本《Word Embedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）Word Embedding（3）LSA（Latent Semantic Analysis）（4）Word2vec的CBOW模型 （5）Word2vec的Skip-gram模型 （6）GloVe模型 （7）相关编程实现 本文介绍Word Embedding词向量，英文名叫Word Embeddin
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2024-10-22 09:33:51
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TfIdf TfIdf向量化是基于TF-IDF算法的一种文本向量化方法；TF-IDF全称：term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率，其主要思想是：如果某个单词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
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2024-06-04 06:21:01
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模型进行的是数学运算，因此需要数值类型的数据，而文本不是数值类型数据。 模型需要结构化数据，而文本是非结构化数据。将文本转换为数值特征向量的过程，称为文本向量化。将文本向量化可以分为如下步骤：1.对文本分词， 拆分成更容处理的单词。
2.将单词转换为数值类型， 即使用合适的数值来表示每个单词。
此过程便是将文本的非结构化数据转化为结构化数据
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2023-07-03 20:46:58
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GPT系列GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一系列基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI开发。以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。GPT-2：GPT-2于2019年发布，是GPT系
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2024-09-11 06:45:19
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http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术在深度学习安全领域，深度学习、练习中，你经常发现在训练大数据集的时候，深度学习算法才
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2023-09-11 16:04:44
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简述： 前面从新回顾学习了Solr，正好也借此机会顺便学习一下Lucene。一、什么是Lucene? 全文检索的一个实现方式，也是非结构化数据查询的方法。应用场景：在数据量大，数据结构不固定的时候，采用Lucene，比如百度、Google等搜索引擎，网站的站内搜索，电商平台的商品检索等。二、Lucene实现全文检索的流程1、原始文档 原始文档是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页
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2024-03-28 06:18:41
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什么是Embedding？ 近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。 今天我们就以诙谐生动的方式来理解一下这个看似高大上的名词吧。 “Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。 看到这个翻译的时候是不是一脸懵圈？什么叫嵌入？意思是
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2024-08-21 10:54:55
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@embeddable是注释Java类的，表示类是嵌入类。通过此注释可以在你的Entity中使用一般的java对象,此对象需要用@Embeddable标注。@embeddable是注释Java类的，表示类是嵌入类。 @embedded是注释属性的，表示该属性的类是嵌入类。注意：1.必须要实现serializable接口2.需要有无参的构造函数3.@Embeddable注释,表示此类可以被插入某个
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2024-04-09 14:14:36
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目录1.嵌入矩阵的基本作用 2.嵌入矩阵的数学解释3.嵌入矩阵在联合分布适应中的数学推导主要包括以下几个步骤4.在JDA中，怎么得到嵌入矩阵 5.联合分布自适应中如何得到嵌入矩阵 （另一种解释） 1.嵌入矩阵的基本作用 在机器学习中，嵌入矩阵通常用于将离散的类别型变量转化为连续的向量表示。在联合分布自适应（Joint Distribution Ad
向量化计算(vectorization)，也叫vectorized operation，也叫array programming，说的是一个事情：将多次for循环计算变成一次计算。上图中，右侧为vectorization，左侧为经典的标量计算。将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集，SIMD指令可以在一条cpu指令上处理2、4、8或者更多
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2024-05-06 19:07:42
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首先说一下文本分析流程：现在已经到了流程图的第五块内容了～NLP学习-分词：NLP学习-清洗：NLP学习-词形标准化：NLP学习-文本特征向量化：NLP学习-建模：暂无下面讲述文本特征向量化的相关内容。前面四个模块的完成，意味着我们已经有了以词为单元的数据了，但是有个问题...计算机能直接用这些词来训练吗？答案是不能的，例如如果之前接触过神经网络等概念的，或者自己拿别人模型跑着玩的时候就会发现，训
