根据tcp保文结构可知，TCP标志头位于头的第14字节中，因为编号从0字节开始，所以TCP标志头在第13字节。...其他两个位是保留的，应该设置为零。 对于只有一个标志的TCP头，每一位都有一个字节，字节13包含以下十进制的二进制值。...Push (PSH) = 8 Acknowledgement (ACK) = 16 Urgent (URG) = 32 Reserved = 64 and 128 如果为TCP头设置了多个标志，字节13的值是所有被设置的位的二进制值之和...572498397, win 42340, options [mss 1412,sackOK,TS val 2388703754 ecr 0,nop,wscale 8], length 0 假如需要过滤SYN+ACK的包
问题：如何对类中的private方法进行测试？ 大多数时候，private都是给public方法调用的，其实只要测试public即可。...但是有时由于逻辑复杂等原因，一个public方法可能包含了多个private方法，再加上各种if/else，直接测public又要覆盖其中每个private方法的N多情况还是比较麻烦的，这时候应该考虑单对其中的...那么如何进行呢？ 思路： 通过反射机制，在testcase中将私有方法设为“可访问”，从而实现对私有方法的测试。...假设我们要对下面这个类的sub方法进行测试 class Demo{ private function sub($a, $b){ return...这也是为什么对protected方法更建议用继承的思路去测。 附： 测试类改写为下面这种方式，个人感觉更清晰。
也许很多同学写单元测试时遇到这样的问题，一个类方法是 protected ，如何测呢 ? 当然，你可以说把 protected 改成 public 就可测了！...假设我们要对下面这个类的 add 方法进行测试 class Demo{ protected function add($a, $b){ return...PHPUnit_Framework_TestCase{ public function testAdd(){ $obj = new DemoForTest();//注意这里new的专用于测试的类...继承类要做的唯一事情是将父类的 protected 方法以 public 方式暴露给外界，参数等一切形式与父类相同。目的只有一个，方便测试，且不对原有父类代码造成影响。...不过，这次我也没有办法了，如果你有好的方式，欢迎留言.
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了
前言 其实yodu模板友链页面很早就考虑直接写友链者的邮箱，然后模板自动输出gravatar头像，然而因为模板采用的是正则匹配输入的内容，然后进行替换格式，然而匹配的内容如何进行MD5加密呢？...这个问题困扰我很久了，今天看到友链禾令奇的文章，瞬间解决了我的疑问，不愧是dalao 代码 php如何对preg_replace匹配的内容进行MD5/base64加密？...base64的话同理，为了加强学习，代码部分用的是截图，建议你们手敲一遍 如果想看专业点的解释，请点击下方的声明链接 声明： 文章关键代码转自https://www.helingqi.com/archives
3） 当前以大规模实时机器学习算法为主，用到的特征达千亿级别，能做到分钟级更新模型。...架构分为两层（图来自头条架构师的分享）：1）检索层，有多个检索分支，拉出用户感兴趣的新闻候选；2）打分层，基于用户特征、新闻特征、环境特征三大类特征使用实时学习进行建模打分。...值得一提的是，实际排序时候并不完全按照模型打分排序，会有一些特定的业务逻辑综合在一起进行最终排序并吐给用户。...个人比较喜欢用“市场、产品和技术”动态匹配理论来看这个问题1：对于一个特定的企业来说，它在特定时点上所找到的、要去满足的市场是特定的；特定的市场要求企业用特定的产品去满足，而特定产品则是特定技术的某种物化...企业只有掌握相应的特定技术或者有能力在一定的时间内把这种特定技术开发出来并把它物化成特定产品，企业选择的特定市场才有可能得到满足。 用动态匹配理论来看头条，可以看到它的成功是如此之合理。
