摘要本文工作聚焦于从领域泛化的视角提升AES模型的泛化能力，在该情况下，目标主题的数据在训练时不能被获得。本文提出了一个主题感知的神经AES模型（PANN）来抽取用于作文评分的综合的表示，包括主题无关（prompt-invariant）和主题相关（prompt-specific）的特征。为了提升表示的泛化能力，我们进一步提出了一个新的解缠绕表示学习框架（disentangledrepresentationlearning）。在这个框架中，设计了一个对比的模长-角度对齐策略（norm-angularalignment）和一个反事实自训练策略（counterfactualself-training
阿里巴巴《Java开发手册》提到Mysql单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，推荐进行分库分表，那么如何进行分表呢？1、MERGE分表法1、MERGE分表思路Merge分表法需要使用MyISAM存储引擎，mysql5.5以后默认使用Innodb引擎。如果是对已有的数据表进行分表，需要注意修改旧表的存储引擎。Merge分表思路是：当一个表的容量比较大需要分表时，首先创建分表，然后使用INSERT_METHOD=LAST创建Merge表，这样新的插入数据实际上会插入到新表中，数据增删查改都可以通过Merge表操作。但是也需要修改代码。2、分表实现DROPtableIFEXISTSt1;C
一、简介分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力；不得不提ShardingSphere5文档中描述的两个基本概念：垂直分片按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。水平分片水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每
标签：ShardingSphere5.分库.分表；一、简介分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力；不得不提ShardingSphere5文档中描述的两个基本概念：垂直分片按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。水平分片水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几
背景分库分表是大型互联网应用经常采用的一种数据层优化方案，常见的分库分表中间件如sharding-jdbc、mycat都已经比较成熟，基本上可以应对我们一般的分库分表需求。做过分库分表的同学应该知道，在给业务系统做分库分表改造过程中，难的不是如何使用这些组件进行分库分表，而是如何将非分库分表的系统平滑的升级成一个分库分表的系统，升级期间业务不可暂停，升级过程及升级后风险可控，这个过程就像是给飞行中的飞机更换引擎，处理不好会产生重大的业务事故。去哪儿网机票辅营业务就经历过从主从读写分离系统升级到分库分表系统的过程，并在多次迭代过程中形成了一种与业务轻相关的平滑的分库分表方案，后续业务升级分库分表
1.分库分表产生的背景采用单数据库存储存在以下的性能瓶颈：①IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。②CPU瓶颈：排序，分组，连接查询，聚合统计等SQL会消耗大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。分库分表将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题。2.拆分策略：水平拆分：水平分表，水平分库；垂直拆分：垂直分表，垂直分库。垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。特点：①每个库的表结构都不一样；②每个库的数据也不一样；③所有库的并集是全量数据。下图为垂直分库案例。垂直分表：以字段为
1.分库分表产生的背景采用单数据库存储存在以下的性能瓶颈：①IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。②CPU瓶颈：排序，分组，连接查询，聚合统计等SQL会消耗大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。分库分表将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题。2.拆分策略：水平拆分：水平分表，水平分库；垂直拆分：垂直分表，垂直分库。垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。特点：①每个库的表结构都不一样；②每个库的数据也不一样；③所有库的并集是全量数据。下图为垂直分库案例。垂直分表：以字段为
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
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
