背景 这几天在做管理后台的功能开发时 需要添加一个可以进行 标签打分的模块，方便后期对接单人员的 信息收集 根据需求，我选取的是常用的 layui.rate 组件 在嵌入页面是发现： 如果直接在页面上进行显示，按照文档指导是很容易实现的 但是，当前项目毕竟是在前人开发的代码基础上进行优化 此时，代码处理逻辑为 js-post 请求回调后 并且使用了 layer.open() 弹窗，在表格中进行显示 那么，就会出现 layui.rate 组件渲染不完整或失效的情况 【评分组件文档 -
该系统为基于协同过滤算法的Django电影推荐系统， 点击跳转 详情介绍如下所示。
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
师生评教小程序，学生可以对老师进行评价，老师可以对班级行进评级。管理员可以创建不同的评教模板（单选题0分或者10分，打分题0-10分，意见框-不计分），管理员可以把不同的模板分配给不同的课程和老师，学生对老师（课程）评价后计算百分制的结果（60以下为差，60-70及格，70-80良，80-90好90分以上是优秀），老师也可以对班级进行评价打分根据评分排序，可以双方相互输入建议或者意见。
互联网智能广告系统架构 （争取用最简单的图，最简洁的语言描述清楚） 一、业务简述 从业务上看整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主
很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有
链模式是实现链式调用的主要方法，通过在自身方法中返回自身的方式，在一个对象连续多次调用自身方法是可以简化写法的。
引言 最近在做HTTP2技术相关调研，想确认一下HTTP2在什么情境下性能会比HTTP1.x有显著提升，当我把http2的本地环境（nginx+PHP）部署完成后进行相关测试时，我遇到了以下问题： （1）平时使用的都是在线分析工具，如google的PageSpeed Insights和GTmetrix，这些工具无法提供线下测试环境； （2）自己通过chrome dev-tool的Perfomance进行分析，需要手动刷新，并手动记录，需要大量的重复工作，尤其是要控制变量测试的情况； （3）通过代码打log，
不管是输入什么内容都提示“评论内容不能为空或过长”，开始以为是主题的原因，是不是程序升级后主题不能适配，排查了半天也没发现什么异常。
云是从传统 IDC 机房演进而来，一开始云的定位只是为了解决数据中心的弹性计算，高可用等问题。可以说，公有云让成千上万家企业灵活地按需租用数据中心资源成为可能，同时在推动社会数字化发展上起到了关键作用。
授权转载自知乎: SCUT 胡杨 除了干货，我们还约了作者本人和大家聊一聊！用线上免费直播的形式，把原理和思考都讲透！还有和作者互动提问的机会哟！拉至文末即可扫码进群听课！ 1、基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN经典Blog“好玩的文本生成”[1]），论文等。
来源：Deephub Imba 本文约700字，建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过
本软件是基于 Vue 和 SpringBoot 的学生综合素质评价系统，包含了学生端、教师端和教务处端。
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过4k star。
从浏览器打开一个网站,需要dns解析、tcp三次握手、发送请求、dom渲染、js加载等以一系列操作,最终在用户面前展示完整的页面.
随着电影行业的蓬勃发展，越来越多的电影出现在了观众的视野中，丰富了大家的生活，好的电影也能让大家在放松自我的同时收获一些对人生的思考。
今天开始手把手的带大家实现一款答题类的小程序，如果着急的话，可以直接去看最后一章源码下载与项目部署
该数据挖掘的重点结论是：使用29 个TME 特征基因集合 对肿瘤转录组队列可以无监督聚类确定了四种不同的微环境亚型：
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。 专知公众号转载已获知乎作者SCUT 胡杨授权。 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2916880 1. 基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN
「技术创作101训练营」第三季——技术视频 圆满落下帷幕，5位经验分享者主讲技术分享方法论深受好评，大家提交作业也非常热情，感谢大家的积极参与，现正式公布本季训练营评奖结果。
作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin）
Pjax是一种很多网站( facebook, twitter)都支持的浏览方式， 当你点击一个站内链接的时候， 不是做页面跳转， 而是只是站内页面刷新。设置后的这些网站的ajax刷新是支持浏览器历史的， 刷新页面的同时， 浏览器地址栏位上面的地址也是会更改， 用浏览器的回退功能也能够回退到上一个页面。Pjax是可以增加访客打分的好功能。
作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin
立即地 调用 （函数 表达式 ）
为了实现一个Web应用系统，需要有个看起来不丑的UI，而对于.NET程序员来说要做全栈开发还是有点难，而本篇介绍的这个UI组件库正好可以帮助我们解决这个问题！
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
【导语】：今天我们来聊聊最近火到不行的综艺——《乘风破浪的姐姐》，Python分析弹幕部分请看第四部分。
本文转载自： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTA1NTQ3NA==&mid=2247484192&idx=1&sn=55070a51c19535427
题目：Genomic analysis uncovers prognostic and immunogenic characteristics of ferroptosis for clear cell renal cell carcinoma
大家好！今天给大家介绍一篇2022年6月发表在JCI insight（IF:9.484）上的一篇文章。本研究从转录组数据着手鉴定到NSCLC患者的三个TME亚型并构建TME相关模型可以对患者进行分层。
大家好！今天给大家介绍一篇2022年5月发表在Journal for ImmunoTherapy of Cancer（IF:12.469）上的一篇文章。作者使用泛癌数据集研究NETs相关基因的表达水平并构建NETs-打分预后模型，可以用于预测癌症的生存期。
该优选策略的目标是使属于同一个服务（service或者Replication Controllers）的pod尽量均匀的分布在各个节点上或者zone上。在k8s 1.18版本中默认开启。在该优选策略的实现中，使用的是DefaultPodTopologySpread打分插件。
论文题目：Neural Document Summarization by Jointly Learning to Score and Select Sentences.