问题引申 为了更加深入地讨论这里面涉及的问题，作者用最原始的动态 LTR 方案来分析。 先来假设问题，例如现在有20篇文章需要我们进行排序，，第一天以随机排序给用户展示20篇，然后观察点击情况。...呼应前面的排序，假设不进行动态优化，则这个排序逻辑可用下面的数学公式表示： 公式(3)是系统展示给特定用户的排序。实质上就是根据用户 的特征，计算用户和文档 的相似度。...在推荐领域，可以理解为“用户对特定物料的偏好”，直观点就是“点击率”。在搜索领域，其实就是 query 和 doc 的匹配度了。...公平性 公平性到底怎么描述是一个非常关键的问题。公平性问题的核心就是如何公平合理地曝光。这里我们对如何判断是否曝光以及如何衡量用户对物料偏好两个变量进行建模。...简单地，可以直接根据排序的打分 （与用户偏好、物料性质以及两者匹配度等方面有关）来确定，还可以考虑加入更多的特征，如用户特征等（当然越复杂性能就会被拉的越多，需要根据实际需求综合考虑）[2]。
在美团点评，商家的首图是由商家或运营人工指定的，如何选择首图才能更好地吸引用户呢？图像质量排序算法目标就是做到自动选择更优质的首图，以吸引用户点击。...因此我们使用深度学习方法，去挖掘图片的哪些属性会影响用户的判断，以及如何有效融合这些属性对图片进行评价。...另一方面是审核校验，比如在商家资质审核环节对商家上传的身份证、营业执照和餐饮许可证等证件照片进行信息提取和核验以确保该商家的合法性，比如机器过滤商家上单和用户评价环节产生的包含违禁词的图片。...对于受控场景，我们将文字定位转换为对特定关键字目标的检测问题。主要利用Faster R-CNN进行检测，如下图所示。...为了保证回归框的定位精度同时提升运算速度，我们对原有框架和训练方式进行了微调: 考虑到关键字目标的类内变化有限，我们裁剪了ZF模型的网络结构，将5层卷积减少到3层。
，它基于历史反馈数据、用户特征、商品特征、用户与商品的交叉特征等训练面向特定业务目标的模型。...面向场景的适配 基于排序学习技术，可以将上述方法的输出进行面向场景的重新排序和打分，使得matching层面向特定场景调优 我们创新地提出了面向电商场景的大规模分布式Graph Embeding的算法...传统的做法直接对用户特征和资讯特征进行交叉，这种方法很容易导致特征爆炸，交叉后大量冗余的特征容易导致模型过拟合；为了解决上述问题，采用了一种根据业务经验进行特征交叉，然后对交叉特征计算统计量的方法，该方法可以很好地解决特征组合爆炸问题...模型排序 个性化推荐的模型排序部分负责对召回的商品池结合当前商家店铺和商家行为特征进行个性化排序针。...对特定的排序模型组装合适的模型特征（包括单一特征，组合交叉特征，以及ID类特征等），然后根据CTR/CVR模型生成预测分数；同时结合商家订购服务的特点，以及推荐多样性等策略的考虑，对分数进行重排。
根据方法设计流程，将其分为特征学习，度量学习和排序优化三个部分。研究人员的方法通常针对这三方面进行改进，侧重点不同。...）来进行特征学习，并聚合生成最后的行人特征表示； 辅助特征学习：利用一些辅助信息来增强特征学习的效果，如语义信息（比如行人属性等）、视角信息（行人在图像中呈现的不同方位信息）、域信息（比如每一个摄像头下的数据表示一类域...； Verification Loss：将 Re-ID 的训练当成图像匹配问题，是否属于同一个行人来进行二分类学习，常见的有对比损失函数，二分类损失函数； Triplet Loss：将 Re-ID 的训练当成图像检索问题...，同一个行人图片的特征距离要小于不同行人的特征距离，以及其各种改进； 训练策略的改进：自适应的采样方式（样本不均衡，难易程度）以及不同的权重分配策略 2.3 排序优化 用学习好的 Re-ID 特征得到初始的检索排序结果后...，利用图片之间的相似性关系来进行初始的检索结果优化，主要包括重排序（re-ranking）和排序融合（rank fusion）等。
匹配策略 本节我们将介绍如何为计算模型的损失解码真实的边界框。还有就是ssd 如何为其检测器做了一些特殊的操作。 上面的架构图中能够看到，SSD 为每个图像预测大约 8700 个框。...为了实现这一点，我们将每个真实边界框与某个预测框匹配。该预测框负责预测特定的真实边界框，在反向传播时为该特定预测框添加了匹配的真实边界框的损失。...负例增加的损失将是巨大的并且会覆盖掉正例的损失。使得模型训练变得非常困难并且不会收敛。因此按照最高置信度对负样本进行排序，然后以 1:3 的比例筛选正负样本， 这样更快和稳定的进行训练。...在 YOLO 中不使用这种方式，而是通过某种方法对负样本的损失进行加权，虽然方法不同但目的是相同的。...如果我们有重叠的类那么就需要使用sigmoid，因为softmax假设只有一个类可以分配给特定的对象。 回归损失用于边界框坐标。使用平滑L1损失是因为它对异常值不那么敏感。
