ABSTRACT 目前关键词查询的技术缺陷：poor worst-case performance, not taking full advantage of indexes, and high memory requirements. 本文方法：BLINKS, a bi-level indexing and query processing scheme for top-k keyword

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>    相当于 acts_as_sortable, 很容易理解。 先来看看常用的方法 scope :rank, lambda { |name|order arel_table[ ranker(name.to_sym).column ]} def ranks *argsself.rankers ||= []ranker = RankedMod

Reference：[1]Silva, Rodrigo, M, et al. Ranked batch-mode active learning[J]. Information Sciences: An International Journal, 2017. 复现了，效果很好~ 这个是pointwise 版本的   import xlwtimport numpy as npimp

一、介绍 之前我们的请求都是布尔类型。对于那些明确知道自己的需求并且了解集合体情况的用户而言，布尔类型的请求是很有效的。但是对于大部分的其他用户而言，布尔请求的问题是：大部分用户不熟悉布尔请求；布尔请求比较复杂；布尔请求的结果不是太多就是太少。排序检索应运而生。排序检索返回的是排序好的文档结果，它可以很好地处理布尔请求以及自由文档请求（free text queries），即自然语言的请求。而我

ABSTRACT 目前关键词查询的技术缺陷：poor worst-case performance, not taking full advantage of indexes, and high memory requirements. 本文方法：BLINKS, a bi-level indexing and query processing scheme for top-k keyword

系统框架 数据拥有者DO构建加密索引树，将加密文档和索引外包给云服务。 云存储服务根据数据使用者Data User发来的数据搜索token和已经存好的加密索引树进行搜索，返回top K个排序结果。 排序的计量方法根据TF-IDF公式计算相似度。 Term Frequency: the number of times a given term appears within a document

Problem definition 符号含义 Notations 问题描述 Problem description 主要的Roles： Data Owner, DOData Consumer, DCCloud Service Provider, CSP 文件加密使用DES或AES陷门Trapdoor（T）由DO利用它的秘密密钥和DC的查询请求生成，交给DC后用于在CSP上进行查询使用基

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 基本是一些tdidf的基本概念，先跳过。 转载于:https://my.oschina.net/silverhammer/blog/294134

计算机视觉中评价指标计算：Accuracy，Precision，Recall，AP，mAP，Top-1，Top-5，Top-N ranked，IoU 引言对应场景图像分类（image classification）目标检测（object detection） 指标计算准确率（Accuracy），精确度（Precision），召回率（Recall）在image classification中在