scorer

Lucene 搜索过程记录

构建Scorer，用于对文档集进行评分
Ombres·2023-08-21 22:01

Redis中zset(有序集合)的常用命令

1.向有序集合中添加一个或多个成员，或者更新已经有成员的分数ZADDkeyscore1member1[scorer2member2...]2.获取有序集合中成员的数量ZCARDkey3.计算有序集合中分数在
终生成长者·2023-04-13 23:49

C# 使用yolov5通过ONNX进行人体识别

我们只需要注意以下事项：【必须】使用VS2019打开项目【必须】Yolov5Net.App文件目标框架.NET5.0以上【必须】Yolov5NetFaster.Scorer文件目标框架.NETStandard2.0
仗剑天涯i·2022-12-29 11:44

YOLO V5 ONNX模型在C# 中部署

pwd=yzj9提取码：yzj9一YOLO导出ONNX模型在export.py中修改参数（如下图），运行导出ONNX二Yolov5Net.Scorer.dll文件设置及编译C#ONNX模型推理dll库：
Aron Du·2022-12-18 10:36

sklearn学习笔记之metrics

本文基于以下链接:sklearn中文文档，sklearn官网模型选择Interfacemake_scorersklearn.metrics.make_scorer(score_func,*,greater_is_better
可大侠·2022-11-29 01:28

sklearn.metrics.make_scorer()学习

学习参考：【(1条消息)sklearn.metrics.make_scorer详解_不爱读书丶Sisicca的博客-CSDN博客】从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。
一条咸鱼在网游·2022-11-29 01:27

[译]make_scorer()

sklearn.metrics.make_scorersklearn.metrics.make_scorer(score_func,greater_is_better=True,needs_proba=
quantLearner·2022-11-29 01:57

文本分类从入门到精通，代码整理。

Sklearn-metric评估sklearn.metrics.make_scorer从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。
big_matster·2022-11-11 08:16

RIAS

Reading、Interpretation、Appropriation、Self-ScoreR：Reading，书中的一段原文，直接摘抄即可。
Justin_J·2021-06-09 19:40

构建一个文本搜索系统

1TR的主要构成在文章中文本检索系统=全文检索系统=TRSystem从图中看到(红色的方框)TR的主要过程有：分词(Tokenizer)、索引(Indexer)、打分(Scorer)、反馈(Feedback
makeadate·2020-08-21 14:47

codeforces1096E The Top Scorer

codeforces基础组合数学练习题/cy按照题面描述，不难想到枚举\(a_1\)的大小\(x\)和值为\(x\)的数的个数\(y\)，不难写出获胜概率如下\[\sum_{x=r}^s\sum_{y=1}^p\frac{1}{y}\dbinom{p-1}{y-1}f(p-y,s-xy,x)\]其中\(f(n,m,x)\)表示\(n\)个互不相同的盒子\(m\)个球，每个盒子的球数小于\(x\)的
adfa4535·2020-08-20 22:40

sklearn.metrics.make_scorer详解

官方说明文档：点这里从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。这个函数封装了用于GridSearchCV和cross_val_score的评分函数，它接受一个评分函数，如accuracy_score、mean_squared_error、adjusted_rand_index或average_precision，并返回一个可调用的值，该值对学习器的输出进行评分。它的使用形式如下：sklearn.me
只爱读书丶Sisi卡·2020-08-03 03:16

auto-sklearn案例解析二

metricsauto-sklearn的度量函数是对sklearn度量函数的封装,我们即可以使用autosklearn已经封装好的metrics函数,也可以使用autosklearn的metrics函数封装器make_scorer
田丰收·2020-07-30 18:14

线性回归 模型的评价方法 MSE, MAE,R2

回归模型的评价在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_scorer2_score【2
SamWang_333·2020-07-10 18:19

Scorer Helper-Soccer scorecard

Thisisascoringtoolthatisspecifictosportingevents.Theappcanaddcustommatches,addmatchnames,andchangescoresinrealtime.Theappcanalsorecordthenumberoffoulsandinjuriesinasportsgamesothatuserscanviewitatanyt
Madelines·2020-07-06 03:19

