权重

深入理解wmd算法 WMD（Word Mover’s Distance） 1 是2015年提出的一种衡量文本相似度的方法。它具有以下几个优点： 效果出色：充分利用了 word2vec 的领域迁移能力 无监督：不依赖标注数据，没有冷启动问题 模型简单：仅需要词向量的结果作为输入，没有任何超参数 可解释性：将问题转化成线性规划，有全局最优解 灵活性：可以人为干预词的重要性 当然它也有一些缺点： 词袋模型 ，没有保留语序信息 不能很好的处理词向量的OOV(Out of vocabulary)问题 处理否定词能力偏差 处理领域同义词互斥词的能力偏差 时间复杂度较高：O(p3logp)O(p3log⁡p)（其中，p代表两篇文本分词去重后词表的大小） 在利用WMD计算两条文本的相似度时，会进行以下步骤： 利用word2vec将词编码成词向量 去掉停用词 计算出每个词在文本中所占权重，一般用词频来表示 对于每个词，找到另一条文本中的词，确定移动多少到这个词上。如果两个词语义比较相近，可以全部移动或移动多一些。如果语义差异较大，可以少移动或者不移动。用词向量距离与移动的多少相乘就是两个词的转移代价 保证全局的转移代价加和是最小的 文本1的词需要全部移出，文本2的词需要全部移入 我们先把文档看成词的一个分布（比如使用归一化的词频特征）。首先考虑如何令“文档 1

本文链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 “微信公众号” 1. 权重衰减（weight decay） L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项： 其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2 1/211经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个2，与1/2相乘刚好凑整为1。系数λ就是权重衰减系数。 1.2 为什么可以对权重进行衰减 我们对加入L2正则化后的代价函数进行推导，先求导： 可以发现L2正则化项对b的更新没有影响，但是对于w的更新有影响： 在不使用L2正则化时，求导结果中w前系数为1，现在w前面系数为1-ηλ/n，因为η、λ、n都是正的，所以1-ηλ/n小于1，它的效果是减小w，这也就是权重衰减（weight decay）的由来。当然考虑到后面的导数项，w最终的值可能增大也可能减小。 另外，需要提一下，对于基于mini-batch的随机梯度下降

选择器的权重问题，这个问题很简单，但很容易让人忽略，所以我在这里提一下 选择器的权重： ！important>内联样式>id选择器>类选择器（class选择器）>类型选择器 >通配符选择器 !important 表示最重要的，在属性值后面添加之后，表示这句代码权重最高层叠样式表：因为同一个元素可以有多种方法去给他添加样式当同一个元素通过几种方法添加了同样的样式的时候，只能选择其一，就会出现选择器的权重问题 包含选择器的权重问题： 选择器的权重我们使用e0ee表示 内联样式---1000 id选择器---0100 class选择器---0010 类型选择器--0001 通配符---00001 包含选择器权重=各个选择器权重之和 .fuqin#son=10+100=110 .fuqin.erzi=10+10=20 继承：表示子元素可以使用一些父元素的样式 注意点：继成的权重是最低的当我们用时不仅要注意前后位置，还要注意他们的权重之和 来源： https://www.cnblogs.com/muyun123/p/11431574.html

如何提高网站内页百度权重？现在非常多的网站运营人员对于提高网站内页权重都是非常重视的，那么你知道哪些提高网站内页权重的技巧呢？接下来壹基比小小就为大家来具体介绍一下如何提高网站内页权重。专业网站制作通俗的来说就是网站通过页面结构定位，合理布局，图片文字处理，程序设计，数据库设计等一系列工作的总和，也是将网站设计师的图片用HTML方式展示出来，属于前台工程师的一项任务，前台工程师任务包括：网站设计、网站用户体验、网站JAVA效果、网站制作等工作。网站制作是策划师、网络程序员、网页设计等岗位，应用各种网络程序开发技术和网页设计技术，为企事业单位、公司或个人在全球互联网上建设站点，并包含域名注册和主机托管等服务的总称。 近期发现手上优化的网站收录量还好，收录率达到40%以上，但是就是没排名，分析了下作了相应调整，后续优化效果将相继文章分享出来。商城网站建设就是要把网站做得对搜索引擎友好。是针对搜索引擎对网页的检索特点,让网站建设各项基本要素适合搜索引擎的检索原则,从而收录尽可能多的网页,并在搜索引擎自然检索结果中排名靠前,最终达到网站推广的目的。以下是关于提高网站内页百度权重的看法，算是抛砖引玉，有不妥的地方，欢迎大家联系本人探讨。 高质量的网站内容搜索引擎一旦收录，认可了也会给予本身一定的权重值。怎么产出高质量文章，网上一搜一大堆，就不在这赘述

转自：http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/17/2595249.html wikipedia：https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf 概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。 　　 原理 在一份给定的文件里， 词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化（分子一般小于分母 区别于IDF），以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。） 　　 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量

原文： https://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/17/2595249.html 　　TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降 。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。 　　 原理： 　　 　　在一份给定的文件里， 词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化（分子一般小于分母 ,区别于IDF），以防止它偏向长的文件。同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。　　 　

