1，冰封王座中什么都不带的一级剑圣和恶魔猎手PK谁vs

恶魔猎手
DH打的过BM,不学JN不跑的话.还有看谁先砍第一刀.DH多BM25点血,BM高DH2点上限的伤害.
看升的技能和人品了。

冰封王座中什么都不带的一级剑圣和恶魔猎手PK谁vs

2，关于澄海BM

49剑圣垃圾 除非你下紫的时候有个加血NB的英雄
49BM 风暴削弱，拿紫塔不能跟45一样只加1 需要2J风暴
(七月.lonly你们再抢分一人一火勾哈)疾风步三点.分身一点.跳批有不加有满点.风暴一点.跳紫前面的小塔.分身开转.

关于澄海BM

3，Discuz X25 如何设置Sphinx 全文检索

一般而言，Sphinx是一个独立的搜索引擎，意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能。 1、设置 Sphinx 主机名，或者 Sphinx 服务 socket 地址开启Sphinx 全文检索后，需要填写 Sphinx 主机名：例如，本地主机填写“localhost”，或者填写 Sphinx 服务 socket 地址，必须是绝对地址：例如，/tmp/sphinx.sock。2、设置 Sphinx 主机端口填写 Sphinx 主机端口：例如，3312，主机名填写 socket 地址的，则此处不需要设置。3、设置标题索引名填写 Sphinx 配置中的标题主索引名及标题增量索引名：例如，“threads,threads_mintue”。注意：多个索引使用英文符号“,”连接，必须按照 Sphinx 配置文件中的索引名填写。4、设置全文索引名填写 Sphinx 配置中的全文主索引名及全文增量索引名：例如，“posts,posts_mintue”。5、设置最大搜索时间填写最大搜索时间,以毫秒为单位。参数必须是非负整数。默认值为 0,意思是不做限制。6、设置最大返回匹配项数目填写最大返回匹配项数目，必须是非负整数，默认值10000。7、设置全文索引评分模式有三种模式可供选择：1)SPH_RANK_PROXIMITY_BM25， 默认模式，同时使用词组评分和 BM25 评分，并且将二者结合。2)SPH_RANK_BM25，统计相关度计算模式，仅使用 BM25 评分计算(与大多数全文检索引擎相同)。这个模式比较快，但是可能使包含多个词的查询的结果质量下降。3)SPH_RANK_NONE，禁用评分的模式，这是最快的模式。实际上这种模式与布尔搜索相同。所有的匹配项都被赋予权重1。

Discuz X25 如何设置Sphinx 全文检索

4，输入文件名统计文件相似度

我有程序 但是与你这个只能是接近。我的没有保存目录中 可以读取文件名 使用的是余弦算法计算相似度。中间涉及去除停用词 文本特征选择 加权 。代码比较长 给你一些基本的。我的邮箱414107863@qq.comvoid main() string line,li,word; set<string> stop; //定义容器 存放停用词表内容 ifstream open("哈工大停用词表.txt");//打开文件 哈工大停用词表 //int j=0; while(getline(open,line)) //获取每行的停用词 //cout<<j++<<endl; stop.insert(line);//向 stop中插入line这个是去除停用词部分代码余弦算法如下void main() ofstream write("余弦相似度结果.txt"); string line; ifstream open("加权后的文本.txt"); int n=0; int m=0; string word; map<int, double> length;//每行长度 用于余弦计算 map<int,map<int,double> >dp;//倒排索引 while(getline(open,line)) n++;//行 istringstream pp(line); double cd_word_count=0; while(pp >> word) string tenum1=word.substr(0,word.find(":"));//获取 string weight1=word.substr(word.find(":")+1); int tenum=atoi(tenum1.c_str());//定义为int double weight=atof(weight1.c_str()); dp[tenum][n]=weight;//插入倒排索引容器 double cd_word=0; //计算行长度 cd_word=weight*weight; cd_word_count=cd_word_count+cd_word; } double line_length=sqrt(cd_word_count); length[n]=line_length;//行长结果 } open.close();部分代码 看你的加分了 中间特征选择 加权 没有给你 另外 我这还有其他算法计算的相似度 （BM25） 使用的方法是C++。也可以是C语言

5，弱监督下的神经排序模型是怎么回事

近年来，无监督的深度神经网络在计算机视觉技术、自然语言处理和语音识别任务上都已经取得了很大的进步，而在信息检索的排序上却仍在原地踏步，没有太大的改进。其中的原因可能在于排序问题本身的复杂性，因为在没有监督信号的情况下，神经网络很难从查询内容和文档中获取信息。因此，我们在这篇文章中提出了使用“弱监督”来训练神经排序模型。也就是说，所有训练所需的标签都是机器自己获取的，不存在任何人工输入的标签。为此，我们把一个“无监督”排序模型的输出结果，比如BM25，当做一个“弱监督”模型的信号来使用。接下来，我们会进一步基于“前馈神经网络”对一系列简单却十分高效的排序模型进行训练。我们还会考察它们在不同的训练场景下的效果，例如：使用不同的输入表征（密集/稀疏表征向量，或者是“嵌入”文字表征），分别训练“逐点模型”和“成对模型”。我们能够从无监督IR模型中轻易地获得“弱标记数据”，实验的结果反映，提前对大量的“弱标记数据”进行训练，对有监督的神经排序模型非常有益。 我们调查的三个主要问题：问题一：单凭来自无监督IR模型的标签作为弱监督训练数据，比如BM25，有可能完成一个神经排序模型的训练吗？问题二：在这样的情况下，什么样的输入表征和学习目标是最适合模型训练的？问题三：弱监督的操作过程，尤其是在标记数据有限的情况下，能否优化有监督的学习模型？排序的体系结构我们对三种神经排序模型进行了尝试：1、分数模型这种架构实际上是一个预测“查询文档”组合的检索分数的逐点排序模型。专业地来说，这种架构的目标就是掌握一个“分数功能”，这一功能能够决定一个“查询文档”的检索分数。我们可以用线性回归图来大致地表示这个问题：2、排序模型与第一种“分数模型”相同的是，“排序模型”的目标也是掌握“分数功能”。但不同的是，“排序模型”并不是为了使分数搜索功能标准化。因此我们在“排序模型”的训练中使用了“双情境”。具体来说就是我们在训练中使用了两个参数相同的逐点模型。为了最大程度地降低损耗，我们更新了其中的参数：在推导过程中，由于两个模型是完全一样的，我们只取了其中一个作为最终的分数功能模型，并且把经过训练的模型以逐点的方式使用。3、试验排序模型第三种排序架构的基础是一个包括训练和推导的“双情境”。这种模型是为了学习包含一个查询内容和两个文档（d1和d2）的“排序功能”而设计的。根据查询内容，模型会预测d1文档排名高于d2文档的可能性。这个问题可以用回归图大致表达：
水榕是所有水草中最容易养的，出现溶叶是因为放盐了。除了喂食、清理鱼缸、换水之外，过滤系统必须24小时工作，否则，水质不良水草也会烂叶。
感觉bp神经网络模型相对来说适合市场需求相对稳定的制造业，零售业好像不是很适合

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