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2024-07-31 18:23:16
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2 回测名词本章节提到的金融名字和解释PnL: 利润和损失（Profit and Loss）net PnL: 净利润和损失年化收益交易手数风险敞口（exposure）:是指未加保护的风险，在股市中，其实是指投资股票的资金。
例如：牛顿有1万元，他拿其中的5000元买了股票，其余5000元买了保本的理财产品，那么买股票的5000元就面临这下跌的风险。也就是说他的风险敞口就是5000元。夏普指数
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2024-03-05 06:29:19
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变量数据类型：Java是一种强类型编程语言生命周期：有效范围，Java提供了垃圾回收机制int kk = 100;Java中的数据类型可以分为两大类基本类型【原生】和引用类型【复杂】基本类型4型8种：整型：byte、short、int、long①Java采用补码的方式存储数据
②四种不同的表示方式：十进制、0 八进制、0x十六进制、0b 二进制
③在使用字面量，Java中的整数默认类型是int
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2024-04-09 10:40:10
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概述Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”，在深度学习中，Embedding技术对于深度学习非常重要，甚至可以说是深度学习的“基本核心操作”。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。 使用One-hot编码对类别、Id型特征进行编码，导致样本特征向量极度稀疏，而深度学习的结构特点使其不利于稀疏特征向量的处理，因此
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2024-04-03 09:02:32
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Matlab 编程思想——向量化编程C 语言的基本元素是单数值(比如单变量或数组里的元素) ，再加上其结构化的特点，决定了通常 C 语言程序大都充斥着大量罗嗦的单变量循环和判断语句(注 1)。而 Matlab 是以向量、矩阵为基本元素的，所以要编写真正的 Matlab 程序必须抛弃【 C 语言那种“单数值、元素化”考虑问题】的思路，转以向量、矩阵为最小单位来考虑问题。 也就是说， Matlab 的
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2024-05-20 12:00:28
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1.什么是embedding search嵌入（Embedding）是一种将离散的符号（如词语、字符或文档）映射到连续向量空间的表示方法。它将离散的符号转换为实数向量，从而使得计算机可以更好地处理和理解文本数据。OPENAI提供内置的Embedding api，可以直接使用。2.如果要求GPT回答关于不熟悉的话题的问题，可以采用以下方法：搜索：利用一个文本库，搜索相关的文本段落，这些段落可能包含与
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2024-02-24 12:51:26
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1.对象与对象引用的区别是什么？public class Demo{
public Demo(){};
public static void main (){
Demo demo=new Demo();
}
}代码中"Demo demo"是声明了一个对象引用，存储到栈内存中，“new Demo”是利用类的构造函数声明并初始化了一个对象，存储到堆内存中，而“=”则将对
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2024-06-04 19:48:24
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在自然语言处理（NLP）中，词向量（word embedding）是一种将词语转化为数字表示的技术。这种表示通常是高维的向量，通过捕捉词语间的语义关系，使得计算机能够更好地理解和处理人类语言。词向量的概念包括多个重要方面，例如词的相似性、上下文关系等。接下来，我将详细说明如何在 Python 中使用词向量，从环境预检到扩展部署的各个步骤。
## 环境预检
为了确保我们的工作能够顺利进行，首先需
第九章什么是风险和风险管理，风险管理有哪些过程？详细理解风险管理的各个过程。 风险：指结果的不确定性，或者说是一定时期可能发生的各种结果间的差异 风险管理：为了最好的达到项目的目标，识别、分析、应对项目生命周期内风险的科学与艺术 风险管理过程：什么是风险识别？其常用方法的哪些？ 风险识别：确定哪种风险可能影响到IT项目。 风险条目检查表例子（需求、管理、技术、外部 —风险）：企业应用软件有哪些风险
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2024-01-17 19:44:18
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总结一下文本向量化文本分析是机器学习算法的一个主要应用领域。然而，原始数据的这些符号序列不能直接提供给算法进行训练，因为大多数算法期望的是固定大小的数字特征向量，而不是可变长度的原始文本。为了解决这个问题，scikit-learn提供了从文本内容中提取数字特征的常见方法，即：tokenizing: 标记字符串并为每个可能的token提供整数id，例如使用空白和标点作为token分隔符；(分词标记)
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2024-06-26 08:43:25
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