代码采用基于用户的协同过滤算法，也就是根据用户喜好来确定与当前用户最相似的用户，然后再根据最相似用户的喜好为当前用户进行推荐。 代码采用字典来存放数据，格式为{用户1:{电影名称1:打分1, 电影名称
本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。 但是用户并没有对所有的电影打分，如下图所示，问号表示用户未打分的电影。另外，为了方便讲述，本文用nu代表用户数量，nm代表电影数量，r(i,j)=
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用，根据以往用户的购买行为，推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品，国内做的不错的当当网,有时候买书，它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来，也算是技术极大的促进了销售。 一般的协同过滤算法，首先是收集用户对事物（产品）的评分情况，一种直接对某本书，或者某个歌曲打分，另种是隐性的打分，比如商务系统中，购买了表示打2分，浏览了打1分，其他的0分。我比较看好隐性打分，因为直接打分需要用户的参与程度比较高，很多网站都在内容页中留一个打分的按钮，从1～5选一个，我可能喜欢这篇文章，可我哪
前端是庞杂的，包括 HTML、 CSS、 Javascript、Image 、Video等等各种各样的资源。前端优化是复杂的，针对方方面面的资源都有不同的方式。那么，前端优化的目的是什么 ?
这个秋天高中和大学的老师们在准备开学之际，注意：帮学生打分数的工作将会轻松不少。 一名加州大学柏克莱分校的教授和三名前研究生正在对一项人工智能技术进行最后调整，这项技术可以将学生们的答案进行集合分类，再一起打分数。 这项正在进行测试的功能采用人工智能技术，今年秋天将正式推出在线打分数程序 Gradescope 的最新功能。研究团队两年前成立公司时推出这项 app，目的在遏止作弊歪风。将打好分数的试卷制作成数位纪录档案，让学生难以修改原先写好的答案，没有打错分数的借口。 Gradescope 在跟多个大学课程
说在前面： 次条推荐的是JS逆向加密连载文章，正在学习的朋友记得围观， 点击阅读原文有京东99元选10套书的优惠活动，送给有需要的朋友.
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
前言 在美团点评的联盟广告投放系统（DSP）中，广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序，由于召回的候选集合较多，出于工程性能上的考虑，不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序，因此在精排之前，需要对候选广告进行粗排，来过滤、筛选出相关性较高的广告集合，供精排使用。 本文首先会对美团点评的广告粗排机制进行概要介绍，之后会详细阐述基于用户、天气、关键词等场景特征的广告粗排策略。 广告粗排机制简介 广告粗排框架对引擎端召回的若干广告进行排序，并将排序的结
我们可能习惯了在城市的网速，那是杠杠的，并不意味网速在中国哪个都一样的，在一些偏远地方，网速依然慢的可怜，所以有时候我们所做的产品是需要考虑网速慢的情况的，那怎么模拟呢？
2022年12月10日，山东大学物理学院李伟峰、智峪生科郑良振、南洋理工大学生物科学学院慕宇光等人在Brief Bioinform杂志发表文章A fully differentiable ligand pose optimization framework guided by deep learning and a traditional scoring function。
又到了一年一度的算综测时间，其中一大难点就是计算全班同学相互打分的平均值；而若借助Python，这一问题便迎刃而解。
VICE调查了美国的50个州，发现有至少21个州 (包括加州) 的教育系统，已经把AI当成作文打分的主要/第二主要工具，用在标准化考试里。
在我的强化学习系列的文章中，我想要深入探究我们基于神经网络的agent在训练过程中习得的表达形式。尽管我们的直接目的是希望我们的agent能够获得更高的分数，或者完成某一具体的任务，但是了解agent如何做到，或者更进一步，agent为什么可以做到对于我们来说是同等甚至更加重要的。为了更加清楚地看到agent的学习过程，我使用了d3.js制作了一个网页来展示agent学习的各种信息。我称之为 强化学习控制中心。在本文中，我会用它来进一步讲解agent的原理。
上个月，国际体操联合会（FIG）宣布，将日本富士通公司开发的「竞技体操辅助打分系统」用于 2019 年 FIG 主办的系列体操赛事上。系统将于明年的体操世界杯系列赛事上进行测试，并在明年 10 月于德国斯图加特举办的体操世锦赛上正式启用。FIG 的目标是在 2020 年东京奥运会上，将一半项目的打分完全自动化，在 2024 年的巴黎奥运会上实现全部项目打分自动化。
协同过滤推荐算法是诞生最早，最为基础的推荐算法。 算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。
Elasticsearch 会为 query 的每个文档计算一个相关度得分 score ，并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索结果。 在很多场景下，我们不仅需要搜索到匹配的结果，还需要能够按照某种方式对搜索结果重新打分排序。例如：
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