Redis 简介REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。 Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点： Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-va

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/LFEtITz1cEXe00RZgp00PQ 常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们

什么是Hook 钩子函数(hook function)，顾名思义，可以理解是一个挂钩，是指在执行函数和目标函数之间挂载的函数, 框架开发者给调用方提供一个point -挂载点, 至于挂载什么函数有我们调用方决定, 这样大大提高了灵活性 hook函数和我们常听到另外一个名称：回调函数（callback function）功能是类似的，可以按照同种模式来理解。

参考 https://www.oldboard.tech/2021/03/02/shadowsocks-pac.html Shadowsocks使用PAC自动模式时，访问一个网站到底走不走代理，并不完全像我们期望的那样。这时候就需要手动进行干预。 编辑PAC规则点击菜单栏shadowsocks图标，在下拉窗口里选择“代理设置->编辑PAC用户自定规则…”。

深度学习困难样本采样（Hard Mining） 定义hard negative mining顾名思义：negative，即负样本，其次是hard，说明是困难样本，也就是说在对负样本分类时候，loss比较大（label与prediction相差较大）的那些样本，也可以说是容易将负样本看成正样本的那些样本。 要他有何用？ 数据决定了上限，模型只是拟合上限 问题挑战：分布不一致问题。经典统计机器学习的

原文： https://medium.com/rocket-travel/why-we-chose-lambdamart-for-our-hotel-ranking-model-45f84e22cec 在本文中，我们将深入讨论我们选择的模型：LambdaMART: 提升(简而言之)：利用梯度提升树的理论和实际效益 LambdaMART 是如何工作的？Pairwise 学习，NDCG 调整权重，解

treelib 库是一个 Python 的第三方库。这个库实现了一些多叉树相关的常用方法。 intervaltree库是一个可变的、自平衡的区间树。查询可以按点、按范围重叠或按范围包含。

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介绍哈希加密算法应用非常广泛，包括数字签名，身份验证，操作检测，指纹，校验和（消息完整性检查），哈希表，密码存储等。 在密码学中，好的哈希算法应该满足以下两个条件：一是无法从哈希值解密原始消息；二是，更改原始消息的一个字节，哈希消息会发生非常大的变化。 哈希函数以可变长度的字节序列的作为输入，并将其转换为固定长度的序列。Hash算法特别的地方在于它是一种单向算法，用户可以通过Hash算法对目标信息

数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列。 数据帧(DataFrame)的功能特点：潜在的列是不同的类型大小可变标记轴(行和列)可以对行和列执行算术运算 pandas中的DataFrame可以使用以下构造函数创建： 参数 描述 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个Data