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什么是 Embedding？
Embedding 技术对深度学习推荐系统的重要性
说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国 内
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2024-03-17 00:03:54
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引语 IM (Instant Messaging)是网络上最流行的通信方式，与日常生活息息相关。IM软件也层出不穷，例如：微信、QQ、易信等。通过多年深耕和技术沉淀，云信产出了一套成熟稳定的IM SDK架构。它提供了IM的主要功能，大大降低了第三方实现IM功能的难度。本文主要对IM接口设计实践展开论述。1 对外接口的设计准则SDK对外提供接口设计的基本原则是易用
由于自己想学习API方面的测试，但是市面上搜不到相关的图书可以系统学习，网上的内容又零零散散，适合有点API开发基础的人去搜索。为了方面新手学习API测试，现在整理了他人的宝贵经验和自己的学习心得，尽量在一篇文章中囊括API测试前需要了解的API基础知识。接口测试基础１.什么是接口？2.接口类型3.接口本质4.什么是接口测试？5.为什么做接口测试？6.怎样做接口测试？7.接口测试的测试点是什么？8
By Toradex秦海1). 简介嵌入式设备采用Embedded Linux操作系统进行开发已经越来越成为主流，但是如何将开发完成的Linux uboot/kernel配置，以及应用程序整合到Embedded Linux镜像中以便在量产的时候更方便的更新到嵌入式设备中可能是很多嵌入式开发者面临的挑战之一，而本文就以在Embedded Linux中使用比较广泛的Yocto project
OpenApi Generator是什么OpenAPI Generator 是一个完全免费开源 (Apache 许可 v2) 的项目，用来生成 REST1 API 客户端、服务器存根和基于 OpenAPI (以前称为 Swagger ) 规范的文档。如果您不熟悉OpenAPI 规范，那么它就是描述 RESTful API 方面最流行的标准，并得到 Adobe，Atlassian，CA Techno
token embeddings、segmentation embeddings、position embeddings。token embeddings：每个词用索引表示，维度（1,n,768）segmentation embeddings：前一个句子的词用0表示，后一个句子的词用1表示，维度（1,n,768）position embeddings：维度（1,n,768）（1）使用WordPi
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2020-07-25 15:26:00
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目录1、OpenAPI Generator简介1.1 OpenAPI Generator是什么?1.2 为什么选择OpenAPI Generator?1.3 谁需要 OpenAPI Generator?2、OpenAPI 2.0规范2.1 基础2.2 标签2.3 安全性定义3、OpenAPI Generator实践3.1 问题背景3.2 编写服务对应的规范文件3.3
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2024-02-27 22:16:45
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一 前言这篇文章主要是带大家入门下如何使用OpenAPI, 笔者在github上找到对应得swagger项目都没找到javase得人门文章，看了下是基于JAX-RS，吐血了；二 什么是 OpenAPI，OpenAPI 是 一种基于Resful 风格 对 API进行格式化描述的一种规范； 允许你描述你整个项目的API，简单的讲就是一种接口文档生成的规范；包括如下几点 ：端点描述（如 GET /use
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2024-02-27 12:23:13
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Option A配置及注释拓扑图将CE设备的路由传递到PE设备PE设备与ASBR-PE设备之间建立VPNv4邻居PE设备与ASBR-PE设备之间MPLS的LSPASBR-PE之间建立邻居关系最终实验现象及验证无法通信纯命令版CE1：PE1：P1：ASBR-PE1ASBR-PE2：P2：PE2：CE2： 拓扑图 首先介绍拓扑结构和网络需求：现在要实现CE1通过VPN访问CE2，分别有4个AS，分别
swfobject2.2参数详解（swfobject.embedSWF）swfobject.embedSWF(swfUrlStr, replaceElemIdStr, widthStr, heightStr, swfVersionStr, xiSwfUrlStr, flashvarsObj, parObj, attOb
