模型概述字符编码层字符编码层主要对字符进行编码，经过多个卷积层和池化层，再经过多个高速链路层和投影层，作为词的Embedding送入后续的层中。inputs先假设为[batch_size, seq_len, w_dim]，其中batch_size代表句子个数维度，也可以当成batch维度，seq_len表示最大句子长度，w_dim表示最大词长度，默认为50。实现代码:# 字符编码层
# shape
chatgpt是一个基于GPT-3模型的聊天机器人项目，它能够与用户进行自然语言交互，并提供各种实用的功能。然而，对于许多开发者来说，将chatgpt源码部署到自己的服务器上并不是一件容易的事情。在本篇文章中，我们将为大家提供一个详细的部署教程，帮助您快速地在自己的服务器上搭建chatgpt聊天机器人。第一步：准备工作在开始之前，您需要先准备好以下的一些工具和环境：1. Linux服务器：您可以使
Windows Embedded中文主页http://www.microsoft.com/china/windows/embedded/default.mspxWindows Embedded从入门到精通系列课程http://www.microsoft.com/china/msdn/events/webcasts/shared/webcast/Series/WE.aspxWindows Embed
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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你是否也像我一样是一个很菜的程序员，总是觉得自己的软件开发能力很有限？别担心，现在有了 Gpt-4，我们可以轻松地提高自己的工作水平！在本文中，我将向大家介绍如何利用 Gpt-4 具体实现这一目标。初识 Gpt-4Gpt-4 是一种人工智能技术，它基于深度学习模型，能够模仿人类思维方式，自动生成各种类型的文本内容。除了自动生成代码、文档等繁琐的工作，Gpt-4 还可以应用于自然语言处理、图像识别、
在本篇博文中，我们将详细探讨如何在本地部署Ollama的embedding模型，包括从环境准备到排错指南的整个过程。我们将以口语化的专业方式，循序渐进地介绍每个步骤及相关配置，确保你能够顺利完成部署。
## 环境准备
首先，在着手部署之前，确保你的系统满足以下软件和硬件要求：
- **硬件要求**：
- CPU：四核或以上
- RAM：16GB或更多
- 硬盘：SSD，至少100
在现代IT架构中，将本地部署的embedding转换为与LangChain支持的embedding兼容的格式，是实现机器学习模型高效集成的关键。本文为您提供一步一步的指南，帮助您完成这一过程。
## 环境准备
在开始之前，您需要确保开发环境具备以下依赖和硬件资源：
### 前置依赖安装
确保已经安装以下依赖库：
```bash
pip install numpy langchain tra
来自谷歌的一篇文章，这篇文章主要讲述的是一个利用深度学习来进行人脸识别的方法，目前在LFW上面取得了最好的成绩，识别率为99.63%。传统的基于CNN的人脸识别方法为：利用CNN的Siamese网络来提取人脸特征，然后利用SVM等方法进行分类。而本篇文章提出了一个方法叫做FaceNet，它直接学习图像到欧式空间上点的映射，其中
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2024-09-06 20:20:47
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先游DGame是一款内容体验非常棒的玄幻风格的MMO，先游DGame这款游戏根据天蚕土豆的小说《大主宰》改编，与主角一同在这个世界当中进行成长，当中会有各种不同的职业可以进行选择，不同的职业会有不同的成长体系，剧情故事完美还原小说当中的内容，为玩家带来更多的趣味体验。先游DGame简介先游DGame官方版是一款完美的仙侠动作冒险手游，完美的竞技切磋系统，最为庞大的战斗场景，视觉盛宴感受非常的空前，
前言现在成熟的前端团队里面都有自己的内部构建平台，我司云长便是我们 CI/CD 的提效利器。我先来简单介绍下我司的云长，此云长非彼云长，云长主要做的是：获取部署的项目，分支，环境基本信息后开始拉取代码，安装依赖，打包，并且将项目的一些资源静态文件上传 CDN，再将生成的代码再打包成镜像文件，然后将这份镜像上传到镜像仓库后，最后调用 K8S 的镜像部署服务，进行镜像按环境的部署，这就是我们云长做的事
目录1、简介2、FastDFS的存储策略3、FastDFS的上传过程4、FastDFS的文件同步5、FastDFS的文件下载二、安装FastDFS环境
0、前言1、下载安装 libfastcommon2、下载安装FastDFS3、配置FastDFS跟踪器(Tracker)4、配置 FastDFS 存储 (Storage)5、文件上传测试三、安装Nginx
1、安装nginx所需
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2024-07-19 09:15:42
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文章目录SDNE基本思想二阶相似度（无监督）一阶相似度（有监督）核心代码库实现应用—阿里凑单算法 SDNE基本思想SDNE（Structural Deep Network Embedding ）主要目标是保持网络的一阶相似性和二阶相似性。（相似性定义参考 【Graph Embedding】LINE的原理、核心代码及其应用）一阶相似度指：具有边相连的节点的Embedding向量具有相似性。主要反映
本地部署 langchain-ChatGLM1. 什么是 langchain-ChatGLM2. 什么是 langchain3. Github 地址4. 安装 Miniconda35. 创建虚拟环境6. 部署 langchain-ChatGLM7. 启动 langchain-ChatGLM8. 访问 langchain-ChatGLM9. API部署10. 命令行部署11. 其他，LangCha
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2024-10-11 17:18:32
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首先我们打开 Python 的解释器，在里面输入如下内容： >>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse当 a 和 b 的值皆为 1024 的时候，a is b 为 False，
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2024-10-28 20:29:50
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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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在本博文中，我将探讨“langchain Embedding 本地”的相关问题，具体涉及到备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和最佳实践。围绕每个主题，我将提供详细的代码示例、流程图、相关图表和其他信息，以帮助大家有效理解和实施本地嵌入。
### 备份策略
为了确保数据安全和可恢复性，我设定了一个周期性的备份策略。以下是一个甘特图示例，展示了备份频率和任务安排：
```merma
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
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2024-10-04 09:01:24
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一、作用 Embedding 是一种单词编码，用低维向量实现了编码，这种编码通过神经网络训练优化，能表达单词之间的相关性。 在是用独热码one_hot编码时，我们会发现单词的编码十分稀疏，以至于训练的效率不是很高。采用embedding的方法可以很好的
前言Stable Diffusion 是用 LAION-5B 的子集（图像大小为512*512）训练的扩散模型。此模型冻结 CLIP 的 ViT-L/14 文本编码器建模 prompt text。模型包含 860M UNet 和123M 文本编码器，可运行在具有至少10GB VRAM 的 GPU 上。接下来实战一下本地部署。本地部署1. 安装环境conda create -n diffenv py
嵌入式linux系统启动过程详解 Bootloader的概念和作用 Bootloader是嵌入式系统的引导加载程序，它是系统上电后运行的第一段程序，其作用类似于 PC 机上的 BIOS。在完成对系统的初始化任务之后，它会将非易失性存储器（通常是 Flash或 DOC 等）中的Linux 内核拷贝