什么是TF-IDF TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率). 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 上述引用总结就是, 一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所有文档中出现次数越少, 越能够代表该文章. 这也就是TF-IDF的含义. TF 词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的 次数 。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件 但是, 需要注意, 一些通用的词语对于主题并没有太大的作用, 反倒是一些出现频率较少的词才能够表达文章的主题, 所以单纯使用是TF不合适的。权重的设计必须满足：一个词预测主题的能力越强，权重越大，反之，权重越小。所有统计的文章中，一些词只是在其中很少几篇文章中出现，那么这样的词对文章的主题的作用很大，这些词的权重应该设计的较大。IDF就是在完成这样的工作. IDF 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) IDF的主要思想是：如果包含 词条t 的文档越少,

外链的形式有很多种，其中有一种比较特殊，那就是 购买外链 。但是随着搜索引擎反spam的技术越来越强，购买外链的效果并不像2010年以前那样明显那样有效。相信以后搜索引擎对购买外链会审核更加严格，当然惩罚的力度也会加大。但是审核严格不代表购买外链没有效果，那么如何购买外链会获得比较理想的效果呢，经过一年多的观察与两个月的总结，今天0576q小游戏(www.0576q.com)的站长就给大家分享下购买外链一定要注意的几个事项，否者会出现对网站不利的影响，严重的会直接导致网站被k。另外一点值得大家注意的是同样一个链接可能对别人有效但是对你的网站可能是毒药。购买外链的注意事项主要有这几个方面，一是购买外链的节奏。二是购买外链期间网站内容问题，三是购买外链的质量与数量的问题。四是购买外链的持续性问题。 1.购买外链的节奏的把控 购买外链的节奏可以说是购买外链最难把握的也是最需要注意的，这就是为什么很多站长会问为什么别人买了链接了有效而自己买链接了不但没效果反而被降权了。很多网站特别是权重不高的站一下子购入很多外链，特别是目前各大中介机构都退出套餐活动链接批量购买能优惠多少多少，一个网站(特别是权重不高的网站)突然多出这么多高质量的链接会直接导致搜索引擎加大对外链的审核力度。 那么节奏如何把握呢，这里不能一概而论。如果你的站有一定权重，你可以把购买连接的频率提高点

传统的检测就是使用不同大小的窗口进行穷举，用分类器判断哪个窗口是目标。SS不想穷举，可以根据颜色、纹理的信息把图片分成不同的区域，这样就能够提取出大概包含目标的区域了，然后用这个粗略的区域在进行进一步的筛选。 问题： 1、要划分完全，不能漏掉，有的object之间是纹理不一样，有的是颜色不一样，单一的判断标准肯定无法完全cover所有的候选区域。 2、层次关系和尺度关系，轮胎是object，车子也是obeject，车子包含了轮胎，这是层次关系。轮胎的尺度小，所以用合适尺度的窗口来扫描图像才行，这是尺度关系。 3、速度，一定要比穷举快，不然没意义。 确定有用的特征 例一： 这两只猫咪的纹理是类似，所以纹理特征就不具有参考价值了。 但是用颜色可以很好地区分出来。 例二： 这时候颜色特征不管用了，纹理特征、边缘特征有用。 例三： 人当然会把轮胎看成是汽车的一部分，但是机器不会啊！ 很明显颜色、纹理特征差距非常明显，怎么会划分为一个目标呢？ SS策略也是遍历所有尺度，但是不是穷举，而是先得到小尺度区域，一次次合并得到大的尺寸，这样符合人类的视觉认知。既然特征很多，就把所有的特征都用上，然后进行排序，想要多少个候选区域，就产生多少个候选区域。 首先将图像分割成很多小块（图像分割方法），计算每两个相邻区域的相似度，然后每次合并最相似的两块，知道最终只剩下一块完整的图片

网络营销中，外链为王，内容为皇这句话在现在的SEO优化商场中经久不衰。外链发布和外链购买也成为站长常常谈到的论题，中网管家就外链选购简略的谈几点观念。关于新站来说沟通友情链接是很困难的，一般的新站别人都不会跟你沟通，更不要说高质量的啦。所以站长们之间就呈现了 购买外链 的买卖。 pr值 Alexa排名首要仍是要看PR值。这个是最直观的看一个站的权重凹凸。而且PR做弊的可能性也会很？PR值低于2（包含2）的权重都不会太高。所以假设想购买单向外链的话。网络推广公司中网管家建议：至少是购买PR3以上的。PR值是每三个月更新一次。 但假设谷歌耐久没有更新PR.这时咱们可以拿Alexa排名做必定的参阅。这个通过东西都可以查到。还有一点提示咱们。不是说PR值高的就可以购买。这还牵扯到PR输出值得问题。一般可以通过东西，比如站长东西来查询，这儿建议咱们，咱们不必过多专注于PR输出值是怎样算来的。一般来说。假设一个页面的导出链接越多。PR输出值就越低。所以。尽量不要购买比如黄金链、白金链之类的外链资源。 百度快照尽管百度快照与百度排名没有多大联络。但要是借外链做网络推广的话。中网管家仍是建议购买的外链百度快照更新时刻是要3天内的快照。因为有的网站PR值很高但几乎不做优化百度录入量很低。这样对站也不会带来太多的效果。外链的话仍是尽量找一些相关的资源这样效果出的会快些。 权重百度权重是咱们比较垂青的