1.扇出太多引起的时序问题 信号驱动非常大，扇出很大，需要增加驱动能力，如果单纯考虑驱动能力可以尝试增加 buffer 来解决驱动能力，但在插入buffer的同时增加了 route 的延时，容易出现时序报告评分问题。 解决该问题常用方法为进行驱动信号逻辑复制，即对扇出很大的信号产生逻辑进行多次复制， ...
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2020-05-29 10:35:37
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这个功能就类似于某宝在购物之后，对商品进行评价 先看一下效果 那么实现这个功能也很简单，新建一个my-rate组件，然后上代码 1 <template> 2 <div class="rate" :class="{'disabled':disabled}"> 3 <span v-if="showTex ...
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2020-05-28 12:51:07
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申请评分卡模型 数据的预处理与特征构建(续) 课程简介：逻辑回归模型的特征需要是数值型，因此类别型变量不能直接放入模型中去，需要对其进行编码。此外，为了获取评分模型的稳定性，建模时需要对数值型特征做分箱的处理。最终在带入模型之前，我们还需要对特征做单变量与多变量分析的工作。 目录： 特征的分箱 WO ...
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2020-05-26 15:15:49
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概要上一篇中多次提到了按相关性评分，本篇我们就来简单了解一下相关性评分的算法，以及正排索引排序的优势。评分算法Elasticsearch进行全文搜索时，BooleanModel是匹配的基础，先用booleanmodel将匹配的文档挑选出来，然后再运用评分函数计算相关度，参与的函数如我们提到的TF/IDF、LengthNorm等，再加上一些控制权重的参数设置，得到最后的评分。BooleanModel
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2020-05-25 13:56:39
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申请评分卡模型 数据的预处理与特征构建 简介：在构建评分卡模型的工作中，数据的预处理和特征构建工作是至关重要的一步。数据的预处理工作可以有效处理缺失值与异常值，从而增强模型的稳健性。而特征构建工作则可以将信息从字段中加以提炼，形成有业务含义的优异特征。 评分卡模型的简介 风控场景中的评分卡： 以分数... ...
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2020-05-25 00:26:36
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 20:32:49
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 18:36:51
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-12 20:34:42
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n 名士兵站成一排。每个士兵都有一个 独一无二 的评分 rating 。 每 3 个士兵可以组成一个作战单位，分组规则如下： 从队伍中选出下标分别为 i、j、k 的 3 名士兵，他们的评分分别为 rating[i]、rating[j]、rating[k] 作战单位需满足： rating[i] < r ...
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2020-05-12 16:49:13
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?搜索结果相关性匹配标注有助于优化搜索模型，更好地匹配用户需求。以下内容节选于某搜索结果相关性匹配标注项目。一.标注需求说明阅读资讯内容并随意进行提问，页面会反馈答案内容，需要对答案内容进行标注评分。总计有4种标注结果：十分相关、一般相关、略微相关、不相关。☆十分相关：问题中的名词、动词在回答内容中都有提及，且回答内容较为完整全面。(能够精准回答问题的答案，用户会更加感兴趣。)☆一般相关：问题中的
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2020-05-11 20:21:26
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