Regression in sklearn

image.pngR^2scoreR2不受训练数据量大小的影响R2范围为0-1，越大越好，其说明了y有多少百分比可以由x进行解释。可视化的意义可视化是回归中的最后一公里！可以直观展示回归的效果。
Dorts·2020-03-18 03:44

elasticsearch.yml常用配置

cluster.name:recomm_scorer_xs144_clusternode.name:"10.2.34.144"node.master:truenode.data:trueindex.number_of_shards
晴天哥_374·2020-03-11 08:04

keras-syncer

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmake_scorer
Helen_Cat·2020-02-08 10:58

CF1096E The Top Scorer

Link枚举自己的分数\(i\)，再枚举有多少人\(j\)的分数是\(i\)，那么答案就是\(\sum\limits_{i=r}^s\sum\limits_{j=1}^p\frac{f(s-ij,p-j,i){p-1\choosej-1}}j\)，其中\(f(n,m,l)\)是指把\(n\)个球放进\(m\)个盒子，每个盒子中的球数必须\(constintN=5107,P=998244353;in
Shiina_Mashiro·2020-01-31 08:00

Elasticsearch 5.x 源码分析（12）对类似枚举数据的搜索异常慢的一种猜测

携程的兄弟给出了答案，看来结论是一致的就是number在构造scorer时，实际上是构造一个巨大的bitset并在上面生成一个迭代器。而keyword在做链表时有跳表查询显然找docid要快好多。
华安火车迷·2018-01-04 00:15

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(5)

  2.4、搜索查询对象   2.4.3、进行倒排表合并 在得到了Scorer对象树以及SumScorer对象树后，便是倒排表的合并以及打分计算的过程。
·2015-10-30 12:56

Lucene5学习之评分Scoring

内部的打分机制是通过Query,Weight,Scorer,Similarity这几个协作完成的。
lxwt909·2015-04-08 17:00

Lucene5学习之评分Scoring

内部的打分机制是通过Query,Weight,Scorer,Similarity这几个协作完成的。
lxwt909·2015-04-08 17:00

Elasticsearch:检索篇

5.构造Scorer对象树，用于计算打分(TermScorer.score())。6.
july_2·2015-03-18 15:00

Lucene新版本对ConjunctionScorer的优化

Lucene4.0版本的DocIdSetIterator中没有cost方法，而4.7.0则有这个方法，表示遍历整个DocIdSet的代价,对于DocsEnum就是其长度了,对于Scorer就可以是符合查询的个数了
jollyjumper·2014-04-27 18:00

lucene得到聚类的数量

BaseCollector extends TopDocsCollector<BaseScoreDoc> { BaseScoreDoc pqTop; int docBase = 0; Scorer
qq510219366·2014-04-22 16:00

sphinx4 FrontEnd流程分析

然后将得到的feature传给解码器Decoder中的Scorer模块进行处理。今天我们从整体上分析一下FrontEnd的处理流程。我们还是以HelloWorld这个为例，先来看一下它的配
iKingLai·2013-07-17 10:08

Lucene匹配所有的信息Collector

一、继承Collector接口实现这样的一个自定义类 public class TestCollectors extends Collector{ private Scorer socore;
xiaozhou09·2013-05-13 21:00

solr查询过程

/2011/05/10/2041754.html Search步骤a.SolrParams参数准备q–查询语句sort–排序字段&排序方式rows–返回多少条start–起始点fl–返回字段，需要返回scorer
xiaoxiao_ya·2012-09-04 17:30

solr查询过程

archive/2011/05/10/2041754.htmlSearch步骤a.SolrParams参数准备q–查询语句sort–排序字段&排序方式rows–返回多少条start–起始点fl–返回字段，需要返回scorer
xiaoxiao_ya·2012-09-04 17:30

【lucene】高级搜索篇

Weight类可以用来生成Scorer类，也
tianshuai11·2012-05-19 23:00

solr search过程

/2011/05/10/2041754.html Search步骤a.SolrParams参数准备q–查询语句sort–排序字段&排序方式rows–返回多少条start–起始点fl–返回字段，需要返回scorer
duck_genuine·2011-05-20 11:00

Solr 查询中fq参数的解析原理

IndexSearcher.javapublicvoidsearch(Weightweight,Filterfilter,Collectorcollector)其中Weight是用来计算查询的权重并生成Scorer
源远流长·2011-02-17 15:00

