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       在研究推荐和排序算法的过程中，DSSM（深度结构语义模型）是源码不可或缺的一部分。本文将详细介绍DSSM及其变体CNN-DSSM和LSTM-DSSM。理论

       论文链接：microsoft.com/en-us/res...

       源码：github.com/baharefatemi...

       简介

       现代搜索引擎在检索文章时，源码通常将文章中的理论关键字与query中的内容进行比较。然而，源码采矿游戏源码这种做法存在一个问题，理论即文字具有多义性，源码同样的理论含义可以用多种表达方式进行表达。因此，源码我们需要对query和document进行语义上的理论相似度匹配。

       通常，源码我们会使用隐语义模型LSA、理论LDA来衡量Query和Document之间的源码hot 源码相似性。然而，理论由于LSA、LDA是无监督学习的模型，这些模型的效果并不符合预期。基于隐语义模型，有两种扩展：第一种是使用BLTM结合DPM来拟合query和document之间的关系，另一种方法是采用深度模型对query和document进行自编码，但这两种方法都是无监督的方法。

       本文针对搜索场景，提出了一系列深度网络语义模型（Deep Structured Semantic Models），模型的核心思想是：首先将query和document映射到同一个低维语义空间，然后通过cosine来计算query和document之间的距离。与之前的pageutils源码无监督学习模型不同，DSSM使用document的点击量进行训练，因此DSSM的效果要优于其他无监督模型。

       接下来，我们来看看DSSM是如何对query和document进行处理的。

       DSSM的结构采用DNN结构，将输入的query和document转换到低维的语义空间，然后计算他们的cosine相似度。

       语义特征计算部分，首先使用DNN网络将query和document从高维的空间转换到低维的空间。对输入的query和document假设他们是x，经过转换的向量为y，[公式]表示隐藏层，[公式]分别表示隐藏层的迷途源码参数和偏置。

       最后一层采用tanh函数作为激活函数。最后将query和document映射到低维向量之后，我们采用cosine计算他们的相似度。

       为了解决query和document在第一层维度非常大的问题，本文提出了word hashing的方法，来对文本进行降维。做法就是使用n-gram来表示一个词语，例如good，我们把它拆分成trigram：go goo ood od。

       为了训练DSSM，我们需要得到query和他们对应的点击的document。作者假设如果用户点击了某个document，那么这个query和document就是javacondition源码相关的。因此，作者认为DSSM的目标是最大化给定query所对应的document的条件似然函数。条件似然函数的计算方式为：[公式]。其中，[公式]是平滑参数，D是针对query的所有可能相关的document集合，[公式]表示和query有关的且用户点击的document。

       有了以上的介绍，我们所要最大化的条件似然函数就是[公式]。因此，loss函数就是：[公式]。文中作者采用梯度下降法来最大化loss函数。

       作者收集了现实生活中用户搜索的日志作为实验的数据集，这份数据包含条用户query，平均每条query包含条url。每一个(query, document)的相关性分为5档，分别是0~4分，得分是人工评价的。模型的排序效果通过NDCG来衡量，这是推荐系统常见的评价指标，具体就是评价推荐给用户的内容是否是用户感兴趣的，而用户的阅读习惯一般是从上到下，所以我们希望将最相关的内容排在前面，然后以此类推。

       实验效果如下，其中：首先我们可以看出DSSM的效果优于其他模型，并且L-WH DNN的效果是最好的。

       DSSM是搜索里非常经典的一个算法，在工业界也广泛被使用。而且，根据应用场景的不同，对特征处理也会有一些区别。例如，在推荐召回模块的应用中，我们的输入可能就不再是query和doc的word embedding，而是用户和推荐的物品（例如**，商品）的特征。

       本文依然是由DSSM的作者提出，在语义特征计算部分采用CNN网络，网络结构如上图所示。在词向量的表达上依然采用了word hash（不知道为啥作者对word hash这么执着）。

       不过，trigram表示不能忽略了文本的上下文信息，因此作者在word trigram的基础上增加了letter trigram。在一定的窗口大小内，对该窗口内的word进行拼接就是letter trigram，例如I have an apple，可以被拼接为 # I have, I have an, ... 以此类推。

       然后以上表示经过卷积层，max-pooling，和全连接之后得到query和doc的低维向量。最后计算相似度的时候还是cosine距离。

       本文针对CNN-DSSM无法捕捉长文本的上下文信息的缺点，引入了LSTM。同时在LSTM的cell中加入了peehole，LSTM的cell结构如上图所示。

       与传统的LSTM不同，作者在遗忘门、输入门、输出门中都考虑了[公式]，总体来说考虑的信息更丰富。

有c单片机的一些项目代码吗？

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       使用液晶显示DS+S时钟+温度显示

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       //更新历史：增加温度显示，调整时闪动。

       // 增加零下温度显示

       SMCA(*2)模拟口线接线方式

       连接线图:

       ---------------------------------------------------

       |LCM----- | LCM----- | LCM------ |

       ---------------------------------------------|

       |DB0-----P1.0 | DB4-----P1.4 | RS-------P2.0 |

       |DB1-----P1.1 | DB5-----P1.5 | RW-------P2.1 |

       |DB2-----P1.2 | DB6-----P1.6 | E--------P2.2 |

       |DB3-----P1.3 | DB7-----P1.7 | VLCD接1K电阻到GND|

       ---------------------------------------------------

       DS 接线图

        Vcc2 CLK I/O /RST

        | | | |

        --------------

        | 8 7 6 5|

        | DS |

        | |

        | 1 2 3 4|

        --------------

        | | | |

        VCC1 GND

       1 脚接+5V 2，3脚HZ晶振 4脚接地 5脚接S的P 6脚接S的P 7接S的P

       8脚接后备电源，可以接老计算机主板上的3.6V电池，也可以通过二级管隔离接一个大容量电解电容

       电压在2.5V以上即可维持

       按键说明：1. 共三个键，低电平有效

        2. P 和 P 同时按：初始化

        3. P 端口按键：选择要调整的项目

        4. P 端口按键：增加；P端口按键：减少

       [注:ATS使用M晶振]

       =============================================================*/

       /*#include <ATx.h>*/

       #include <REGX.H>

       #include <string.h>

       #include<intrins.h>

       #define LCM_RS P2_0 //定义引脚

       #define LCM_RW P2_1

       #define LCM_E P2_2

       #define LCM_Data P0

       #define Busy 0x //用于检测LCM状态字中的Busy标识

       #define uchar unsigned char

       uchar id,timecount;

       bit flag,sflag; //flag是时钟冒号闪烁标志，sflag是温度负号显示标志

       void Disp_line1(void); //显示屏幕第一行

       void Disp_line2(void); //显示屏幕第二行

       void id_case1_key();

       //