#NE(Network Embedding)论文小览自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding，今天我们要关注的这个领域是Network Embedding，也就是基于一个Graph，将节点或者边投影到低维向量空间中，再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务，对于复杂网络来说这是比较新的尝试，而且取得了一些效果。 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和论文，paper主要是来自
1 文转拼音库 pinyin4j项目简介：Pinyin4j 是一个流行的 Java 库，支持中文字符和拼音之间的转换。拼音输出格式可以定制。项目地址：https://gitee.com/cocho/pinyin4jGitee 传送门○ 2 汉字/拼音转换工具库 Pinyin4Net项目简介：Pinyin4Net 是一个 .net 下的汉字/拼音转换工具库。现支持 .net2.0, .ne
1.6.1.如何表示字符串 1.6.1.1.word embedding 1.6.1.1.1.文本表示（Representation） 1.6.1.1.2.独热编码 | one-hot representation 1.6.1.1.3.整数编码 1.6.1.1.4.什么是词嵌入 | word embedding ? 1.6.1.1.5. 2中主流的word embedding算法 1.6.1.1.
平常的前端开发工作中，编写js时会有很多地方用到函数的回调。最简单的例子就是：以上只能回调没有参数的(除法你事先知道回调的函数的参数)，如果函数有未知的函数，就不能如此简单的调用了。高级方法：1、使用javascript的call方法function doSomething(callback,arg1,arg2) {callback.call(this,arg1,arg2);}funct
1.JS的垃圾回收机制
2.js几种数据类型
3. class基本语法及继承
4.new和Object.create的区别
5.箭头函数及其this问题
6. Array.sort()方法与实现机制
7.Set和Map数据结构
8.Proxy
9.CSS权重及其引入方式
10. 标签全部作用
1.JS的垃圾回收机制 &
最近了解下基于 Token 的身份验证，跟大伙分享下。很多大型网站也都在用，比如 Facebook，Twitter，Google+，Github 等等，比起传统的身份验证方法，Token 扩展性更强，也更安全点，非常适合用在 Web 应用或者移动应用上。Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡。传统身份验证的方法 HTTP
Alex I这个翻译模型，不仅支持200+语言之间任意两两互译，还是开源的。Meta AI在发布开源大型预训练模型OPT之后，再次发布最新成果NLLB。NLLB的全称为No Language Left Behind，如果套用某著名电影，可以翻译成“一个语言都不能少”。这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多小众语言△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都
1. Lambda简介一个Lambda Expression (译为Lambda式) 就是一个包含若干表达式和语句的匿名函数。可以被用作创建委托对象或表达式树类型。 所有的Lambda式都使用操作符“=>“，表示“goes to (转变为)”。
在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理（NLP）中遇到了一个包含
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2024-07-03 23:15:17
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模型集成(Model Ensemble)模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。 模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。 常用的model ensemble方法
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2024-09-18 15:50:52
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一. 轻车熟路有了上一个章节对 System.Web.Caching.Cache 的探究，这里我们按照同样的思路对 MemoryCache 进行探究，相信必定会得心应手。1. 程序集准备a. 需要给项目添加 System.Runtime.Cacheing程序集。 b. 需要给使用的地方添加两个引用。2. 程序集探究 在对应的类中输入关键字 MemoryCache，选中点击F12
struts2远程代码执行探索如何在远程工作中脱颖而出 远程工作是许多专业人员的梦想。 但是，您需要了解这种工作方法的一些特征才能成功。 首先，我需要明确指出，这些Struts是我根据自己的所有工作经验而创建的，在此过程中存在许多错误和正确性，但是总会学习，这就是我将在这里分享的内容。 承诺 第一Struts。 承诺一词的概念是指已履行的义务或已兑现的词。 有时，承诺就像是承诺。 期
关于“ollama embedding model 接口”
在这篇博文中，我将详细记录如何解决与“ollama embedding model 接口”相关的问题，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展六大部分。
### 环境准备
首先，我们需要为这个项目准备一个合适的环境。这里列出了所需要的依赖和安装指南。
#### 依赖安装指南
- Python 3.8+
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很久没空来写个帖子。最近都在研究ALM，这个被HP,IBM，微软等已经实现了的东西。客官们肯定纳闷，ALM到底是什么？那么就小谈下呗。先说说ALM用来干啥的：1.从ALM的字面意思来讲，就是“程序生命周期管理”。XXXX管理，是否很耳熟？想起来需求管理、缺陷管理等工具没？jira？嘿，你上道了。从“xx管理”的角度，那就是一个track system，像jira这类的。那么他track的是什么？咱
深度学习Embedding技术总结介绍下Word2vecWord2vec如何进行负采样Word2vec对顺序敏感吗介绍下PageRank介绍下Item2vec介绍下Deepwalk介绍下Node2vec用户Embedding方法有哪些Embedding冷启动怎么做 介绍下Word2vec1. Word2vec是什么Word2vec 是 “word to vector” 的简称，顾名思义，Word
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2024-08-12 20:07:43
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jsonpath：对json串进行搜索安装jsonpath安装：pip install jsonpath 导入： from jsonpath import jsonpath jsonpath能通过简单的方式就能提取给定JSON中的字段。jsonpath官方地址：https://goessner.net/articles/JsonPath/在线检验jsonpath是否正确：https://www.j
Bert最近很火，应该是最近最火爆的AI进展，网上的评价很高，那么Bert值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？其实并没有，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多NLP的任务的最好性能，有些任务还被刷爆了，这个才是关键。另外一点是Bert具备广泛的通用性，就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模
本周主要学习了，在生成token的过程中的使用方法，以及可能遇到的问题和对应的解决方法。01 greedy（贪心算法）这个算法，每次预测token的时候，选择其中概率最大的那个token。直到预测到<end>时结束。这种算法的缺点：往往预测的句子，是没有什么意义的话，感觉说的不是人话。02 beam search这个算法是每次选择概率最大的k个，然后在该序列中依据前面已经预测过的tok
php token的生成 接口特点汇总：1、因为是非开放性的，所以所有的接口都是封闭的，只对公司内部的产品有效；2、因为是非开放性的，所以OAuth那套协议是行不通的，因为没有中间用户的授权过程；3、有点接口需要用户登录才能访问；4、有点接口不需要用户登录就可访问； 针对以上特点，移动端与服务端的通信就需要2把钥匙，即2个token。第一个token是针对接口的（api_tok
1.文本编码bert模型的输入是文本，需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字，称之为token embedding；当输入的是两句话时，用[SEP]标志分隔，得到segment embedding，前一句对应元素的编码为0，那么后一句编码为1. 输入 文本的元素位置信息，做position embedding。这三个embedding组合起来作为模型的输入
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2024-06-21 07:04:49
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