薪水：Pam: 105000 Jacky: 126000 房租： Pam: 22000 Jacky: 40000 食行：

[x] 護照 [ ] PTO!!!!! [x] 7/1 [ ] 7/29 [x] 填表 [x] 入境申報

棉條、洗衣球、睡衣、找小背心、水電工通排水孔 Pam 的回台購買清單： [x] 卸妝棉 [x] 身體乳 [] 寶拉 [] 牙刷

Notations: Raw Data: Orange Internal Data: Yellow

Checklist PowerPoint Slides Notebook Paper Overleaf Experiments :ledger:

Medium Search in Rotated Sorted Array (33): My ans: Use Binary Search twice for pivot and target collect mid_index in the function Best ans:

Slides & Experiment Results 06/30 資料路徑: DATASETS: /tmp2/yzliu/for_Jacky_senbai/CPR_revision/datasets RESULTS: /tmp2/yzliu/for_Jacky_senbai/CPR_revision/results Current problems:

NLP: Prompt: https://zhuanlan.zhihu.com/p/386470305 RecSys: Information Bottleneck

Indexing: Retrieve: Tuning BM25 tests on msmarco documents BERT-based Dense Retrieve v1 paper

我是中標題 IO: Input: 人口： 0~18 歲 (Ex:20 年) 高教擴張後？

New Alignment Method: Alignment By: (BM25) + BERT (Anserini) IMDB(ml1m)(query) <-> dbpedia(document) (predict.sh) ranking method 1.5h top-1

paper link https://youtu.be/5qmMwHeIvvc 1. Information Retrieval Information Retrieval = indexing + retrieving Indexing Inverted index

1. 影像前處理(78h) a.將非地面(至少應包含摩托車、汽車)影像濾除 - 44h 影像初步處理 （格式解析、檔案解析）4h 方法 survey (OpenCV, Yolo, ...) 10h 做法測試與實現 20h

1. What are Graphs? $\text{Given a graph }G = (V, E),\ \text{where } V={v_1, v_2, ..., v_n}, E={(v_i, v_j)|v_i, v_j \in V}$  1-1. Why we need graphs? Imagine that you are a NetFlix engineer, trying to recommend movies to the users... 1-2. What can we do to Graphs? Let $G = (V, E)$ denote a graph with node feature vectors $X_v$ for $v \in V$

Producer: hhchen Installation: Install Java 11 (JDK/OpenJDK) For those who install Java the first time or already install another version, please set your PATH & JAVA_HOME Install Maven (>= 3.5) clone the anserini from GitHub

這是蔡銘峰老師 108 下學期 Web Search and Mining 的共筆 4/7 Language Model for IR (II) 問題回應 WSM 共筆 4/7 史上最短的 Latex 教學(希望):

先讓我從小故事開始 當 Knuth ( 沒錯，演算法常出現那個 ) 在 1977 年， 正在寫( 到現在都還沒寫完 ) 的超級鉅作 "The Art of Computer Programming" 時， 他發現了一個可怕的事實: 當時所有能用的排版系統，全，都，太，爛，了。 不但沒辦法保留原始字體，還會讓他書中所有美妙的數學式， 全部都變得歪七扭八的。

課程筆記 問題一: OOO ( # 字號是標題，越多 # 字越小 ) 出自投影片 XXX 頁 (隨便放個圖，直接拉過來就可以上傳) 可以回在下面 $$ \log \frac{s \times((N-df_t)-(S-s))}{(S-s)(df_t-s)} $$

由於需要打數學式，所以用 Markdown 回應，以下照著順序講解。 出自上週(3/31)投影片第 28 頁: $$ \begin{equation} p(w|d)= \begin{cases} p_{Seen}(w|d), & \text{if}\ w \text{ is seen in } d\ \alpha_{d}p(w|C), & \text{otherwise} \end{cases} \end{equation} \text{ where }\alpha_{d} = \frac{1-\sum_{w\text{ is seen}}^{} p_{Seen}(w|d)}{\sum_{w\text{ is unseen}}^{} p_{Seen}(w|C)}$$