文章目录评分机制TFIDF(逆文档评率)评分机制基于词频和逆文档词频公式简称TF-IDF公式得分=boost(权重)*idf*tf分数越高查询到的位置越靠前TFTermFrequency:搜索文本中的各个词条(term)在查询文本中出现了多少次，次数越多评分越高IDF(逆文档评率)InverseDocumentFrequency:搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，说明约不重要，也就越不相关，对应的得分也就较低。
一、需求因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究ES本身的评分规则从而想办法把评分统一。省流：无法确切统一化二、ES查询评分规则之前有说过ES的查询评分原理，那么仔细思考之后就会发现，长文本搜索对应的score会比短文本搜索的score高很多：score=单个分词评分之和，长文本对应的词更多那么score就会更多。通过在查询中设置参数”explain”:true来查看具体的分数来源(explain的输出代价较大。它只是一个调试工具。不要让在生产中使用)：1.查询分数基本结构request：posthttp://localhost:9200/policy_index/_searc
文章目录1.需求分析2.时间区间枚举类TimeScopeEnum3.前端请求Qo类4.时间处理的工具类5.执行查询1.需求分析项目需求：根据时间区间查询elasticsearch中的数据查询最近7天的数据，前端请求路径：https://10.87.67.226/chahua/api/v1/list?endTime=1651288728694&startTime=1650683928694&timeScope=last7d查询最近30天的数据，前端请求路径：endTime=1651288728694&startTime=1650683928694&timeScope=last30d查询最近3个月
动态规划——区间dp什么是动态规划区间dp定义应用例题引入题目描述输入格式输出格式样例样例输入样例输出提示贪心法区间dp优缺点：AC代码：代码详解三层for循环状态转移方程环形的处理什么是动态规划动态规划（dp）是一种通过将问题分解为子问题，并利用已解决的子问题的解来求解原问题的方法。适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的优化问题。通过定义状态和状态转移方程，动态规划可以在避免重复计算的同时找到问题的最优解，是一种高效的求解方法，常用于解决各种问题，如最短路径、背包问题、序列比对等。区间dp定义区间dp是一种dp的应用，用于解决涉及区间的问题。它将问题划分为若干个子区间，并通过定义状态和状态转
摘要本文提出一个新的无监督的AES方法ULRA，它不需要真实的作文分数标签进行训练；ULRA的核心思想是使用多个启发式的质量信号作为伪标准答案，然后通过学习这些质量信号的聚合来训练神经自动评分模型。为了将这些不一致的质量信号聚合为一个统一的监督信号，我们将自动评分任务视为一个排序问题，并设计了一种特殊的深度成对排名聚合（DPRA）损失函数进行训练。在DPRA损失中，我们为每个信号设置了一个可学习的置信权重来解决信号间的冲突，并且以成对的方式训练神经AES模型以解开部分排序对之间的级联效应。方法我们的ULRA框架包括两个阶段：模型训练和模型推理。在模型训练阶段，ULRA框架包含两个模块：1）启发
双指针两个指针指向两个不同的序列两个指针指向同一个序列（归并排序，快速排序）主要作用：将暴力O(n^2)遍历通过两个指针的某种单调性质优化到O(n)，也就是说将内层循环变量j通过与外层循环变量i的关系，将内层循环次数降低不定次模板：for(inti=1;i位运算常用操作：求n的二进制的第k位：将n右移k位(n>>k)再取右移k位后的个位(n>>k)&1返回x的二进制中最后一位1的位置：lowbit(x)=x&-xlowbit(x)的二进制中只有一个1，该1就是x的二进制中的最后一位1-x=~x+1补码为反码加一求n的二进制中1的个数：while(n)n-=lowbit(n),ans++;当n不
昨晚一回家，表弟就神神秘秘的跟我说，发现一个高颜值网站，非要拉着我研究一下她们的颜值高低。我心想，这还得要我一个个慢慢看，太麻烦了~于是反手用Python给他写了一个人脸识别代码，把她们的照片全部爬下来，自动检测颜值打分排名。这不比手动快多了？准备工作开发环境Python3.8Pycharm模块使用requests>>>pipinstallrequeststqdm>>>pipinstalltqdm简单实现进度条效果os文件操作base64照片采集部分流程思路明确需求:分析主播照片能够去哪里获取到打开开发者工具:F12刷新网页点击Img查看图片链接地址通过关键字去搜索图片所对应的数据包在这个链接
日历控件 1.默认日历时间范围是当前时间到往后的6个月，可通过min-date和max-date自定义日历的范围。 2.设置type为range后可以选择日期区间,confirm事件返回的date为数组结构，数组第一项为开始时间，第二项为结束时间。 3.可设置allow-same-day允许选择同一天。 4.日期确定后触发confirm事件；得到日期数据。exportdefault{data(){return{date:"",show:false,minDate:newDate(),//日期可选最小值maxDate:newDate(),//日期可选最大值};},created
点击跳转专栏=>Unity3D特效百例点击跳转专栏=>案例项目实战源码点击跳转专栏=>游戏脚本-辅助自动化点击跳转专栏=>Android控件全解手册点击跳转专栏=>Scratch编程案例点击跳转=>软考全系列点击跳转=>蓝桥系列👉关于作者专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧，以及各种资源分享（网站、工具、素材、源码、游戏等）有什么需要欢迎底部卡片私我，获取更多支持，交流让学习不再孤单。👉实践过程需要所有整理的文档可底部卡片联系我，直接发压缩包。😜矩阵乘法问题描述 给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数） 例如： A= 12 34 A的2次幂 710 15
题目描述给定坐标轴上的一组线段，线段的起点和终点均为整数并且长度不小于1，请你从中找到最少数量的线段，这些线段可以覆盖住所有线段。输入描述第一行输入为所有线段的数量，不超过10000，后面每行表示一条线段，格式为”x,y”，x和y分别表示起点和终点，取值范围是[-10^5，10^5]。输出描述最少线段数量，为正整数。输入31,42,53,6输出2题意解读首先，用示例来理解题意：现在有三条线段：一号线段：起点1，终点4；二号线段：起点2，终点5；三号线段：起点3，终点6；我们要从这三条线段中，选出若干条线段，覆盖1~6整个区间。比如，我们可以选择一号、二号、三号。一号覆盖1~4，二号覆盖2~5，
