在SO18上,Joel提到了一种算法,该算法将根据物品的年龄和受欢迎程度以及重力来对物品进行排名。有人可以发布吗?C#很可爱,但是实际上任何一种语言(我不能做LISP)都可以。
我的理解是,这大概是另一篇Jeff Atwood帖子中的以下内容
t = (time of entry post) - (Dec 8, 2005)
x = upvotes - downvotes
y = {1 if x > 0, 0 if x = 0, -1 if x < 0)
z = {1 if x < 1, otherwise x}
log(z) + (y * t)/45000
我有一个包含一个。我想调整文本视图的大小,以便在给定固定宽度的情况下,显示整个字符串而不滚动。 有一个方法,允许为给定大小计算其边框 但不幸的是,它似乎不起作用,因为它总是返回单行的高度。
我想用最大流算法(Edmond Karp/Ford-Fulkerson算法)找到一个无向图的边连通性(即为了断开一个图而要去除的最小边数), 我知道我可以通过找到图的每两个节点之间的最小最大流来完成这个任务,但这将导致O(V^2)个流网络, 但我希望使用V个流网络(只运行O(V)次max flow算法)而不是O(V^2)个
问题内容: 我正在运行单词RNN的张量流的单词RNN实现 如何计算RNN的困惑度。 以下是训练中的代码,显示每个时期的训练损失和其他情况: 问题答案: 您正在引用的项目使用,它返回交叉熵损失。因此,为了计算训练的困惑度,您只需要像这里解释的那样对损失进行幂运算即可。 我们必须使用e而不是2作为底数,因为TensorFlow用自然对数来衡量交叉熵损失(TF Documentation )。谢谢@Ma
多模态深度学习方向 问一些论文、项目相关 深度学习基础知识 过拟合解决方式 L1,L2正则化 BN层和过拟合的关系 算法题 给定字符串,删除最少的左括号和右括号,使得字符串括号能一一匹配 思路:从左到右扫描,遇到左括号入栈,右括号出栈,栈空时遇到的右括号直接删除,记录需要删除的字符位置 可能要去看一些多模态大模型相关的工作,了解很少,被问到有点尴尬
本文向大家介绍使用Spark进行实时流计算的方法,包括了使用Spark进行实时流计算的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进
我有这个模式 列表表 [{“movie_id”:100,“gene1”:“犯罪”,“计数”:1,“id”:100},{“movie_id”:141267,“gene1”:“犯罪”,“计数”:1,“id”:141267},{“movie_id”:207932,“gene1”:“犯罪”,“计数”:1,“id”:207932},{“movie_id”:238636,“gene1”:“惊悚”,“计数”:1
我正在使用来调度多个java作业。我想知道在以下情况下会发生什么: 如果我在使用, 运行命令,长首字母延迟,长周期,时间单位 用于调度5个线程池大小为1的作业 p1-5(以分钟为单位的执行间隔) p2-5 p3-5 p4-7 p5-10 5分钟后,p1、p2和p3将激活争用。 将作业分配给一个可用线程使用什么算法?他们会以循环方式分配吗? 现在在第7分钟,假设p1和p2完成,p4变为活动状态,但p
先来先服务(FCFS, First Come First Serve) 短作业优先(SJF, Shortest Job First) 最高优先权调度(Priority Scheduling) 时间片轮转(RR, Round Robin) 多级反馈队列调度(multilevel feedback queue scheduling) 常见的调度算法总结:http://www.jianshu.com/p