Solr 查询中fq参数的解析原理

IndexSearcher.javapublicvoidsearch(Weightweight,Filterfilter,Collectorcollector)其中Weight是用来计算查询的权重并生成Scorer
duck_genuine·2011-02-17 15:00

高亮器

newSimpleHTMLFormatter("","");  Scorerscorer=newQueryScorer(query);  Highlighterhighlighter=newHighlighter(formatter,scorer
jationxiaozi·2010-11-05 19:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(6)转

2.4、搜索查询对象 2.4.3、进行倒排表合并在得到了Scorer对象树以及SumScorer对象树后，便是倒排表的合并以及打分计算的过程。
xangqun·2010-06-08 11:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(7)转

2.4、搜索查询对象 2.4.3.2、并集DisjunctionSumScorer(AORB)DisjunctionSumScorer中有成员变量ListsubScorers，是一个Scorer的链表，
xangqun·2010-06-08 11:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(7)转

2.4、搜索查询对象 2.4.3.2、并集DisjunctionSumScorer(AORB)DisjunctionSumScorer中有成员变量ListsubScorers，是一个Scorer的链表，
xangqun·2010-06-08 11:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(6)转

2.4、搜索查询对象 2.4.3、进行倒排表合并在得到了Scorer对象树以及SumScorer对象树后，便是倒排表的合并以及打分计算的过程。
xangqun·2010-06-08 11:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(5)转

2.4、搜索查询对象  2.4.2、创建Scorer及SumScorer对象树当创建完Weight对象树的时候，调用IndexSearcher.search(Weight,Filter,int)，代码如下
xangqun·2010-06-08 11:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(5)转

2.4、搜索查询对象  2.4.2、创建Scorer及SumScorer对象树当创建完Weight对象树的时候，调用IndexSearcher.search(Weight,Filter,int)，代码如下
xangqun·2010-06-08 11:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(7)

2.4、搜索查询对象 2.4.3.2、并集DisjunctionSumScorer(AORB)DisjunctionSumScorer中有成员变量ListsubScorers，是一个Scorer的链表，
forfuture1978·2010-04-04 22:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(7)

2.4、搜索查询对象 2.4.3.2、并集DisjunctionSumScorer(AORB)DisjunctionSumScorer中有成员变量ListsubScorers，是一个Scorer的链表，
forfuture1978·2010-04-04 22:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(6)

2.4、搜索查询对象 2.4.3、进行倒排表合并在得到了Scorer对象树以及SumScorer对象树后，便是倒排表的合并以及打分计算的过程。
forfuture1978·2010-04-04 22:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(6)

2.4、搜索查询对象 2.4.3、进行倒排表合并在得到了Scorer对象树以及SumScorer对象树后，便是倒排表的合并以及打分计算的过程。
forfuture1978·2010-04-04 22:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(5)

2.4、搜索查询对象  2.4.2、创建Scorer及SumScorer对象树当创建完Weight对象树的时候，调用IndexSearcher.search(Weight,Filter,int)，代码如下
forfuture1978·2010-04-04 21:00

Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(5)

2.4、搜索查询对象  2.4.2、创建Scorer及SumScorer对象树当创建完Weight对象树的时候，调用IndexSearcher.search(Weight,Filter,int)，代码如下
forfuture1978·2010-04-04 21:00

lucene-使用Highlighter高亮显示查询项

阅读更多1、Highlighte包含三个主要部分:1)段划分器:Fragmenter2)计分器:Scorer3)格式化器：Formatter2、不仅需要你提供记分器和需要高亮显示的文本，还需要一个TokenStream
deepfuture·2009-12-24 13:00

lucene-使用Highlighter高亮显示查询项

阅读更多1、Highlighte包含三个主要部分:1)段划分器:Fragmenter2)计分器:Scorer3)格式化器：Formatter2、不仅需要你提供记分器和需要高亮显示的文本，还需要一个TokenStream
deepfuture·2009-12-24 13:00

lucene-使用Highlighter高亮显示查询项

1、Highlighte包含三个主要部分: 1)段划分器:Fragmenter 2)计分器:Scorer 3)格式化器：Formatter 2、不仅需要你提供记分器和需要高亮显示的文本，还需要一个
deepfuture·2009-12-24 13:00
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