MLflow模型MLflow模型是用于打包机器学习模型的标准格式，可用于各种下游工具 - 例如，通过REST API实时提供服务或在Apache Spark上进行批量推理。该格式定义了一种约定，允许您以不同的“风格”保存模型，这些“风味”可以被不同的下游工具理解。 目录存储格式API模型内置型号口味模型定制内置部署工具
存储格式每个MLflow模型都是一个包含任意文件MLmode
BERT-flow来自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》，中了EMNLP 2020，主要是用flow模型校正了BERT出来的句向量的分布，从而使得计算出来的cos相似度更为合理一些。由于笔者定时刷Arixv的习惯，早在它放到Arxiv时笔者就看到了它，但并没有什么兴趣，想不到前段时间小火了一把，短时间内公众
这篇文章中，我们将Embedding技术单独抽取出来进行讲解。介绍在深度学习推荐系统中，Embedding主要的三个应用方向：在深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换；作为预训练的Embedding特征向量，与其他特征向量连接后一同输入深度学习网络进行训练；通过计算用户和物品的Embedding相似度，Embedding可以直接作为推荐系统或计算广告
转载
2024-07-22 13:24:37
307阅读
Drupal 是世界上最著名的CMS，模块可以说是Drupal的灵魂。如果把 Drupal 比作一艘航母的话，模块就是 Drupal 的战机；熟练掌握 Drupal 使用的模块才能更好的发挥 Drupal 的作用。如下简单介绍 Drupal 经常用到的模块：注：Drupal7新安装后，需要在模块中先选择 Update Manager ,保存后，就可以直接在后台添加其他模块了。1. Administ
实验5：OpenFlow协议分析和OpenDaylight安装一、实验目的回顾JDK安装配置，了解OpenDaylight控制的安装，以及Mininet如何连接；通过抓包获取OpenFlow协议，验证OpenFlow协议和版本，了解协议内容。二、实验任务Mininet生成拓扑连接OpenDaylight，在Mininet上通过ping抓包验证OpenFlow1.3协议三、实验步骤1.实验环境安装了
keras_preprocessing.image.image_data_generator.ImageDataGenerator.flow_from_directory()获取目录路径并生成一批增强数据。def flow_from_directory(self,
directory: Any,
tar
转载
2024-10-04 09:01:24
655阅读
Dialogflow is a natural language understanding (NLU) platform provided by Google. It is used to design and integrate conversational user interfaces into mobile and web apps, devices, bots,
哎，经过小半个月的模型构造，我得到了一令人悲伤的结果，按照我的想法创建模型之后，根本不work，我甚至不知道为什么softmax会分配出两个0的结果，按理说分出的东西的和肯定是1，哪怕全是10我都接受了，为什么会是两个0的结果，我很难过。接下来我想用时序网络实验实验了。就算是失败按理我也写一下吧，当成是实验记录了，大佬们要是有什么指导的地方也可以直接告诉我，谢谢各位了。从上次开发记录开始，我们从T
1.什么是BERT1由多个transform层叠加起来的结构著名传统方法word2vec,左图是用周围的词对中间词进行表征，右图是用中间词对周围词进行表征，也叫静态表征模型，缺点就是bank有三个意思，但是静态下只能表征一个意思，就适用性不好。还有可能就无法识别单身狗这种有隐含的多内容的词。 解决：把语义融合，BERT在representation的过程中又使用了transf
一、好用的中文模型合集 1.shaw/dmeta-embedding-zh shaw/dmeta-embedding-zh是一个只有 100M 参数的中文嵌入模型，支
目录npm本地模块全局模块 全局安装nodemon模块 镜像网站 全局安装镜像网站package.js中的属性
2. Image Retrieval主要提出了一种从粗糙到细致的检索方案（coarse-to-fine）。H层首先被二值化： 粗糙检索是用H层的二分哈希码，相似性用hamming距离衡量。待检索图像设为I，将I和所有的图像的对应H层编码进行比对后，选择出hamming距离小于一个阈值的m个构成一个池，其中包含了这m个比较相似的图像。 &nbs
Ollama Ragflow 大模型是一种新型的大规模人工智能模型，广泛应用于自然语言处理和信息检索等领域。通过合理集成和配置，使用该模型可以为开发者提供强大的文本分析和处理能力。接下来，我将详细阐述如何解决与Ollama Ragflow大模型相关的问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等六个方面。
## 环境准备
首先，搭建Ollama Ragflow大模型的环
1.对于短文本分类问题,它的主要特点是词空间很大，如果用词袋模型表示，会产生高纬稀疏向量，这给运算带来麻烦2.短文本分类问题，它的 document 和 features 都很多，这也是文本分类问题共同的特点，短文本的短带来了稀疏，同时短文本也 有自己独特的特点，它有很明显的主谓宾结构，绝大多数情况下一句话就是一个document。3.通常的文本分类问题的步骤
“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。”作者：卢明冬在之前的文章中，《文本内容分析算法》和《基于矩阵分解的推荐算法》文中
转载
2024-05-28 19:51:43
2080阅读
深度学习中不得不学的Graph Embedding方法 这里是「王喆的机器学习笔记」的第十四篇文章，之前已经有无数同学让我介绍一下Graph Embedding，我想主要有两个原因：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 Embeddi
转载
2024-08-20 17:48:31
170阅读
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
转载
2024-07-25 08:22:00
1774阅读
叮咚 看了苏剑林老师的博客，真心觉得大佬们的思路顶呱呱。 当然，建立大家直接去看链接均给出。本文偷懒，搬运了要点而已。《LST: Ladder Side-Tuning for Parameter and Memory Efficient Transfer Learning》——“过墙梯” 看模型大致就可以看明白了，蓝色表示参数固定，绿色则是更新参数，红色虚线表示反向更新参数。 这里插入苏老师给出的
一、模型类型说明 1、Chat模型 (AI的“嘴皮子”) 干啥用的：负责和你聊天对话，生成人类能看懂的回答 经典模型：Llama3、Qwen、
文章目录背景说明ARCS解释第一个Attention(注意)知觉唤醒激发探究变化第二个Relevance(关联)熟悉化目标定向动机匹配第三个Confidence(信心)期望成功挑战情境归因方式第四个Satisfaction(满意)自然的结果积极的结果公平 背景说明ARCS模型是由美国佛罗里达州立大学的约翰·M·凯勒(John M Keller)教授于20世纪80年代提出的一个教学设计模型。该模型
转载
2024-10-09 11:20:17
56阅读
