發(fā)簡(jiǎn)信
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開(kāi)源搜索引擎 Havenask 架構(gòu)解密系列之表管理?? Catalog 表管理 Catalog 在整體 havenask 中的位置，主要負(fù)責(zé)表管理。 具體的代碼目錄在 aios/catalog 先...
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c++奇淫技巧之完美轉(zhuǎn)發(fā)
解決什么問(wèn)題 在介紹完美轉(zhuǎn)發(fā)之前，我們先來(lái)看下面的一段代碼。 我們猜下，上面會(huì)輸出什么。============================...
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造輪子系列之Protobuf
作為一個(gè)程序猿，對(duì)造輪子這事情可以說(shuō)是情有獨(dú)鐘，幾乎程序猿內(nèi)心都存在一個(gè)夢(mèng)想是去將開(kāi)源的技術(shù)都實(shí)現(xiàn)一遍，所有從本篇開(kāi)始，我會(huì)開(kāi)一個(gè)造輪子系列。 ...
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碼農(nóng)的英語(yǔ)晉級(jí)之路——第一部分 英語(yǔ)的句子結(jié)構(gòu)及成分
碼農(nóng)的英語(yǔ)晉級(jí)之路——第一部分 英語(yǔ)的句子結(jié)構(gòu)及成分
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EM 算法的 9 重境界之第3重
之前寫(xiě)過(guò)一篇文章EM 算法的 9 重境界之前兩重，里面講述了em算法的過(guò)程，本文是對(duì)前一篇文章的補(bǔ)充。 em算法中關(guān)鍵的公式推導(dǎo)如下： 綠色曲線...
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貝葉斯推斷：Metropolis-Hastings 采樣
前面一篇文章貝葉斯統(tǒng)計(jì)：初學(xué)指南介紹了最簡(jiǎn)單的 Metropolis 采樣方法，本文將介紹另一種采樣 Metropolis-Hastings ，...
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推薦系統(tǒng)之用戶(hù)行為分析
最近讀了項(xiàng)亮博士的《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》，在此對(duì)用戶(hù)行為分析這章做一個(gè)總結(jié)。 用戶(hù)行為介紹 基于用戶(hù)行為的推薦，在學(xué)術(shù)界名為協(xié)同過(guò)濾算法。協(xié)同過(guò)濾就是...
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經(jīng)典檢索算法：BM25原理本文cmd地址：經(jīng)典檢索算法：BM25原理 bm25 是什么？ bm25 是一種用來(lái)評(píng)價(jià)搜索詞和文檔之間相關(guān)性的算法，它是一種基于概率檢索模型提...
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Boosting原理
集成學(xué)習(xí) 集成學(xué)習(xí)是什么？集成學(xué)習(xí)通過(guò)訓(xùn)練多個(gè)分類(lèi)器，然后將其組合起來(lái)，從而達(dá)到更好的預(yù)測(cè)性能，提高分類(lèi)器的泛化能力。 目前集成學(xué)習(xí)主要有3個(gè)框...