3.9插入template<typename T>
Rank vector<T>::insert(T const & e, Rank r)
{
expand();//检查是否需要扩容。
for (Rank i = _size; i > r; i--)//自后向前，所有元素顺次后移一个单元
_elem[i] = _elem[i - 1];
_elem[r
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O（输入输出）有关的概念，最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上，可以有多种方式。本篇会先介绍一下I/O的基本概念，通过一个生活例子来分别解释下这几种I/O模型，以及Java支持的I/O模型。基本概念在解释I/O模型之前，我先说明一下几个操作系统的概念文件描述符fd文件描述符（file descriptor）是计算机科学中的一个术语，是一个用于表述
目录一、什么是词向量 1.1 离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation）二、如何生成词向量三、如何让向量具有语义信息四、CBOW和Skip-gram的算法实现4.1Skip-gram的理想实现 4.2Skip-gram的实际实现一、什么是词向量 &nb
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2024-03-19 12:28:32
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基本概念简单属性：不能划分为更小的部分（其他属性）。单值属性：一个特定实体有只有单独的一个值。派生属性：可以从别的相关属性或实体派生出来。最简单的博客系统（一）实体集：用户，博客，评论，实体及其属性列出如下：（二）联系集：以上设计的实体集，联系集表示如下：（派生属性不存储，在需要时计算出来）实体集：user:包含属性（useId,name,password,motto,points,r
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2024-10-31 09:50:34
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文章目录1. Transformer优缺点：2. 序列标注任务中为什么还要lstm3.模型融合3.1字词向量结合3.2支持mask的最大池化3.3支持mask的平均池化3.4 Bert Finetune3.5 BERT+TextCNN3.6 BERT + RNN + CNN3.7 10折交叉训练融合代码参考4. 模型下载4.1 中文版下载地址4.2 ALBERT v2下载地址4.3 预训练模型
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2023-12-22 22:13:11
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图深度生成模型 deep generative models for graph回顾上一节课中的图编码，图卷积等今天，来学习图深度解码，也就是反编码，最终输出一个图结构Problem of Graph Generation图生成需要解决的问题给定一个真实图，生成一个合成图那么，什么才是好的生成模型？图生成的意义生成→深入探索图行程的过程异常检测预测——从过去预测未来新
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2024-05-14 21:43:09
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引子：语言模型简介所谓语言模型（Language Model，LM），即给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1x2...xk)。衡量一个语言模型的好坏，最好的方法就是将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognition、spelling corrector等。然后看这个语言模型在这些任务
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2024-05-02 12:56:29
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2.单个立体模型建立及其模型定向内定向：建立影像扫描坐标与像点坐标的转换关系，求取转换参数；VirtuoZo可自动识别框标点，自动完成扫描坐标系与相片坐标系间变换参数的计算，自动完成相片内定向，并提供人机交互处理功能，方便人工调整光标切准框标。相对定向：通过量取模型的同名像点，解算两相邻影像的相对位置关系；VituoZo利用二维相关，自动识别左、右像片上的同名点，一般可匹配数十至数百个同名点，自动
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2024-07-23 13:48:35
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向量空间模型（VSM：Vector Space Model）由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂 VSM概念简单，把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过
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2023-11-23 20:42:13
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说明通过NER的应用（识别公司名、人名、地名和时间），已经将BERT和Electra进行大规模的计算，以下梳理下其他的应用方向。BERT:BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊
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2024-06-09 00:52:08
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之前写过一篇 Pytorch：一个简单的神经网络——分类 ，通过定义一个网络类的方式来构建神经网络模型class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__() #
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2024-06-09 22:08:49
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建立神经网络模型由于网易深度学习课程只有视频部分，配套的作业还没上线，故只得进行自我练习。课程共分为5个大部分，其中有三个大部分是连续的，剩下两个为补充部分，现笔者已经完成了第一大部分-神经网络和深度学习，为了更好的进行接下来的学习，必须保证这一基础部分完全掌握，所以就利用这一部分吴教授所提到的整个神经网络的构造方法，利用python语言，进行详尽的建模工作，让自己把这部分的知识学扎实。首先做出一
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2024-02-09 22:14:32
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一、如何生成随机向量#加载库函数
import numpy as np
#定义输入数据，注意array()函数的参数，使用两个中括号[]表示二维数组，即矩阵
X=np.array([[1,3,3],
[1,3,4], [1,1,1]])
#输入数据，一维数组，即向量
Y=np.array([1.0,1.0,-1.0]
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2023-06-29 15:42:35
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词嵌入张量: word embeddings语句分块张量: segmentation embeddings位置编码张量: position embeddings最终的embedding向量是将上述的3个向量直接做加和的结果随机的抽取15%的token作为即将参与mask的对象：80%替换为MASK、10%随机替换、10%不变bert输入：实际上该表征是由三部分组成的，分别是对应的token，分割和
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2024-03-18 06:30:05
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# Java向量模型简介
## 什么是向量模型
在计算机科学中，向量模型是一种用于表示文本文档的常用方法。它将文档表示为一个向量，其中每个维度都表示一个词的存在与否或词的权重。向量模型常用于信息检索和文本分类领域。
在向量模型中，每个文档都表示为一个向量，而每个词都表示为一个维度。对于一个包含n个词的文档集合，我们可以构建一个n维空间，其中每个维度表示对应词的权重。这种表示方法可以帮助我们计
原创
2023-10-20 03:44:51
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向量（Vector）是一个深奥的词。不过这里的向量不是数学里的向量，也不是物理里的向量。在C++中的向量，就是一个存放数据的地方，类似于一维数组和链表。
向量的性能 在第九章末尾，我们介绍了数组存储和链表存储的优缺点。数组的缺点是分配空间不灵活；链表的缺点是无法通过下标快速找到结点。 然而这里介绍的向量却吸收了这两种数据结构各自的优点，综合性能较高。
文本嵌入和向量搜索技术可以帮助我们根据文档的含义及其相似性来检索文档。但当需要根据日期或类别等特定标准来筛选信息时，这些技术就显得力不从心。为了解决这个问题，我们可以引入元数据过滤或过滤向量搜索，这允许我们根据用户的特定需求来缩小搜索范围。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。例如，用户可能想要了解 2021 年实施的新政策。通过使用元数据过滤器，系统可以先筛选出 2021 年的文档，然后在这些文档中执行
大家好，今天给大家分享大模型微调方法：LoRA,Adapter,Prefix-tuning，P-tuning，Prompt-tuning。 文章目录1、LoRA2、Adapter3、Prefix-tuning4、P-tuning5、prompt-tuning参考资料 1、LoRApaper：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models（htt
1. 问题描述给你若干篇文档，找出这些文档中最相似的两篇文档？相似性，可以用距离来衡量。而在数学上，可使用余弦来计算两个向量的距离。因此，用向量来表示文档，然后就可以用余弦来计算两篇文章之间的相似度了。2. 词袋模型一篇文档里面有很多很多句子，每个句子又是由一个个的词组成。词袋模型，通俗地讲，就是：把一篇文档看成词袋，里面装着一个个的词。从而，将一篇文档转化成了一个个的词(或者称之为 term)，
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2024-04-24 09:30:05
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人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点PCA/SVD后的问题二 Word2vec1.1 目标函数2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling （NEG）三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某
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2024-05-03 14:49:17
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