一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；二是因为已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。那我们今天就一起讨论一下Graph Embedding的主要做法和前沿应用。word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方
某个类只有一个实例 并自行实例化向整个系统提供这个实例 需要私有构造方法毋庸置疑 自行实例化各有各的依据 提供单一实例则大体一致 饿汉静态变量初始化实例 懒汉初始为空 获取实例为空才创建一次 方法加上锁弄成线程安全的例子 DCL双重检查锁两次判空加锁让并发不是难事 创建对象并不是原子操作因为处理器乱序 volatile的关键字开始用武之地 静态内部类中有一个单例对象的静态的实例 枚举天生单例 容器
一、OCP 开放封闭原则(Open Closed Principle) Software entitied(classes,modules,functions,etc.) should be open for extension,but colosed for modification. &n
# Sentence Embeddings架构
## 1. 引言
在自然语言处理中，文本的表示是一个重要的问题。传统的文本表示方法，如One-Hot Encoding和TF-IDF，不能捕捉到句子的语义信息。近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的文本表示方法变得越来越受关注。其中，Sentence Embeddings架构是一种常用的方法，通过将句子映射到一个低维向量空间来表示句子的语义信息
原创
2023-11-22 08:49:59
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ollama Embeddings 参数
在现代机器学习和自然语言处理领域，“ollama Embeddings 参数” 的设置和调整对模型的性能有着显著的影响。掌握如何有效地配置这些参数不仅能帮助提升模型的性能，也能避免潜在的业务损失。接下来，我将带你深入探讨如何解决这一问题，从参数解析到性能调优，确保你能充分利用这些工具。
## 背景定位
在处理大规模文本数据时，模型的嵌入层设置不当可能导
1. 矩阵论记号约定2. 非负矩阵之Perron-Frobenius定理1907 年 O. Perron 发现正矩阵的谱有特别有趣的性质。G. Frobenius 在 1908-1912 年间将 Perron 的工作推广到不可约非负矩阵的情形，并得到了新的进一步结果。Oskar Perron 在1907年发表了关于正矩阵的一些基本发现称之为Perron定理，后来Frobenius将其推广到非负矩阵
前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法，本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder，这个方法在无监督学习领域应用比较广泛，尤其是其思想比较通用。AutoEncoder0.AutoEncoder简介在PCA一节中提到，PCA的可以看做是一种NN模型，通过输入数据，乘以权重w即可得到降维后的数据c，然后再利用c将数据进行还原。如下图：上面就是AutoEncoder的基本结构，对于前半部分（降
作者：Rani Horev 导读 对bert的解析，很简单，也很清楚，重要的是很好理解，让你一下子抓住重点。BERT是最近由研究人员在谷歌AI语言上发表的论文。它通过在各种NLP任务(包括问答(SQuAD v1.1)、自然语言推理(MNLI)等)中展示最先进的结果，在机器学习社区中引起了轰动。BERT的关键技术创新是将目前流行的注意力模型Transformer的双向训练应用到语言模型中。这与之
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2024-10-08 09:32:26
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首先解释一下什么叫做embedding。举个例子：地图就是对于现实地理的embedding，现实的地理地形的信息其实远远超过三维 但是地图通过颜色和等高线等来最大化表现现实的地理信息。 embedding就是用固定的维度来最大化表现原始信息。embedding可以翻译为向量或者表示。 1.Hashimoto, Tatsunori B., David Alvarez-Melis, and
原创
2022-07-15 21:24:49
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Ollama 和 Embeddings 是现代人工智能领域中两个重要的概念。Ollama 是一种用于自然语言处理的工具，而 Embeddings 是一种将文本转换为向量表示的方法。在这篇博文中，我们将探讨它们之间的关系，并提供关于如何有效迁移到新的版本、兼容性处理、实战案例以及性能优化的细致指南。
## 版本对比
在进行版本对比时，我们注意到 Ollama 和其对应的 Embeddings 实
