深度语义结构模型（DSSM）首次提出了将深度学习应用到文本匹配方法中，该模型通过建模用户查询和文档的匹配度，同传统文本匹配模型相比获得了显著的提升。在深度语义结构模型中，每个文本对象均由５层的神经网络进行向量化表示，最后通过向量间的余弦值来衡量文本对象的相似度 DSSM模型由宁完全采用全连接神经网络构建，以至于参数较多，不利于模型参数的学习与优化，并且DSSM模型在获取词（片段）嵌入时釆用了词袋

在进行相关度排序的时候，如果想加某个文档的相关度，使其在搜索解雇中排名更加靠前的位置上，则使用boost。 代码： package change; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.do

从公式 1 中可以看出，我们可以通过调整单个电阻器 R G的值来调整仪表放大器的差分增益。这很重要，因为与电路中的其他电阻器不同， RG的值不需要与任何其他电阻器匹配。 例如，如果我们尝试通过更改 R 5的值来设置增益，我们还需要相应地更改 R 6。实现匹配的可调电阻比调整单个电阻更具挑战性。 源电阻未出现在增益方程中 考虑下面图 2 所示的电桥测量系统。 图 2. 应用戴维南定

场景描述 在写业务的时候，遇到这么个场景，有一个字段，在数据库中以多种不同的代码来区分，具体一点就是一个 类别_id，数据库里它是以 001/002/003/004 几个不同的字段形式去区分的。 在业务中需要将这些信息全部取出来，然后再通过字段区分，在区分时我在想能否借助switch case而不是一直在用的 if else if，放入对应的list中，并以键值对形式返回前端。 那么在这里就