安卓TV端应用的更新比较困难，一方面是受限于各个设备厂商的规则，应用更新策略比较慢，另一方面是TV用户主动更新的意愿比较低。因此插件化热更新在安卓TV端就成为了有效更新应用业务能力的必要技术手段，使用插件化热更新技术能在不安装新版apk的前提下，自动地更新整个应用的业务能力，不受系统本身的限制，不需要用户选择，极大地提升新版本的覆盖率。插件化技术本质上是深度挖掘安卓系统的私有能力，需要对各个版本的安卓系统进行适配。不但要保证低版本的低性能设备运行顺畅，也要保证高版本的系统是可以使用插件化升级的。随着TV端高版本系统的比例逐渐增大，对高版本系统的适配成为了插件化技术的主要挑战。为支持低性能设备
安卓TV端应用的更新比较困难，一方面是受限于各个设备厂商的规则，应用更新策略比较慢，另一方面是TV用户主动更新的意愿比较低。因此插件化热更新在安卓TV端就成为了有效更新应用业务能力的必要技术手段，使用插件化热更新技术能在不安装新版apk的前提下，自动地更新整个应用的业务能力，不受系统本身的限制，不需要用户选择，极大地提升新版本的覆盖率。插件化技术本质上是深度挖掘安卓系统的私有能力，需要对各个版本的安卓系统进行适配。不但要保证低版本的低性能设备运行顺畅，也要保证高版本的系统是可以使用插件化升级的。随着TV端高版本系统的比例逐渐增大，对高版本系统的适配成为了插件化技术的主要挑战。为支持低性能设备
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
比赛简介主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页，下面介绍下我们队伍的比赛思路。数据处理由于本赛题数据分类一个质量比较高的goods数据，一个是用户场景下的query数据（相对有噪音），前期我们尝试单独训练goods或者query数据效果不是很好，goods数据容易过拟合，quer
比赛简介主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页，下面介绍下我们队伍的比赛思路。数据处理由于本赛题数据分类一个质量比较高的goods数据，一个是用户场景下的query数据（相对有噪音），前期我们尝试单独训练goods或者query数据效果不是很好，goods数据容易过拟合，quer
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
