百度关键词排名优化软件是一款能在短期内有效提高指定的词组、短语、句子等关键词百度排名工具。软件基于百度搜索用户行为分析研发而成，可用于网站关键词排名优化、提高网站有效流量等。 关键词排名的优点分析：1.节省费用，通过关键词优化提高的网站排名，不会因为点击而扣费。2.关键词自然排名只限于左侧排名，可让自己的产品展示到客户最喜欢的位置。3.关键词排名稳定，能长期显示在百度首页前面。4.利于品牌推广，稳定的自然排名能够获得同行和客户的信任。5.自然排名靠前的关键词带来商机更大，用户更倾向于点击查看自然排名的结果。6.全面覆盖，一个关键词排名上去后，相关的长尾词相应的也会排名靠前。7.更好的用户体验，正确的搜索引擎优化并不会为了迎合搜索引擎而把网站改得面目全非，相反，优化会遵循“用户喜欢的才是搜索引擎喜欢的”这一基本观点，去充分考虑用户的体验。 软件使用方法：IE浏览器必须升级到8.0或以上版本，之后添加需要提高排名的关键词、需要提高排名的网站或域名、站内二次点击文字或链接，并可根据自己的宽带速度设置点击时间。

最近写项目用到了Ratingbar，由于Android自带的Ratingbar可以改变星星的颜色，但是无法设置间距，所以我们自定义了Ratingbar，上传到这和大家分享，交流学习

TREC WebTrack 这是一个用于在即席任务上采用机器学习模型的存储库。 任何问题，PR或建议都将受到欢迎。 更具体地说，这些模型是查询文档对的重新排序模型。 由于计算每个查询文档对的相关性得分的成本太高，因此我们的目的是对每年的QL提交进行排名，您可以在找到它们。 这些模型能够根据文本文档与特定查询的相关性对文本文档列表进行排序。 可以使用此存储库来训练您的重新模型，或对定制数据（即一组查询和文档）使用预训练。 当前，实现了2个模型，其描述如下： Kai Hui，Andrew Yates，Klaus Berberich，Gerard de Melo。 。 在EMNLP中，2017年。 Kai Hui，Andrew Yates，Klaus Berberich，Gerard de Melo。 。 在WSDM中，2018年。 它们的实现改编自。 要安装运行（Python 3

大赛评委智能评分系统

这是公司搞活动时做的评分程序，觉得挺好，就一起分享给大家吧。。。 1、评分程序采用公司主题背景，按键隐蔽设计，所以可以直接用于背景+现场评分，不需来回切换屏幕。 2、分辨率设置为：1024 x 768。 3、系统设计最多为10个评委和20位比赛选手。 4、支持小数点运算。 5、去掉一个最高分和一个最低分，得出平均分。 6、最后一位评分结束后，点击排名，可以得出名次。 7、开始评分后会在“D:\hsy”文件夹中对应生成各选手得分情况，如：“1号选手.txt....2号选手.txt”（所以必需要有D盘）。 8、支持跳过和重唱。 9、“评：1”表示等待对1号选手进行评分。 10、有几个评委就点击几个评委，不能超过实际评委数量。 此评分系统是在此论坛某前辈代码基础之上改造而来，特此感谢！ 稍加修改即可用于公司各比赛评分场合。 如果觉得里面的代码写的比较乱，可以进行修改，谢谢!

这是单位搞演讲活动时需要做的一个评分程序，演讲人姓名和演讲题目的信息输入保存起来，进入评分程序时，选择保存的演讲人姓名，有几个评委就点击输入几个评委，选手最后得分为：去掉1个最高分和1个最低分后的平均分，得出平均分，还有超时扣分，在平均分上超1-10秒扣0.02分；超11-30秒扣0.1分；超30秒以上扣0.2分。评委的评分和平均以及最后得分也保存起来，可以实时查询最后得分排行榜。后经过几天的努力，终于可以实现，觉得挺好，就一起分享给大家吧。。。

TrecIRE评估 Trec评估通过搜索ElasticSearch Index检索到的排名文档 对于ES索引上的每个查询，都要计算R精度，平均精度，nDCG，precision @ k，recall @ k和F1 @ k（k = 5,10、20、50、100），以检查检索的有效性。 URL Http使用curl请求与弹性搜索之间的来回数据交换获取和放置请求。 使用Matlab 2-D图数据分析工具创建了精确调用图。

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现，有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发，比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM

对投标文件进行报价打分及综合评价打分，可以设定权重分值，加权值，浮动值等

jquery五角星评分满分100分，用户web开发