-Learning to Rank for Information Retrieval Tieyan Liu, 2011, book

Gallager的Information theory and reliable communication是1976版的，至今仍然是MIT的研究生必读教材。

CSC-Information-Retrieval-3 编译命令行（使用 maven）： mvn clean package生成的 jar 文件将位于“target”文件夹中。 运行（在目标文件夹内）： java -jar assignment3-1.0.jar 输入通过标准输入提供。 输入示例： 10 2 3 1 0 0 2 0 2 0 1 程序输出排名质量的三个度量。

information-collection.zip

Envisioning Information，信息可视化始祖的参考资料。

BERT-QE 此 repo 包含该论文的代码和资源： 。 在ACL 的发现：EMNLP 2020 中。 介绍 BERT-QE 利用 BERT 的优势来选择相关的文档块进行查询扩展。 BERT-QE 模型由三个阶段组成，其中可以使用不同大小的 BERT 模型来平衡有效性和效率。 下面列出了 Robust04 上的一些实验结果： 模型 襟翼 P @ 20 NDCG@20 地图 BERT-大 1.00 倍 0.4769 0.5397 0.3743 BERT-QE-LLL 11.19 倍 0.4888 0.5533 0.3865 BERT-QE-LMT 1.03 倍 0.4839 0.5483 0.3765 BERT-QE-LLS 1.30 倍 0.4869 0.5501 0.3798 要求 我们建议安装 。 然后使用 Anaconda 安装软件包： c

模糊查询-信息-检索 基于 Apache Lucene FuzzyQuery 的信息检索系统，用 Java 实现。

EasyOCR 即用型OCR，具有80多种以及所有流行的书写脚本，包括拉丁文，中文，阿拉伯文，梵文，西里尔文等。 什么是新的 2021年4月20日-版本1.3.1 添加对PIL图像的支持（感谢 ） 添加塔吉克语（tjk） 更新命令行的参数设置 当paragraph=True时，添加x_ths和y_ths来控制合并行为 2021年3月21日-版本1.3 第二代模型：比第一代模型小很多倍，推断速度快好几倍，附加字符，准确性可比。 EasyOCR默认情况下会选择最新的模型，但是您也可以在创建Reader实例时通过传递recog_network参数来指定要使用的模型。 例如， reader = easyocr.Reader(['en','fr'], recog_network = 'latin_g1')将使用第一代拉丁模型。 所有模型的列表： 2021年2月22日-版本1.2.5 添

信息年龄（AoI）是在2010年代初引入的，目的是表征系统对远程观察到的过程的知识的新鲜度。 事实证明，AoI是从根本上来说是一种新颖的时间度量标准，与现有的延迟和等待时间显着不同。 这种工具的重要性是至关重要的，尤其是在信息传输以外的情况下，因为通信也是为了控制，计算，推断而不仅仅是复制源消息而发生的。 本书介绍了当前的内容，并讨论了有关AoI的第一批作品，并讨论了可能产生更具挑战性和趣味性的研究的未来方向。

23001-7-2016