一、function_score介绍主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。官网介绍：function_score哪些信息是用户真正关心的？搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配用户需求的内容。除了根据用户输入的查询关键字去检索外，还应根据用户的使用习惯、浏览记录、最近关注、搜索记录的热度等进行更加智能化的匹配。常见的一些场景：1、在百度、谷歌中搜索内容；2、在淘宝、京东上面搜索商品；3
在PHP模型代码中(至少在我自己的此类代码中)经常会直接引用MySQL表和字段名称，并且由于MySQL标识符在大多数情况下不区分大小写，因此我通常使用under_score命名约定来使这些标识符更具可读性。然而，与此同时，似乎大多数人在创建PHP类库时都使用camelCase约定，我也一直在尝试这样做。最重要的是，PHP内置函数本身是不一致的。其中一些使用camelCase，另一些使用under_scores，还有一些使用C风格的命名(例如“strtolower”)。结果是代码的可读性比我喜欢的要低得多，因为混合的camelCase、under_score和C风格的命名约定在代码中彼此
在PHP模型代码中(至少在我自己的此类代码中)经常会直接引用MySQL表和字段名称，并且由于MySQL标识符在大多数情况下不区分大小写，因此我通常使用under_score命名约定来使这些标识符更具可读性。然而，与此同时，似乎大多数人在创建PHP类库时都使用camelCase约定，我也一直在尝试这样做。最重要的是，PHP内置函数本身是不一致的。其中一些使用camelCase，另一些使用under_scores，还有一些使用C风格的命名(例如“strtolower”)。结果是代码的可读性比我喜欢的要低得多，因为混合的camelCase、under_score和C风格的命名约定在代码中彼此
ES底层分数计算逻辑relevancescore算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。Elasticsearch使用的是termfrequency/inversedocumentfrequency算法，简称为TF/IDF算法Termfrequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关PUT/score/_doc/1{"doc":"helloyou,andworldisverygood"}PUT/score/_doc/2{"doc":"hello,howareyou"}GET/score/_search{
所以我们从许多其他帖子中知道，我们应该在Android中使用sp而不是dp来处理文本，我们知道这样做的原因是为了尊重“用户的偏好”。但这些偏好究竟是什么？用户如何更改此设置？我无法通过手机上的设置找到任何引用(我本来希望在“辅助功能”或“显示”中出现某些内容)。那么什么是用户设置？是不是只能通过“大字体”之类的应用来完成？假设它是(由类似大字体的东西设置)-我玩过GoogleDocs和其他一些Google应用程序，字体设置为130%。虽然大多数布局都很好，但有些布局被截断并且无法读取(这是在大屏幕SGS2上)。那么，使用“sp”开发具有文本大小的应用程序的方法是什么？我们是否确保它适用
所以我们从许多其他帖子中知道，我们应该在Android中使用sp而不是dp来处理文本，我们知道这样做的原因是为了尊重“用户的偏好”。但这些偏好究竟是什么？用户如何更改此设置？我无法通过手机上的设置找到任何引用(我本来希望在“辅助功能”或“显示”中出现某些内容)。那么什么是用户设置？是不是只能通过“大字体”之类的应用来完成？假设它是(由类似大字体的东西设置)-我玩过GoogleDocs和其他一些Google应用程序，字体设置为130%。虽然大多数布局都很好，但有些布局被截断并且无法读取(这是在大屏幕SGS2上)。那么，使用“sp”开发具有文本大小的应用程序的方法是什么？我们是否确保它适用
VICAD系统开发挑战：缺乏来自真实场景的VICAD数据集。3DAIR-V2X数据集DAIR-V2X采集来自真实场景的大规模、多模态、多视图数据集，带有3D标签注释，用于车辆-路边设施协同感知。针对车辆和路边设施传感器之间的时间异步问题，提出了时间补偿后期融合（TCLF）方法用于车辆-路边设施协同3D目标检测(VIC3D)任务的后期融合框架，作为基于DAIR-V2X的benchmark。数据采集设备由路边设施传感器和车辆传感器组成：路边设施传感器：每个十字路口都部署了4组300光束激光雷达和高分辨率摄像头。DAIR-V2X数据集只选择其中一组。车辆传感器：一台40光束激光雷达和一台高品质前
cross_val_score交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式：简单交叉验证（HoldOut检验）、cv（k-fold交叉验证）、自助法。交叉验证优点：1：交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。2：还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。常用的是k折交叉验证方法，其流程为：1、首先，将全部样本划分成k个大小相等的样本子集；2、依次遍历这k个子集，每次把当前子集作为验证集，其余所有样本作为训练集，进行模型的训练和评估；3、最后把k次评估指标的平均值作为最终的评估指标。在实际实验中
即插即用的多尺度特征提取模块及代码小结InceptionModule[2014]SPP[2014]PPM[2017]ASPP[2017]DCN[2017、2018]RFB[2018]GPM[2019]Big-LittleModule(BLM)[2019]PAFEM[2020]FoldConv_ASPP[2020]现在很多的网络都有多尺度特征提取模块来提升网络性能，这里简单总结一下那些即插即用的小模块。禁止抄袭或转载！！！InceptionModule[2014]最早的应该算是在ILSVRC2014比赛分类项目获得第一名的GoogLeNet（IncepetionV1），该网络设计了Incepti
无损缩放可让您使用最先进的空间缩放算法、锐化算法和机器学习将窗口游戏升级到全屏。目前提出了缩放算法：海洋空间规划AMDFidelityFX超分辨率（AMDFSR）英伟达图像缩放（NIS）整数缩放最近的邻居xBR动漫4K夏普双线性双立方CAS如果您无法以本机屏幕分辨率（GPU限制）运行现代游戏并希望摆脱由于GPU驱动程序的双线性缩放而导致的模糊，以及升级不支持现代屏幕分辨率或全屏模式的旧游戏和像素艺术游戏，则无损缩放对于升级现代游戏非常有用。对于现代游戏，最好使用AMDFSR、NIS甚至最近邻缩放（如果您需要非要求性的缩放类型），而整数缩放最适合升级像素艺术游戏。使用AMDFSR和NIS等现代空
