神经网络中的数值特征Embedding化方法No EmbeddingField EmbeddingDiscretizationAutoDisMeta-EmbeddingsAutomatic DiscretizationAggregation Function 今天刷到了一篇华为诺亚方舟实验室发表在KDD 2021上的工作，论文标题《An Embedding Learning Framework
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2024-09-26 19:10:01
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一、词汇表达1. 编码①独热编码 | one-hot representation独热编码是指在向量中用一个位置来代表一个词one-hot 的缺点如下：无法表达词语之间的关系而且这种过于稀疏的向量，导致计算和存储的效率都不高②词嵌入 | word embedding词嵌入是指用多个特征来表示一个词，而这多个特征也就形成了一个空间（维数为特征的数量），所以就相当于将该词（多维向量）嵌入到了所属空间中
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2024-05-02 17:30:07
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设计内容 1、通讯录是一个简易的管理软件，管理所有联系人的通讯纪录（电话，e-mail）。 2、使用文件存取 1）、使用文件存储通讯录 2）、可以不保存新输入的纪录，但需要确认是否保存输入纪录 3）、如果已经有文件，只能在其后追加 3、联系人的分组管理 可以把联系人分为以下几组：亲戚，同学，朋友，工作，普通，其他等类型，存储联系人通讯纪录时需选择适当的分组。 4、通讯录的显示 1）、系统开启后默认
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2024-03-28 10:34:50
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学习 Transformer 该从那里起步呢？首先，当然是膜拜CV大佬，向大佬学习，这位大佬分析细致入理，写文幽默风趣，本文也是从这位大佬这里搬过来的（侵删）。这是大佬的知乎号：目录1. One-Hot Encoding2. Word Embedding3. Position Embedding为何使用三角函数呢？为何使用这种方式编码能够代表不同位置信息呢？End去繁就简，咱们直接开始！1. On
ollama如何使用embedding数据的记录
在最近的项目中，我们遇到了使用Ollama进行embedding数据处理的问题。Ollama是一款强大的工具，它可以帮助我们管理和生成基于深度学习模型的文本表示。然而，在具体实施过程中，我们碰到了一些挑战。以下将详细叙述这一过程的记录。
### 问题背景
在一个数据密集型项目中，我们希望利用Ollama为我们的文本数据生成高效的embeddin
lucene的词向量即TermVectors记录的是每篇文档每个字段每个词的词频、位置、字符偏移量、payload信息，与数据域的存储有着相似的实现思路同样由两个文件组成，一个是数据文件采用分片压缩存储的方式文件后缀名是tvd，另一个是索引文件用于随机获取某个文档某个字段的词向量信息文件后缀名为tvx。在写入向量文件数据的时候同样是按照（数量达到一定阈值或者占用空间达到一定阈值）后批量写入的，
Word Embedding是整个自然语言处理（NLP）中最常用的技术点之一，广泛应用于企业的建模实践中。我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射为计算机语言，然后输入到神经网络模型中学习和计算。如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢？本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解。
前言
Word
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2024-06-18 21:59:56
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其实Embedding技术发展相对比较早，随着深度学习框架的发展，如tensorflow，pytorch，Embedding技术显得越来越重要，特别在NLP和推荐系统领域应用最为广泛。下面主要讲讲我认识的Embedding技术。本文目录：一、Embedding技术发展时间轴关键点二、word2vec补充：fastText算法三、Item2Vec四、Youtube基于Embedding的召回算法五、
文章目录什么是 Word2vec？Word2vec 的样本是怎么生成的？Word2vec 模型的结构是什么样的？怎样把词向量从 Word2vec 模型中提取出来？Word2vec 对 Embedding 技术的奠基性意义Item2Vec：Word2vec 方法的推广Word2vec代码实现 提到 Embedding，就一定要深入讲解一下 Word2vec。它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流
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2024-06-07 16:34:26
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①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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提起Embedding,就不得不提Word2vec,它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流行，更为关键的是，自2013年谷歌提出Word2vec以来，Embedding 技术从自然语言处理领域推广到广告、搜索、图像、推荐等深度学习应用领域， 成了深度学习知识框架中不可或缺的技术点。作为经典的Embedding方法，熟悉 Word2vec对于理解之后所有的Embedding相关技术和概念至关重要。什
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2024-04-12 10:28:02
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在电信等行业的实时业务中，如BOSS/BSS/OSS等系统升级，ORACLE数据迁移碰到的麻烦；高达TB级的数据，异构的迁移，而且要对生产系统重新做归档，整个过程时间长、而且非常麻烦；
数据归档是电信等关键行业数据迁移实施的一个关键环节，因为高达TB级的数据对于任何一个传统方案来说都是一个难题。因为需要解决几个问题：
*时间：
Oracle自增序列在Hibernate中的配置方法在很多情况下，我们使用Hibernate在已经建立好数据库的基础上。在oracle中，如果已经建立好的数据库中使用了sequence,则可以按照下面的步骤把它引入到Hibernate中： 1、在oracle 首先创建sequenceCREATE SEQUENCE SEQ_ID
INC
bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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虽然通过 sentence-transformers 可以使用众多预训练模型，但这些模型几乎都采用了与原始 SBERT 模型相同的架构——在 tran
原创
2024-09-24 16:04:42
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PL/SQL操作EXCEL(暂存)测试通过,修改部分,但是整个过程还没有理顺...
PL/SQL操作EXCEL有多种方法，但都不理想。比较了一下，还是通过JAVA的方法比较适用。
1. 使用UTL_FILE包
declare
l_file utl_file.file_type;
BEGIN
l_file :=utl_file.fopen('MY_DIR','test1.xls','w');
ut
Bert 家族系列模型Q&A
BERT家族-预训练模型 Q&A文章分为三个Q&A部分：什么是 pre-train 模型？如何 fine-tune？如何 pre-train？1. 什么是pre-train 模型Q1：预训练模型有什么作用为每个 token 都产生一个表示其信息的 embedding vectorQ2：之前获取 emb
1.注意力机制意义：人类的注意力机制极大提高了信息处理的效率和准确性。公式： 1)自注意力机制 b都是在考虑了所有a的情况下生成的。以产生b1向量为例：1.在a这个序列中，找到与a1相关的其他向量 2.每个向量与a1关联的程度，我们用数值α表示那么这个数值如何计算的呢？计算的方式有很多种：我的理解：关联程度就相当于question（问题）与key(答案）的匹配程度&n
深度学习-生成模型-预训练方法：Embedding（Tranform Object To Vector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、Word Embedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(Word Embedding)空间语言模型(Vector space models, VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram 模型四、Embedd
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2024-04-22 19:46:22
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下载好安装包后，解压安装。在第一打开时肯能会出现需要注册码，此时，在弹出的对话框中选择“Demo”即可。那么就可以得到如下的操作界面。图1案例1：对于简答的线性问题的求解图2如图2所示，是一个简单的线性问题。根据限制条件，求解2x1+3x2的最小值。在图1代码区输入以下代码：min=2*x1+3*x2;
x1+x2>=350;
x1>=100;
2*x1+x2<=600;第1
