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每日一博 | 从勾股定理到余弦相似度-程序员的数学基础

大部分程序员由于理工科的背景,有一些高数、线性代数、概率论与数理统计的数学基础。所以当机器学习的热潮来临的时候,都跃跃欲试,对机器学习的算法以及背后的数学思想有比较强烈的探索欲望。 本文的作者就是其中的一位。然而实践的过程中,又发现数学知识的理解深度有些欠缺,在理解一些公式背后的意义时,有些力不从心的感觉。因此梳理了一些数学上的知识盲点,理顺自己的知识脉络,顺便分享给有需要的人。 本文主要讲解余弦相似度的相关知识点。相似度计算用途相当广泛,是搜索引擎、推荐引擎、分类聚类等业务场景的核心点。为了理解清楚余弦相似度的来龙去脉,我将会从最简单的初中数学入手,逐步推导出余弦公式。然后基于余弦公式串讲一些实践的例子。 一、业务背景 通常我们日常开发中,可能会遇到如下的业务场景。 精准营销,图像处理,搜索引擎 这三个看似风马牛不相及的业务场景,其实面临一个共同的问题就是相似度的计算。例如精准营销中的人群扩量涉及用户相似度的计算;图像分类问题涉及图像相似度的计算,搜索引擎涉及查询词和文档的相似度计算。相似度计算中,可能由于《数学之美》的影响,大家最熟悉的应该是余弦相似度。那么余弦相似度是怎么推导出来...

Sourcegraph 向个人开发者开放,将支持搜索私有库

Sourcegraph 正计划将其通用代码搜索平台扩展到云端,并在此过程中对 GitHub 和 GitLab 的数百万公共仓库进行索引,这样一来任何人都可以通过搜索找到它们。Sourcegraph 此番操作是在 D 轮融资 1.25 亿美元之后进行的,目前该公司的估值达到了 26 亿美元。 Sourcegraph 成立于 2013 年,旨在通过一个平台来 "解决大代码问题",该平台可以解决大多数企业在其项目中必须处理日益增长的源代码数量和种类而引发的问题。由于现在每家公司基本上多多少少都有一些软件项目,他们在不同程度上都必须处理一些代码,而随着这些代码库的增长,更多的仓库和开发者工具被扔进了这个巨大的“编码池”里,对代码的管理也会变得更加棘手,开发者也更难满足最后期限的要求。 为了应对这一挑战,Sourcegraph 将 DevOps 的各个环节结合起来,跨越了仓库、编程语言、文件格式、编辑器等。通过 Sourcegraph,开发人员可以更快地发现和修复问题,弄清楚如何使用一个特定的功能,确定改变一段代码会对依赖关系产生什么影响,自动进行大规模的重构,等等。 在此之前,向 Source...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。