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机器学习话题下的优秀答主. 112 人赞同了该回答. 题主的问题应该拆分成两个看： 一个模型如果AUC更高，但是实际效果不好怎么办？ 显然这说明离线AUC和线上效果不是成正比的。 这可能有如下几种原因： 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。
13,165,085. 1,584 个回答. 默认排序. 一直住顶楼. 6877 人赞同了该回答. 排队的人可以反过来想，排队就可以省1700的门票钱，这么想就高兴了。 发布于 2023-08-24 20:12. 北京Fund. 经济专业技术资格证持证人. 2.9 万人赞同了该回答. 你知道现在迪士尼为什么可以带食物了吗？ 因为这位勇敢站出来的 王洁莹 小姐姐，在19年年初，还在读 华东政法大学 的她，携带零食进入上海迪士尼乐园时，被工作人员拦住翻包并加以阻拦，态度非常恶劣，直到她将零食丢掉才被允许进园。 面对不合理的规定，她越想越气，查过资料才发现，美国和法国三处迪士尼都允许带食物，只有中国和日本不允许。
2017年7月21日 · 857 个回答. 默认排序. 知乎用户AHBYAa. 2 万人赞同了该回答. 挺多人看到这个回答的，在这里做一个小说明，如果遇到类似情况，需要求助路人的，请尽量筛选一下对象。 最优选当然是穿制服的军警，因为他们对这种一般坏的人，有天然压制力，只要人数没有明显劣势，就稳了。 其次就要选人多势众的群体。 不要找单独个体，很可能他帮你的同时，自己也很危险。 在陌生人求助的情况下，人多势众的帮忙阻拦是没问题，但是没有摸清楚情况前，为你打架不太可能，毕竟情况都搞不清楚，真的打起来，谁敢保证自己的安全，以及不会反被告严重伤人呢？ 人多势众就比较安全了，人数碾压的情况下，不是什么大金额，跟你的人基本也就放弃了。 以下原回答：
2017年12月28日 · System Event Notification (SENS) 服务监视并跟踪计算机事件（如 Windows 登录网络和电源事件）。 它还将这些事件通知给COM+事件系统订阅者。 它是可以通过打开服务管理界面确认相关状态和依存组件的异常的。
对于多模态整合的模式，有多种方法： 以LLMs为核心的多模态模型整合方式是指将LLMs作为通用接口，通过特殊的嵌入或编码方法将其他模态的信息转换为文本… 显示全部 . 关注者. 500. 被浏览. 92,360. 29 个回答. 默认排序. 徐海洋-mPLUG. 阿里巴巴 从业人员. 82 人赞同了该回答. 我觉得这两个方向并不冲突，都是很重要的研究方向！ ”以LLMs为核心“，针对的场景还是类GPT4的，Input可以是各个模态的，Output是文本的，主要两类，第一类以LLM作为核心模块，其他模态来对齐的端到端的模型，我们的mPLUG-Owl ，miniGPT4；LLM作为中枢的系统模型，比如HFGPT，VisualChatGPT；
1335 人赞同了该回答. 听过的一个真事，家属区的，曾经有个被拐卖的姑娘被家人千辛万苦找到，以前如花似玉的小姑娘，父母都是高校老师，家境优渥，被拐时还没成年。 等找到时双腿被人打折，眼弄瞎一只，舌头也给切了半，说不了囫囵话，全身都是伤，大着肚子，疯疯癫癫地。 当时找到时，父母都快疯了，搂着姑娘哭，表示无论多昂贵的代价也要治好她。 姑娘突然一下不疯了，瞪着父母，口里反反复复重复发着“si”的音，拼命想表达什么。 后来带回来，医院呆不下去，只要镇定一过，就开始闹，只能领回家，这种情况也没有保姆和护工愿意照料。 母亲只有辞职，寸步不离跟着。 有天，也是当妈的实在疲惫，不小心打了个盹，姑娘从窗口跳了下去。
7890 人赞同了该回答. 十八线小城市， 我读高中时，学校来个黄毛老外， 当时我们这种城市能见到个外国人属实稀罕， 这老外不知道在学校干嘛的， 反正中午打饭和我们一样在食堂， 吃饭人多，排队很长， 这货就老插队，尤其爱插女生的队，
