recycle paper bag 相關
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更好地了解和区分关于FSC纸和Recycle纸？. 关注者. 2. 被浏览. 146. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。. 知乎凭借认真、专业、友善 ...
2021年1月31日 · 找工作中. 2923 人赞同了该回答. 科研造假的害处不仅仅是白养活了几个科研界的 寄生虫 ，其流毒并不比晚清的鸦片小。 首先 ，每一个研究都是建立在前人的研究上的，我们在设计实验的时候，必然依据前人的研究成果进行推演和讨论，再设计实验，然后投入大量经费进行各种实验。 这时候，如果你依据的实验是假的，那么随后跟进的经费就算全打水漂了，这一打水漂，可就不是几百万，而是几亿几亿的经费了。 比如 小保方晴子造假事件 ，其浪费的不仅仅是划拨给她自己的经费，还包括她发了大paper后，全世界各地跟进所浪费的资源，以及政府为了追查此事，不得不将她的实验再请第三方重复一遍的经费，损失根本无法估计。 其次， 撒谎的定理就是你为了圆谎，就不得不撒更多得谎，学术造假也是一样的。
2024年5月4日 · 即不同语言中，描述同种事物的词汇之间的相对关系保持不变。. 一种挖掘这种关系的方式是PCA降维，PCA的本质是对样本的协方差阵进行特征值分解，从而拆解出一个旋转矩阵和一个基矩阵。. 而我们已经知道不同语言中的词汇相对关系是一致的，只不过词汇的 ...
a. 首先AUC代表的是模型把全部样本放在一起排序的能力，但是你要的其实是每个用户在每一刷里面，把更好的内容排在前面的这样一个模型。 所以很简单，不要光用AUC来评估，用UAUC（把每个用户所有的样本分别算个AUC再加权平均）或者PageAUC（把每一刷的10条样本算个AUC再平均）来看，新的模型是不是比原有的模型更好。 这两个指标是更有个性化判断能力的 离线指标 。 b. 检查线上线下的数据是否计算一致，比如线上打分器打出来的分数和你离线模型用 离线log 数据打出来的是不是一样。 这是相当一部分模型错误的主要原因。 2. userId和 feeds 下拉深度是否是一个好的特征，该怎么用. 当然是好的特征，因为他们含有信号，不知道你的 ctr 模型是用在广告还是推荐。
