Django Form类定义中有一个 ModelChoiceField 对应的是Model 的外键，queryset 是返回一个查询集对象 例如，我有一个Form class BookForm（forms.Form...）: books = forms.ModelChoiceField(queryset=Books.objects.all()) 这似乎并没有什么问题。...1、重写init方法并接受新的关键字 def __init__(self,*args,**kwargs): id = kwargs.pop('id',None) super(BookForm...在视图中修改queryset对象 form = BookForm() form.fields['books'].queryset = Books.objects.filter(id=1).all() 如果要设置默认值可以通过...{initial={'id':1}的方法进行。
Filter在java中的过滤 说明 1、如果Lambda参数生成true值，则filter(能够生成boolean结果的Lambda)将生成元素； 2、生成false时，就不再使用此元素。...Predicate，Predicate是断言的中间操作，可以筛选出必要的集合要素。...其参与也是Stream流，通过foreach终端操作可以打印筛选的元素。... .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println); // "aaa2", "aaa1" 以上就是Filter在java...中的过滤，希望对大家有所帮助。
/hf-models:codet5-small 镜像中包含的模型为 Salesforce/codet5-small[7] 。...修改 download.py[9]，可下载单个文件、文件夹，或按模式过滤要下载的文件，详细用法可见 huggingface_hub Download files[10]； 修改 docker-image.yml...12 行[11] 中 IMAGE_NAME 变量内的镜像 tag 。...可供构建任务使用的空闲存储空间在 25~29GB 左右。...在 docker-image.yml 中使用 Maximize build disk space[14] 这个 Action 来将根路径的空闲空间扩展到 45GB 左右，如果要下载的模型文件总大小超过了这个范围
在本文中，我们将介绍一种方法，用来解释这篇论文中的任何一种分类器的预测结果，并且用开源包来实现。 动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习如今是非常火的一个话题。...如果你有机器学习的经验，我敢说你正在想的是：“我当然知道模型在真实情况下能取得不错的效果，因为在交叉验证中已经得到了很高的准确率！当99%的情况下模型都能准确预测时，我为啥还要去理解它的预测结果呢？”...任何一位在现实问题中（不是在静态的数据集上）使用过机器学习方法的人都能证明，交叉验证的准确率很具有误导性。有时候预测数据会不小心混入训练数据中。...有时候你收集数据的方法会引入现实中不存在的相关性，而模型却能捕捉到。其它许多棘手的问题都会影响我们评判模型性能，即使是使用A/B测试。我不是不让你测试准确率，而是准确率不应该是你的唯一标准。...由深度神经网络解释预测结果 下图来自我们的论文，我们在一些任意的图像上解释Google的 Inception neural network。在本例中，我们解释图像中类别最确定的那部分。
没错，我的工种就是属于那种史上被人吐槽为最没技术含量、最打杂的工种——数据仓库开发工程师。 即使这样，我们也没有放弃理想啊，每天都在思考怎么把工作做的更好，即使打杂，也要打的优雅~~ ?...今天分享一个用户留存模型的设计 1、抛出问题 用户留存是用户分析中最常用到的指标之一。...我们常常接到这样的需求： ~我们要看1天、2天、3天、4天 … 7天的留存~ ~我们要看1天、2天、3天、4天 … 28天的留存~ 还有一些不按套路出牌的： ~我们要看第33天的留存~ ~我们要看第56...只计算近90天的留存，是因为经过考察，有99%需求，都是计算90天以内的留存。...这样以来，每天更新近90天的用户留存，不仅解决了跑数的问题，同时，表里已经计算好了1~90天用户的留存情况 。
前言： 主线程中怎么确定某线程是否在执行？ 作者遇到这个问题，第一感觉有点蒙。翻了一下glibc的代码，算是找到一个比较好的办法吧。...线程将要退出的时候，写控制变量running = false，判断running这个变量就可以知道线程是否在执行了。 这个方法简单粗暴，在绝大多数的情况下都是能工作的。...但是，有一种比较极端的情况：某线程正好赋值完控制变量，但是函数体还没有结束（对应的内核task当然也还在），这是主线程读取到的控制变量符合条件了，可是线程还没有结束。...但是还是会有极端情况：例如给线程分配了1234，线程执行完，其他进程被分配了1234，那么这种方法就不能判断了。...不过，前提是这个线程是JOINABLE类型的（线程通过attr指定，分为DETACHED和JOINABLE两种，其中JOINABLE是默认的）。 后记： 这个小问题，说简单不简单，说难不难的。。
摘要 来聊聊推荐中的协同过滤思想。 正文 推荐系统，主要研究的是两类对象：用户（user）和物品（item），即给对的用户推荐对的物品。...协同过滤，想必大家都听说过吧，这是推荐系统中最为经典的模型之一。她是利用集体智慧的思想来完成个性化的推荐任务。...其实，协同过滤就是研究这两个对象（user和item）以及这三种相似性（user-user、item-item和user-item）的算法。 协同过滤可进一步的分为基于近邻的模型和隐因子模型。...由此可见，协同过滤主要衡量的是两个对象之间的相似性。...事实上，大部分的机器学习算法也都是在探讨相似性的问题。 对于分类任务来说，举个KNN的例子。
