correlation rank
流畅的Python纸牌：rank_value * len(suit_value)为什么要乘以4
用点数（rank_value ）和花色（suits_values）两个因素对每张牌排序，每张牌都有不同的数值 return rank_value * len(suits_values) + suits_values[card.suit] 其中： ranks = [str(n) for n in ra ......
Learning to Rank — xgboost 2.0.2
* [Learning to Rank — xgboost 2.0.2 documentation](https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/learning_to_rank.html)* [XGBoost的原理、公式推导、Python实 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
Learning to rank: from pairwise approach to listwise approach
目录概ListNetPermutation ProbabilityTop-k Probability Cao Z., Qin T., Liu T., Tsai M. and Li H. Learning to rank: from pairwise approach to listwise appr ......
mysql中的并列/非并列排名：rank() over() 、dense_rank() over()以及 row_number() over()
前言：使用sql查询数据的时候，我们有时候需要根据具体的字段值进行排名，下面使用几个栗子来说明rank在sql中的作用 下面用到的表名：user_visit_stats 主要字段包括：用户id(uid)，部门名词(dept_name)，访问次数(visit_count) 1、格式：rank() ov ......
PAT 甲级【1012 The Best Rank】
本题用java极容易超时，提交了好几次才成功 另外90 88 77 77 50，名次应该是1 2 3 3 5 ，不是1 2 3 3 4 import java.io.*; public class Main { @SuppressWarnings("unchecked") public static ......
分区函数 Partition By 与 row_number() 的用法 & 排序rank()的用法详解(获取分组(分区)中前几条记录)
partition by关键字是分析性函数的一部分，它和聚合函数不同的地方在于它能返回一个分组中的多条记录，而聚合函数一般只有一条反映统计值的记录，partition by用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组，分区函数一般与排名函数一起使用。 准备测试数据： create t ......
Oracle 分组排序函数详解 （row_number、rank、dense_rank）
1 概述 项目开发中，我们有时会碰到需要分组排序来解决问题的情况：1）要求取出按field1分组后，并在每组中按照field2排序；2）亦或更加要求取出1中已经分组排序好的前多少行的数据。 1. 完整格式 (1) row_number() over(partition by col1 order b ......
Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System
目录概符号说明Ranking Distillation代码 Tang J. and Wang K. Ranking Distillation: Learning compact ranking models with high performance for recommender system. ......
pytorch分布式训练报错：Duplicate GPU detected : rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000
之前使用的比较老的torch 1.8.1，换到torch 2.0后报错 "rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000" 将main函数开头部分的初始化 ```python distributed.init_process_group(backend='nc ......
1141 PAT Ranking of Institutions（附测试点5分析）
题目： After each PAT, the PAT Center will announce the ranking of institutions based on their students' performances. Now you are asked to generate the ......
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
一、协方差 协方差（Covariance）用于衡量两个随机变量的联合变化程度，方差是协方差的一种特殊情况，即变量和自身的协方差。协方差表示的是两个变量总体的误差，如果两个变量的变化趋势一致，那么两个变量的协方差为正值；如果两个变量的趋势相反，则两个变量之间的协方差为负值。 没听懂，没关系。我们只要知 ......
#Powerbi 1分钟学会，RANK函数，多字段排名函数.
一：思维导图&数据源示例 1.1思维导图 1.2示例数据源 二：参数构成 三：案例度量值 基础度量值 总销量 = CALCULATE(SUM('数据源'[销量])) 总销售额 = CALCULATE(SUM('数据源'[销售额])) RANK度量值 RANK排名 = RANK( MAKE BY SI ......
hive排序函数 rank、dense_rank、row_number
rank函数：对有序序列编号，当排序字段取值相同时编号相同，且下一条取值不同记录的编号不连续。如序列为：13,13,13,13,13,14,…对应的排序编号为1,1,1,1,1,6,… dense_rank函数：对有序序列编号，当排序字段相同时编号相同，且下一条记录的编号仍连续。如序列为：13,13 ......
sql row_number(),rank(),row_number()的区别
第一个,row_nubmer(),这个排序函数的特点是相同数据,先查出的排名在前,没有重复值。像我们这里呢sal相同,先查出来的数据的rank排名优先。如下图：partition by 相当于分组查询 第二个，rank()函数，是跳跃排序,相同数据(这里为sal列相同)排名相同,比如并列第1,则两行 ......