今天我们将结合携程业务应用案例聊聊如何把这些模型落地在旅游场景中的，同时结合旅游场景做相应的模型改进。 问题匹配模型是机器人进行交互的基础模型，对匹配率的要求较高。...非交互的语义匹配模型以双向 LSTM为例，句子的特征向量可以利用双向 LSTM的最终输出作为表征向量，也可以利用自注意机制来表征，如下图所示。...这样每个词向量都是上下文相关的，相比原来直接使用 word embedding效果会有显著提升。 有了句子向量，接下来我们要做的就是如何利用句子向量来进行语义匹配。...其中 point-wise方法直接把问题转换成二分类，先判断当前用户问题是否属于待匹配的问题，再根据隶属概率值得到问题的排序。...而 pair-wise方法学习的是 (UQ,SQ+)和 (UQ,SQ−)之间的排序关系，训练目标是最大化正样本对和负样本对的距离，数学表达式如下： 式中，f( )表示某种距离度量。
基础相关性 首先是基础相关性，搜索引擎处理流程图如下： 通过对用户的query进行切词，将右边的视频资源的文本描述信息构建构建倒排索引，此过程为精确匹配过程，词匹配则倒排索引拉回归并，然后返回用户，此过程较为经典...在搜索场景下，用一些nlp工具，能够把词表示成低维的向量，该向量可以表示词与词之间的相关性，在网络里面加入rnn，cnn等机制，把网络做的足够复杂，以提取更加有效的匹配的特征。...另外，query的点击列表，或者说用户的观看列表其实是可以反映出视频的关联信息的，这种信息其实有利于我们做排序优化，我们如何利用这些信息？ 所以，第二个版本我们的特征工程中，增加了稀疏的id类特征。...如下如所示： 所以针对两类模型的优缺点，我们做了进一步的模型融合的尝试： 第一种方式，用LR模型把高维稀疏特征进行学习，学习出高维特征，把该特征和原始特征做拼接，学习gbdt模型。...分析原因：点击类和交叉类特征是对排序影响最大的特征，这类特征和大量的稀疏类特征做拼接的时候，导致重要性被稀释了，导致模型的学习能力变弱。
该设置适用于密集表征学习实验，因为它不仅减少了稀疏性，还增加了信息在特征空间中的比重。本论文展示了如何将表征学习技术应用于领英人才搜索排序。本文主要贡献如下： 在学习对应用进行排序时使用嵌入作为特征。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.06473 摘要：领英人才搜索和推荐系统力求匹配潜在应聘者与招聘人员的招聘需求，或招聘人员以搜索查询或发布职位的方式表达需求。...我们还尝试学习对应用于深度模型的方法进行排序，并展示这在人才搜索用例中的益处。3）最后，我们展示了对领英人才搜索和推荐系统的离线和在线评估结果，并讨论通往完全深度模型架构过程中的潜在挑战。...应聘者列表则基于匹配特征（如职位名或技能匹配）生成。第二步，搜索排序系统使用排序模型对这些应聘者打分，然后返回排名靠前的应聘者列表。本论文主要关注第二步使用的排序模型。...该方法需要利用训练集中的每个样本和标签训练二分类器，然后将来自同样搜索会话的样本分成一组，再基于分数进行排序。 成对学习。
，只是下推到Sort排序操作之下，都是提前过滤掉不必要的数据，减少排序算力的浪费，以达优化目的。...操作符树等价变换如下： 其中，上述提到的HiveSortLimit排序类是对Calcite Sort关系表达式继承，在不改变其内容的情况下，对其输入强制执行特定的排序顺序(对排序完整描述...参数 cluster - 运行环境 traits - 特征集合，是否排序，是否为分布式物理特征 child -输入的关系表达式RelNode collation - 排序说明，排序字段、升序或降序等等...HiveSortLimit类，是对为Hive SQL语句中Sort和Order两种不同操作的实现类，此matches方法中，如果排序含有Limit语句，则退出优化。...而RelOptRuleCall用一系列RelNode关系表达式集合作为参数，对RelOptRule优化规则的调用。
关于电影的反馈分为以下两类： 显示反馈：用户通过提供评分来指定他们对特定电影的喜欢程度。 隐式反馈：如果用户观看电影，则系统会推断用户感兴趣。...在接下来的内容中，我们将讨论学习这些嵌入表示的不同模型以及如何对其进行训练。 当模型自动学习Embedding时，这种方法的协同性质就显而易见了。假设电影的Embedding向量是固定的。...如果系统没有相应的交互信息，则系统可以通过对来自同一类别，来自同一上传者（在视频推荐中）的item的Embedding进行平均来近似其Embedding。...），把物品的向量逐一离线算好，存入Faiss(Facebook开源的embedding高效匹配库)数据库中，进行knn索引，然后高效检索。...image.png 5.3 softmax训练 前文解释了如何将softmax层合并到推荐系统的深度神经网络中。 下面介绍如何利用训练数据对模型参数进行求解。 image.png ?