问题背景 在大数据行业内，尤其是数仓建设中，一直有一个绕不开的难题，就是大表的分析计算（这里的大表指亿级以上）。特别是大表之间的 Join 分析，对任何公司数据部门都是一个挑战！...其实这个想法存在以下问题： 由于每个表的数据是随机变化的，那就存在，第一个表中变化的数据在第二个表中是未变的，反之亦然（见图片示例）。并且可能后续计算还有第三个表、第四个表等等呢？...计算的时候用这个变量分别从表 A 和表 B 中过滤出有变化的数据进行计算，并从未变化的表（昨日计算完成的历史数据）中过滤出不存在的（即未变化历史结果数据）。...使用布隆过滤器：从未变化的表（昨日计算完成的历史数据）中过滤出数据（即没有命中布隆过滤器）。 合并 2、 3 步骤的数据结果。...SQL，核心业务逻辑代码只是在原来全量计算的逻辑中增加了过滤条件而已，使用起来还是比较方便的。
以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据（如评分、购买记录、浏览记录等），找到相似用户或相似项目，从而进行推荐。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点，在实际应用中可以采取以下优化措施：结合多种算法：混合推荐系统：协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用，形成混合推荐系统。...隐因子模型：隐因子模型，如矩阵分解技术，可以将隐反馈数据嵌入到推荐系统中。通过捕捉用户和项目的隐含特征，提高推荐的覆盖率和准确性。...实际应用案例以下是几种实际应用中的优化案例：Netflix：Netflix结合了协同过滤、矩阵分解和深度学习的方法。通过混合推荐系统，Netflix能够为用户推荐高质量的电影和电视剧。...通过分析用户的历史行为数据，协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好，提供个性化的推荐服务。在实际应用中，结合多种算法和优化措施，可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。
作为学院派的数据库，postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法，布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...布隆过滤器相比其他数据结构，在空间和时间复杂度上都有巨大优势，在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配，因此时间复杂度是常数O(K)，但是算法这东西有利有弊，鱼和熊掌不可兼得，劣势就是无法做到精确。...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。...我们甚至可以认为bloom索引其实还是一种顺序扫描，只是它加速了顺序扫描的过程，能够快速的排除不匹配的行。
在直播行业如火如荼的当下，越来越多的企业选择发展自己的直播平台，或者希望在原有的app中上架音视频、直播功能。开发一个直播功能难易程度如何呢？...直播难：要想把直播从零开始做出来，技术难度还是很高的，因为直播中运用到的技术难点非常之多，视频/音频处理，图形处理，视频/音频压缩，CDN分发，即时通讯等技术，每一项技术都非常专业。...以下用开发者在 FinClip 小程序中实现视频通话及互动直播等功能举例：准备开发环境1、请确保本地已安装微信开发者工具2、请确保有一个支持 live-pusher 和 live-player 组件的微信公众平台账号...详情查看FinClip文档中心：https://www.finclip.com/mop/document/develop/component/media.html#live-pusher3、请确保在微信公众平台账号的开发设置中...如需获取 Token 或 Channel Key，请启用 App Certificate下载本页示例程序打开 utils 文件夹，在 config.js 文件中填入获取到的 App ID： const
失败发生在彻底的放弃之后。我对我的上司失望极了。 公司最近在完成一个项目，项目已经进行到尾声了，还没有进行对回话为空进行过滤。在涛哥提出后，上司研究了半天解决不了，最后丢给涛哥解决。...这里在贴上在所有的ajax请求前，都加上beforerequest事件。...location.href='http://download.csdn.net/detail/xmt1139057136/7112943'; return; } } }, this); 好方法有很多...，我这里使用的是requestcomplete事件，后台使用过滤器，如果发现回话为空null，我就修改response的 response.setContentType("text/html;charset...=UTF-8;ifLogin=ERROR"); 然后在返回的结果里判断，存在content-type存在ifLogin=ERROR，就跳转到后台的登录页面。
过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部，由“管道”符号指示： 在双花括号中 --> {{ message | capitalize }} 在 `v-bind` 中 --> 我们先看上面的官方解释，也可以简单理解为过滤器是对即将显示的数据做进一步的筛选处理...，然后进行显示，值得注意的是过滤器并没有改变原来的数据，只是在原数据的基础上产生新的数据。...，所以要注意使用顺序 全局过滤器 全局过滤器我们使用Vue脚手架搭建的项目作为演示 一般我们会把一些通用的方法封装到一个js文件，这里我们也一样，有个utils.js文件，导出两个方法 export...-- 在 `v-bind` 中 --> 全局的过滤器要比局部过滤器使用的更广泛一些，说白了我们为什么要使用过滤器，其实就跟使用函数是一样
内容简介 文章介绍ImageView（方法也可以应用到其它View）圆角矩形（包括圆形）的一种实现方式，四个角可以分别指定为圆角。...，这样就保证了绘制的内容范围限制在裁剪后的“圆角矩形画布”中。...上面的代码中，onDraw()方法在新的layer中使用Xfermode绘图模式来画圆和矩形。...在ApiDemo中给出了Porter/Duff模式支持的16种不同混合效果。...得到Dst Image 本身要绘制的图像就是Dst Image，在ImageView的onDraw方法中，super.onDraw(canvas)会将需要绘制的内容绘制到传递的canvas中，这里为了得到对应的
