Young87

基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT，该方案是第一个在官方评测指标MRR10上突破0.4的模型。 本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。 背景 提高机器阅读理解（MRC）能力以及开放领域问答（QA）能力是自然语言处理（NLP）领域……

2020年7月31日，由中国图象图形学学会主办、视觉大数据专委会承办，北京智源人工智能研究院和美团协办的ECCV 2020中国预会议成功举办。本次ECCV预会议秉承传统，组织了圆桌论坛，邀请来自工业界、学术界大咖，他们围绕“计算机视觉：学术界与工业界GAP有多大”这个主题谈及了各自的理解并分享了一些精彩观点。圆桌论坛由中科院自动化所的董晶博士主持，Wormpex AI Research 副总裁兼首席科学家华刚博士、华为云首席科学家田奇博士、微……

ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。 美团到店广告平台搜索广告算法团队基于自身的业务场景，一直在不断进行前沿技术的深入优化与算法创新。团队的坚强、胡可、漆毅、曲檀、明健、博航、雷军与中科院大学唐兴元共同组建参赛队伍Aister，参加了Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall三道赛题，最终在Debiasing赛道中获得冠军（1/1895&am……

服务自省 Dubbo 2.7.5 背景 业界方案 CloudNative 的 技术兴起 Sping Cloud的快速崛起 Dubbo 所面临的的挑战 如何解决或缓解注册中心压力过载 Dubbo是以接口发布服务的，所以注册中心节点会多，内存会很大。 消费者和提供者与注册中心压力都会很大。网络抖动会造成网络风暴。 因为注册中心需要实时将服务上下线等时间通知到对应的消费者、提供者。 如何支持以应用为粒度的服务注册与发现 支持SpringCloud服务注册与发现模型支持Kubernetes服务注册与发现模型兼容Dubbo 传统服务注册与发现……

石子归并 题目 你有一堆石头质量分别为W1,W2,W3…WN.(W&#xff1c;&#xff1d;100000)现在需要你将石头合并为两堆&#xff0c;使两堆质量的差为最小。 Input 测试数据第一行为整数N&#xff08;1<N<20&#xff09;&#xff0c;表示有N堆石子。第二行为N个数&#xff0c;为每堆石子的质量。 Output 每组测试数据只需输出合并后两堆的质量差的最小值。 Sample Input 5 5 8 13 27 14 Sample Output 3 解题思路 还是01……

在Python中&#xff0c;lambda函数相当于一次性的def函数。在实战中&#xff0c;由于部分自定义函数的复用率不高&#xff0c;所以使用一次性的lambda函数会有更高的效率。 lambda函数的理解 lambda函数的形式通常是 【lambda x&#xff1a;一个关于x的函数】 所以&#xff0c;我们在这里就可以把lambda函数理解为数学中的f(x)***。lambda x相当于f(x)&#xff0c;冒号相当于等号&#xff0c;冒号后的函数就是等号后的函数&#xff0c;指出了对于对象x将要如何进行……

我们经常拿到的开发板&#xff0c;上面贴满了器件&#xff0c;在没有外壳的情况下&#xff0c;准确来讲&#xff0c;那个叫PCBA。 而我们今天讲的是PCB&#xff0c;中文印刷电路板&#xff0c;是电子元器件电气连接的载体&#xff0c;是还没有进行SMT贴片的空板。 印刷电路板 PCB的好处就是稳定&#xff0c;在贴上电子元器件之后&#xff0c;由线路板内部承载着电气连接&#xff0c;而且随着板子层数的增加&#xff0c;线路可以更复杂&#xff0c;也就是可以增加更多的功能……

两种方法求列表平均值、最大值、最小值 首先我们创建一个列表用做示范 list1 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 在这里我们需要用到numpy库 import numpy as np方法一 mean1 np.mean(list1) #平均值 max1 np.max(list1) #最大值 min1 np.min(list1) #最小值print(mean1, max1, min1) #可得结果 5.5&#xff0c; 10&#xff0c; 1方法二 #不使用numpy库 mean2 sum(list1)/len(list1)l……

两种方法求列表平均值、最大值、最小值 首先我们创建一个列表用做示范 list1 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 在这里我们需要用到numpy库 import numpy as np方法一 mean1 np.mean(list1) #平均值 max1 np.max(list1) #最大值 min1 np.min(list1) #最小值print(mean1, max1, min1) #可得结果 5.5&#xff0c; 10&#xff0c; 1方法二 #不使用numpy库 mean2 sum(list1)/len(list1)l……

两种方法求列表平均值、最大值、最小值 首先我们创建一个列表用做示范 list1 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 在这里我们需要用到numpy库 import numpy as np方法一 mean1 np.mean(list1) #平均值 max1 np.max(list1) #最大值 min1 np.min(list1) #最小值print(mean1, max1, min1) #可得结果 5.5&#xff0c; 10&#xff0c; 1方法二 #不使用numpy库 mean2 sum(list1)/len(list1)l……