在很多项目中,都采用的前后端分离的方式进行开发,经常遇到后台的long精度的数据到前端丢失不准确,显示效果为long类型(19位)的后几位为000,此时需要对long的字段进行设置,改变默认的返回类型,由long类型改变为string类型.所以需要全局自定义修改long类型的返回类型 using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Serialization; using System; namespace NetCore3WebApiTemplate.

公司最近开发的一个微信语音红包,就是前些时间比较火的包你说红包小程序.如何提高识别的精准度呢. 在说精准度之前,先大概说下整个语音识别的开发流程.前面我有文章已经说到过了.具体我就不谈了.一笔带过. 先是通过小程序前端调动语音录制功能拿到客户说的语音,比如mp3格式,然后通过百度的语音识别算法,转为文字.具体看百度语音识别的接口.地址http://yuyin.baidu.com/docs/asr/188 返回的格式如下: // 成功返回 { "err_no": 0, "err

1. 为帖子增加标题字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} } { "} } { "doc" : {"title" : "this is java blog"} } { "} } { "doc&qu

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主要知识点: 召回率的慨念 精准度的慨念 match和近似匹配混合使用方法         召回率(recall):比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率. 精准度(precision):比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc的分数越高排在最前面. 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限

首先请求到的数据都会变成字符串,先将字符串转化为double类型 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.0px Menlo; color: #ffffff } span.s1 { color: #de38a6 } span.s2 { } span.s3 { color: #00b1ff } double fdouble = [str doubleValue]: 然后再设置小数点后的位数 [NSString stringWithForma

论文下载链接:http://pan.baidu.com/s/1gd86HXp 以下转载自36kr. 认脸对于人来说不是什么难事,除非是韩国小姐才需要最强大脑.但是计算机做同样的事情就要困难得多了.不过 Facebook 正在尝试让计算机赶上人的能力,据其名为 DeepFace 项目的结果,Facebook 人脸识别技术的识别率已经达到了 97.25%,而人在进行相同测试时的成绩为 97.5%,可以说已经相差无几. Facebook 进行此项研究的项目叫做DeepFace,项目利用了计算机视觉.人

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本

在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 query-Doc 结果对,如

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

把现有的.net framework程序迁移到.net core上,是一个非常复杂的工作,特别是一些API在两个平台上还不能同时支持.两个类库的差异性,通过人工很难识别全.好在微软的工程师们考虑到了我们顾虑,为我们提前设计了一个工具:.NET Portability Analyzer.通过此工具我们可以快速的确定.net framework 程序用到的API与.net core的匹配度,并给出详细的差异化报表,美中不足的时,没有给出详细的升级建议.在升级的过程中,如果要详细的了解API的差异性和

JS的数字类型目前支持的最大值为:9007199254740992,一旦数字超过这个值,JS将会丢失精度,导致前后端的值出现不一致. JAVA的Long类型的       最大值为:9223372036854775807,snowflake的算法在实现上确实没问题的,但实际运用的时候一定要避免这个潜在的深坑. 有个博友遇到这个问题的解决方案: https://www.cnblogs.com/do-your-best/p/9443342.html 如果是在项目一开始的时候就发觉到了这个问题,我建议

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

1. 召回率和精准度 比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率,recall 精准度,比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc,排在最前面,precision 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限定范围内,才能匹配上 match phrase,proximity match,要求doc必须

BM25算法的全称是 Okapi BM25,是一种二元独立模型的扩展,也可以用来做搜索的相关度排序. Sphinx的默认相关性算法就是用的BM25.Lucene4.0之后也可以选择使用BM25算法(默认是TF-IDF).如果你使用的solr,只需要修改schema.xml,加入下面这行就可以 <similarity class="solr.BM25Similarity"/> BM25也是基于词频的算分公式,分词对它的算分结果也很重要 IDF公式 f(qi,D):就是词频 |

为了实现用户的快速增长,以推广 App 为目标的线上广告投放是很多平台获取新用户的重要方式.随道移动互联网的发展,现在 App 推广的渠道越来越丰富,除了 WAP 站点.第三方 App 之外,HTML5 成了 App 推广的又一个主战场. 选好了合适的推广平台,预算(理论上)也到位了,作为直面用户的重要一环,如果没有做好对投放效果的追溯和评估,将直接影响到用户增长的整个过程,使之前的种种努力功亏一篑. App 激活是指新用户首次打开 App 的行为.在进行一轮广告投放之后,对 App 激活渠道的

[白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 目录 [白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 0x00 摘要 0x01 本文缘由 0x02 例子构建 0x03 混淆矩阵 3.1 四种分类情况 3.2 混淆矩阵 0x04 准确率 Accuracy 4.1 公式 4.2 特点 0x05 精准率

撰文 |懂懂 编辑 | 秦言 来源:懂懂笔记 在大手笔培育IP的背后,58同城是如何考量的? 在餐厅当服务员的李阿姨今年54岁了.她的女儿马上研究生毕业,非常喜欢陈伟霆,手机屏保都是他.李阿姨没想到,有一天竟然穿上了她女儿偶像设计的工装,以这种奇妙的方式跟她女儿产生了新的交集. 这是58同城"超职季"活动的一部分,7月27日,58同城超职季"潮改工装计划"正式发布,58同城品牌代言人&潮改工装联合发起人陈伟霆与时尚集团四位设计师一起,对快递员.房地产经纪.餐

前言 因为工作原因博客断断续续更新,其实在很早以前就有想法做一套关于ASP.NET CORE整体学习度路线,整体来说国内的环境的.NET生态环境还是相对比较严峻的,但是干一行爱一行,还是希望更多人加入.NET的大环境当中.所以萌生了做一篇关于.NET CORE 学习的学习笔记,借着今天小酌几杯的机会,把这个想法践行一下. 为什么学习 ASP.NET Core程序 数百万开发人员在使用ASP.NET创建Web应用.而ASP.NET Core 是对ASP.NET 的重新设计,在结构上做了更改,产生了

一.JaCoCo简介 JaCoCo是Eclipse平台下的开源产品,以小型,轻量化著称,常见集成在Eclipse Workbench中,除此之外的启动方式包括对接Ant和Maven,或是命令行的方式进行.Jacoco近两年在软件测试行业的被关注度比较高,其主要原因是:在新一代精准测试技术流的影响中,各大型单位对覆盖率的追求越来越迫切.作为一款开源产品,它主机面向Java语言,能够在字节码层面给出覆盖率,同时也能将字节码关联到对应的源代码.这种半精准的测试方式,在小型团队中,对于某些场景的覆盖率诉