排名函数rank、dense_rank、row_number
rank()：返回一个连续的排名值，相同的值将具有相同的排名，可能会有空缺。如果存在两个相同的值，则下一个排名与当前值的排名相同，并且下一个排名将相应地增加。 使用场景：当需要按照某个特定的列对数据进行排序，但不需要为相同值分配连续的排名时，可以使用rank()函数。 dense_rank()：返回 ......
pandas之rank函数的使用
# pandas排名函数的使用 在Pandas中，可以使用`rank()`函数来进行排名操作。 `rank()`函数可以用于为数据帧中的元素分配排名，并提供不同的排名策略，例如从小到大排名、从大到小排名等。 使用上面的一组模拟数据，介绍`rank`方法的使用。 其中参数`method`: - ave ......
SIAMHAN:IPv6 Address Correlation Attacks on TLS E ncrypted Trafic via Siamese Heterogeneous Graph Attention Network解读
1. Address 论文来自于USENIX Security Symposium 2021 2. Paper summary 与ipv4地址采用nat掩盖不同，ipv6地址更加容易关联到用户活动上，从而泄露隐私。但现在已经有解决隐私担忧的方法被部署，导致现有的方法不再可靠。这篇文章发现尽管在有防护 ......
LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model
# LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model ## O、摘要 本文提出一种新的大模型（本文主要指 transformer）微调方法：低秩自适应。其主要特性为，冻结预训练模型的权重，并将可训练低秩矩阵，分解到模型的每一层，从而大大减少下游任务的训练参数量。与 ......
Rank Correlation
[TOC] > [Kumar R., Vassilvitskii S. Generalized distances between rankings. WWW, 2010.](https://dl.acm.org/doi/10.1145/1772690.1772749) ## 概 有些时候, 我们会 ......
PAT Advanced 1012. The Best Rank
# PAT Advanced 1012. The Best Rank ## 1. Problem Description: To evaluate the performance of our first year CS majored students, we consider their gra ......
火山引擎DataLeap的Catalog系统搜索实践（三）：Learning to rank与后续工作
Learning to rank Learning to rank主要分为数据收集，离线训练和在线预测三个部分。搜索系统是一个Data-driven system，因此火山引擎DataLeap的Catalog系统设计之初就需要考虑数据收集。收集的数据可以用来评估和提升搜索的效果。数据收集和在线预测前 ......
mpi4py.MPI.COMM_WORLD.Get_size失败——mpiexec and python mpi4py gives rank 0 and size 1
参考： https://stackoverflow.com/questions/29264640/mpiexec-and-python-mpi4py-gives-rank-0-and-size-1 运行代码： import mpi4py.MPI as MPI comm = MPI.COMM_WORL ......
Computer Science Conference Rankings
| Acronym | Standard Name | Rank | | | | | | AAAI | National Conference of the American Association for Artificial Intelligence | A+ | | AAMAS | Inter ......
Identity server4 Exception: Correlation failed. Unknown location
在 登录后跳转就报错了，在一番折腾后，原来是 服务端为http，将服务端改为https 解决 ......
窗口函数DENSE_RANK()/DENSE_RANK()/ROW_NUMBER() 区别
SQL语句之DENSE_RANK函数： DENSE_RANK()是一个窗口函数，它为分区或结果集中的每一行分配排名，而排名值没有间隙。 DENSE_RANK()。如果使用 DENSE_RANK() 进行排名会得到：1，1，2，3，4。 RANK()。如果使用 RANK() 进行排名会得到：1，1，3 ......
LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）-- 一种大模型prompt-tuning调优方法
一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1：为什么要微调 对于数据集本身很小（几千张图片/几千段文本）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练 ......
论文解读《Automatically discovering and learning new visual categories with ranking statistics》
论文信息 论文标题：Automatically discovering and learning new visual categories with ranking statistics论文作者：K. Han, Sylvestre-Alvise Rebuffi, Sébastien Ehrhard ......
rank()函数
RANK() OVER ( PARTITION BY <expression>[{,<expression>...}] ORDER BY <expression> [ASC|DESC], [{,<expression>...}] ) 按照某字段的排序结果添加排名，但它是跳跃的、间断的排名 （1）若按 ......
Hive 如何巧用分布函数percent_rank()剔除极值求均值
场景描述 前期写过一篇关于剔除订单极值求订单均值的案例，之前使用的是 dense_rank 函数对订单金额进行排序后，过滤掉最大值最小值后进行处理，最近工作刚好使用到分布函数percent_rank，想起来应该也可以用到这个场景； percent_rank() 简介 percent_rank() 函 ......