PostgreSQL-使ts_RANK按原样接受ts_VECTOR位置或定义自定义的ts_RANK函数
我在一家电子商务平台上对一系列商品进行加权搜索。我遇到的问题是ts_rank为不同的单词组合提供了完全相同的值，即使ts_VECTOR为每组单词提供了不同的位置。 让我举个例子来说明一下： 如果我将单词camas赋给ts_VECTOR，则会得到以下结果： 'cam':1 如果我将单词sofas camas赋给ts_VECTOR，则会得到以下结果： 'cam':2 'so
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我需要从 ElasticSearch 索引中获取随机样本，即发出一个查询，从给定索引中以加权概率 Wj/ΣWi(其中 Wj> 是行 j 的权重，Wj/ΣWi 是该查询中所有文档的权重之和. 目前，我有以下查询: GET products/_search?pretty=true{“大小":5，“询问": {“function_score":{“询问": {“布尔":{“必须": {“学期":
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NumPy 中的加权标准差
numpy.average() 有一个 weights 选项，但 numpy.std() 没有.有人有解决方法的建议吗? 解决方案 下面简短的“手工计算"怎么样? def weighted_avg_and_std(values, weights):"""返回加权平均值和标准偏差.值，权重——具有相同形状的 Numpy ndarrays."""平均值 = numpy.average(值，权
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如何在 TensorFlow 中为二进制分类设置部分正样本权重
我想为正样本的部分设置相同的权重.但是，tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 在我看来只能为所有正样本设置权重. 比如在ctr预测中，我想为订单样本设置10个权重，点击样本和未点击样本的权重仍然是1. 这是我未加权的代码 def my_model(功能、标签、模式、参数):净 = tf.feature_column.input_layer(
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清理挑战答案的提示?加权数字和
我一直在经历一些代码挑战.其中一个让我印象特别深刻.CodeAbbey 有一个加权数字总和挑战.这就是我的答案. # 打开并读取文件、硬编码数字等.这是一个示例原始数据 = (6, 19, 64, 6527226, 12345146)对于 raw_data 中的数字:wsd = 0 # 存储总和number_list = list(str(number)) # 将数字转换为列表.for i, k
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根据向量提供的变量名称和权重创建均值变量
假设我想基于两个向量在给定的数据框中创建一个均值变量，一个指定要使用的变量的名称，另一个指定这些变量应进入均值变量的权重: vars
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在lm中使用样本权重时校正dfs
我试图弄清楚 lm 中的加权实际上是如何工作的，我看到了这个有7.5年历史的问题，它可以使您对砝码的工作原理有所了解.该问题的数据部分复制并在下面展开. 我发布了 估计具有“聚合的"模型的模型.数据集并获取正确的标准误差，您要做的就是纠正 lm 模型中的自由度数. 正确的自由度数是观测的总数减去模型中参数的数量.这可以通过将您的 weights 变量的总和或通过查看“满"项中的观察总
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加权数据的威布尔分布
我有一些时间来事件数据，我需要为模拟模型的子组生成大约200个形状/比例参数.我已经分析了数据，并且最好遵循魏布尔分布.通常，我会使用fitdistrplus包和 fitdist(x，"weibull")来执行此操作，但是此数据已使用内核匹配进行了匹配，并且我有一个加权值变量，称为 km，因此需要合并权重，据我所知， fitdist 不能做到这一点.使用我的伽马分布式数据而不是使用 fitdist
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Ocaml:使用bfs的最长路径
问题如下:给定定向加权图，起始节点，终止节点和数字k，验证是否存在从起始节点到终止节点的长度至少为k的路径. 这是我写的代码，它是正确的，但仅在特定图中显示.例如，带有 weights1 的 g1 如下: x :: path)(List.filter(函数x-> not(List.mem x路径))(succ(List.hd路径)))在let rec aux last_node =函数中[]->
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igraph中加权图的模块化计算
我在igraph中使用fastgreedy算法在加权无向图中进行社区检测.之后，我想看一下模块化，对于不同的方法，我得到了不同的价值，我想知道为什么.我提供了一个简短的示例，演示了我的问题: library(igraph) d
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Fortran中的加权采样
在Fortran程序中，我想使用权重随机选择一个特定变量(特别是其索引).权重将在单独的向量中提供(元素1将包含变量1的权重，依此类推). 我有以下代码，他们可以不加重量地执行工作(mind是具有原始数据集中每个变量的索引的整数向量) call rrand(xrand) j = int(nn * xrand) + 1 mvar = mind(j) 解决方案 以下是两个示例.第一个
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r中的表要加权
我正在尝试运行交叉表/列联表，但需要通过加权变量对其进行加权。 这是一些样本数据。 set.seed（123） sex
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加权皮尔逊相关系数？
我有一个 2396x34双矩阵名为 y ，其中每行（2396）代表一个单独的情况，由34 我也有一个数字[34] 名为 x 代表34个连续时间段的单一情况。 当前，我正在计算 y 和 x 像这样： crs [，2]
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在CGAL常规三角剖分中插入带信息的加权点
我正面临一个我希望其他人以前遇到过的问题，因为我找不到出路！ 我在CGAL中有一个常规的三角剖分我想一一插入一些加权信息info std :: pair 并获得顶点的句柄（ Vertex_handle ）一旦插入！问题是没有这样的功能。它存在几个要插入的函数： Vertex_handle Regular_triangulation :: i
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在R中将每周(7天)的数据汇总到每月
我有7天的数据.部分数据如下所示: start wk end wk X1 2/1/2004 2/7/2004 89 2/8/2004 2/14/2004 65 2/15/2004 2/21/2004 64 2/22/2004 2/28/2004 95 2/29/2004 3/6/2004 79 3/7/2004 3/13/
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基于类的加权栅格聚合
假设我有一个以一定分辨率表示土地利用类别的栅格.我必须将此栅格与R汇总到一个较粗的分辨率和一个模态值方法，以便在较粗的栅格中拥有最主要的像元值. 可以轻松实现 m
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2D ID数组和1D权重的加权numpy bincount
我正在使用numpy_indexed来应用矢量化的numpy bincount，如下所示: import numpy as np import numpy_indexed as npi rowidx, colidx = np.indices(index_tri.shape) (cols, rows), B = npi.count((index_tri.flatten(), rowidx.fl
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Python:加权变异系数
如何计算加权的变异系数 ( CV)在Python中的NumPy数组上?为此，可以使用任何流行的第三方Python软件包. 我可以使用import numpy as np from scipy.stats import variation arr = np.arange(-5, 5) weights = np.arange(9, -1, -1) # Same size as arr cv =
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在ggplot2中添加加权最小二乘趋势线
我正在使用ggplot2准备图，并且我想添加基于加权最小二乘估计的趋势线. 在基本图形中，这可以通过将WLS模型发送到abline来完成: mod0
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C ++.加权std :: shuffle
有没有一种方法可以使用标准库进行漂亮而优雅的加权改组? 有std::discrete_distribution. 我想要的是这样的: std::vector data { N elements }; std::vector weights { N weights }; std::shuffle(std::begin(data), std::end(data), somethi
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