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器： # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦（比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键），且退出后，查询的历史纪录不可考，故如下方式是比较方便的一种： # echo "scan 'testByCrq',...过滤，匹配出value含111的数据，中间的"需要用\转义。...以下介绍在hbase shell中常用的过滤器： > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示，查询的是表名为testByCrq...，过滤方式是通过rowkey过滤，匹配出rowkey含111的数据。
PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。 (RoSA)是一种新的PEFT技术。...在一组基准测试的实验中，RoSA在使用相同参数预算的情况下优于先前的低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)和纯稀疏微调方法。 本文我们将深入探讨RoSA原理、方法和结果。...并解释为什么它的性能标志着有意义的进步。对于那些希望有效地微调大型语言模型的人来说，RoSA提供了一种新的解决方案，该解决方案优于以前的方案。...随着模型规模从数十亿个参数增长到万亿个参数，微调带来了不可持续的计算负担。微调GPT-4 1.76万亿参数可能会花费数百万美元的费用。这使实际应用中的部署在很大程度上不切实际。...他们使用基于人工智能助理LLM的RoSA进行了实验，使用了120亿个参数模型。 在每个任务上，在使用相同的参数时，RoSA的性能都明显优于LoRA。两种方法的总参数都差不多为整个模型的0.3%左右。
概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入的研究，而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u，给出推荐物品列表的步骤如下：for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序，推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...排序展示出推荐的文章 协同过滤一般是在上述步骤的第一步中完成的，即用协同过滤的方法给出用户可能感兴趣的文章列表。...而如果将新闻标题的分词作为物品，就可以采用ItemCF的方法，维护一个分词间的相似度表(不需要很频繁更新)，根据用户的历史反馈建立用户对分词的兴趣模型，这样，就可以在4.1中所述步骤的第2步中，增加用户对新闻标题分词的个性化特征
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...传统的奇异值分解SVD用于推荐 说道矩阵分解，我们首先想到的就是奇异值分解SVD。在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。...其中BiasSVD算是改进的比较成功的一种算法。BiasSVD假设评分系统包括三部分的偏置因素：一些和用户物品无关的评分因素，用户有一些和物品无关的评分因素，称为用户偏置项。...当然矩阵分解方法也在不停的进步，目前张量分解和分解机方法是矩阵分解推荐方法今后的一个趋势。 对于矩阵分解用于推荐方法本身来说，它容易编程实现，实现复杂度低，预测效果也好，同时还能保持扩展性。
这是由于中的viewport已经被相关js改成 640 或 750 之类的值，WeUI中的 13px 等字号或尺寸就显得捉襟见肘了； 直接手动修正： 一个笨办法就是“逢山开道、遇水架桥”，也就是...好像比较简单粗暴ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ，不过也是比较适用的办法了 在webpack中的实现方式： 以webpack项目为例，我们按照以上思路，可以用几种插件实现，这里举两种实现方式的栗子： ? a....使用 postcss-px2rem 插件 引入安装好的包: const px2rem = require('postcss-px2rem'); 在处理 css 的相关 rules 中添加: { loader...remPrecision指的是生成的rem数值精度，避免过长 而 remUnit 中用 375，是基于 iphone6 的尺寸做一个基准，计算出来的尺寸基本在各自手机型号中都可以接受 20 则参考了小程序中的标准...使用 webpack2-replace-loader 插件 按照第一种方法的思路，直接用文本替换的方法也可以自行实现，并且拥有更多的自由度： { loader: 'webpack2-replace-loader
这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中，融合都是最重要的一个步骤。...结果发现他们表现都一般，在验证集上的误分率比较高。我们现在期待找到一种方法，可以有效提高最终预测结果。 2....平均法/投票法 一种比较直白的方法就是对让10个算法模型同时对需要预测的数据进行预测，并对结果取平均数/众数。假设10个分类器对于测试数据 ? 的预测结果是 ?...在这里我们需要做出一点解释，我们今天说的融合方法和bagging还有boosting中的思路不大相同。...更进一步：学习分类器权重 在4中提到的方法在一定程度上可以缓解问题，但效果有限。那么另一个思路是，我们是否可以学习每个分类器的权重呢？ 答案是肯定，这也就是Stacking的核心思路。
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