudentList(filename:String):List[student]={//读取文件并按行进行切割varlines=scala.io.Source.fromFile(filename).getLine

1.有一群孩子和一堆饼干，每个孩子有一个饥饿度，每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干，且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时，这个孩子才能吃饱。求解最多有多少孩子可以吃饱。#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>usingnamespacestd;intcalc

前言在各种业务场景中，我们经常需要生成各种报表，例如学校中的学生成绩表、商业场景中的销售单和发票单、测量检测场景中的检测报告等等。这些报表对于组织和管理数据非常重要，因为它们提供了直观、清晰的方式来展示和分析数据。一般情况下，使用Excel设计和生成这些报表就可以，但是随

上一篇文章中，我们介绍了通过pandas读取数据到DataFrame中之后，对DataFrame中数据的操作方式，这篇文章我们继续来介绍：数据清洗。即：当读取的数据出现缺失或异常时，我们如何对缺失的数据进行预处理。1、缺失值是什么？当我们从数据文件（CSV、Excel等）或者其他数据源加载到DataFrame中时，往

two_layer_net.ipynb之前对 x.reshape(x.shape[0],-1)语句的输出结果理解一直有误：1x=[[1,4,7,2],[2,5,7,4]]2x=np.array(x)3x0=x.reshape(x.shape[0],-1)4x1=x.reshape(x.shape[1],-1)5print(x0)6print(x1)的输出实际为[[1472][2574]][[1