(2) 特征预处理 特征提取过程中会遇到不具有代表性、不能量化的原始特征，特征预处理针对这一问题进行解决，以提取出适用于相似性计算的代表性特征。...Kinable等通过静态分析恶意代码的系统调用图，采用图匹配的方式计算图相似性得分，该得分近似于图的编辑距离。利用该得分比较样本的相似性，采用聚类算法将样本进行聚类，实现家族分类。...(4) 同源判定 学术界常见的同源判定方法主要包括基于聚类算法的同源判定、基于神经网络的同源判定等。Kim等采用DBSCAN算法对基于调用图聚类，发现类似的恶意软件。...Niu等提出了层次聚类和密度聚类算法结合的快速聚类算法对操作码序列特征进行聚类，以识别恶意软件变体，该方法识别变体效率较高。...由于MD索引采用拓扑图排序作为其输入之一，因此可以通过从入口点(自顶向下)调用或从出口点(自底向上)调用将图顶点排序为不同级别来进行参数化。
结果呈现：对查找到的结果进行实体排序，对结果内容进行合理的分类，再有组织地呈现给用户。 实体探索：拓展目标实体之外的相关内容，并向用户有效地呈现相关实体提升搜索多样性。 ...事务类意图：目的是以网络为媒介的某种活动，如购物、下载互联网资源等。 主题分类：对候选的实体类别进行排序来求解实体搜索的主题分类。 语法解析：输出查询中关键词的词性标注或者语法修饰关系。...同学代表性回答： ①对属性的重要性进行排序，以决定优先展现实体的哪些属性，如在高考期间搜索各大学，平台展现大学相关信息时，“历年录取分数线”、“优势学科与专业”就比“知名校友”、“相关新闻”等更应优先呈现...，有两类解决思路，第一类是针对相关实体进行层次化聚类，并赋予类标签，使得用户可以按照浏览需要逐层探索相关实体，第二类是针对相关实体与目标实体的相关性进行排序，从而实现一种渐进式的展现方式。 ...② 基于内容的推荐：通过对用户的偏好特征和物品的描述特征进行提取，在特征表示的基础上计算用户与物品的匹配分值，从而实现准确的推荐。
精排层：在粗排召回的基础上引入更多的精细特征，引入更复杂的模型计算获得和 Query 最相关的百级 Doc，大量的深度语义模型都分布在这一层。 混排层：主要是用于普通结果和卡片类结果进行插入混排。...这种分类建模需要进行大量的人工匹配特征设计，并需要进行大量的人工调参，以及对两类特征的 balance 进行验证，这个过程的成本相对较高。...最后将匹配矩阵和 BERT 输出的 CLS 向量通过 Aggregator 进行合并，以获得深度语义模型隐式匹配打分和显式匹配特征的融合结果。...通过生成式大模型低成本快速获得亿级别样本，大幅度提升了蒸馏模型的效果。 图 19 离线生成式应用 生成式大模型拥有强大的语言理解能力，如何将这种能力转化为搜索排序模型的效果是非常重要的研究。...图 20 涌现能力蒸馏 生成式大模型在参数量和样本量扩大之后，涌现了一些惊人的模型能力。如何将这种大模型的能力迁移到现有的搜索排序模型中？
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