EE模块是搜索系统中改善生态、探索商品的重要链路，其目标是缓解数据马太效应导致模型对商品排序丰富性、探索性不足，带来的系统非最优解问题。以下分别从模型迭代、在线实验指标、离线评估体系介绍相应模块的优化。

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：LessWright编译：ronghuaiyang导读这是来自Google和Toyota的新NLP模型，超越Bert，参数小了18倍。TL;DR你以前的NLP模型参数效率低下，而且有些过时。祝你有美好的一天。谷歌Researc

目录一、I/O复用模型回顾二、创建选择器1.Pipe函数2.Poll函数三、注册Channel到Selector四、Select返回就绪事件集合一、I/O复用模型回顾!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/01e7f742f41c502c3ae941a

目录：1.ISO和TCP/IP分层模型2.IP协议3.TCP/UDP协议4.基于TCP的网络编程5.基于UDP的网络编程6.基于TCP的多线程的聊天室的实现1.ISO和TCP/IP分层模型：!(https://static.oschina.net/upload

Freemarker是一款模板引擎。模板数据模型输出 !(http://static.oschina.net/uploads/space/2013/0108/100909_oCtt_154489.jpg)从上图不难看出FreeMarker就是将数据模型中的值填充到模板文件中指定的插值处，最后将填充后的文本形式输

一，背景——横空出世的BERT全面超越人类2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于GoogleResearch提出的BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型。作为一种新型的语言表示模型，BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、

很多的app使用MVC设计模式来将“用户交互”与“数据和逻辑”分开，而model其中一个重要作用就是持久化。下文中设计的Model可能不是一个完美的，扩展性强的model范例，但在我需要重构的app中，这样的设计能够满足我的需要。关于ModelModel层包含了app的数据与逻辑，Model层中的类需要关心的是数据的表现，存储，以及操

　　前文(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fvolcanoliu%2Fp%2F11001746.html)中我们总结了linux系统中的5中IO模型，并且着重介绍了其中的4种IO模型：阻塞I/O(blockingIO)

Workbench的建立数据库EER模型图1.先看一下模型图建成的样子!(http://static.oschina.net/uploads/space/2014/1027/191505_ZgcG_1861317.png)2.使用Workbench进行数据库建模,包括数据库表、视图等等，建完之后通过F

StableDiffusion是一个先进的深度学习模型，用于创造和修改图像。这个模型能够基于文本描述来生成图像，让机器理解和实现用户的创意。使用这项技术的关键在于掌握其API，通过编程来操控图像生成的过程。在探索StableDiffusionAPI的世界前