1、什么是优化器 优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1. 批量梯度下降法BGD(Batch Gradient Descent) 2.1.1、BGD表示 BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的
结论：（1）在我国大陆，EGM2008 模型高程异常的总体精度为20 cm，华东华中地区12 cm，华北地区达到9 cm，西部地区为24cm。（2）“移去-拟合-恢复”法原理是在利用函数模型( 如二次曲面模型) 进行高程转换前，首先移去用地球重力场模型计算得到高程异常的长波部分或者移去地形改正的短波部分，或者移去二者之和，然后对剩余高程异常进行拟合和内插，在内插点上再利用重力场模型或地形改正公式把
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2024-07-18 17:40:59
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参考transformer encoder-decoder结构：encoder用于embedding representation。decoder用于预测、生成任务。目录Problem DefinitionMethod CategoriesEncoder-Decoder Framework参考Problem DefinitionGraph机器学习的核心问题：如何把Graph结构信息纳入机器学习模型
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3
另一篇详细的博客 LoopClosing.cc这个文件是闭环检测与矫正的代码，其逻辑比较清晰。由于用到了多地图集，所以闭环检测不仅在当前地图中进行，还会在以前的地图中检测。如果是在当前地图中检测到了回环，则进行回环矫正；如果是在以前的地图中检测到了回环，则在回环处进行地图的融合，并矫正融合地图中所有的关键帧位姿和地图点。1、闭环检测与矫正的流程LoopClosing流程图1.检查队列中是否有关键帧
现在随着深度学习技术的迅速发展，深度学习技术在图像和语音方向的应用已经很成熟了。目前工程上应用深度学习一般源于数据的限制都是在ImageNet pre-trained model的基础上进行微调—fine-tune。由于ImageNet数以百万计带标签的训练集数据，使得如CaffeNet之类的预训练的模型具有非常强大的泛化能力，这些预训练的模型的中间层包含非常多一般性的视觉元素
一、Embedding 层1、词嵌入在神经网络中，单词的表示向量可以直接通过训练的方式得到，我们把单词的表示层叫做Embedding 层。Embedding 层负责把单词编码为某个向量???，他接受的是采用数字编码的单词???，如2 表示“I”，3 表示“me”等，系统总单词数量记为??????，输出长度为f 的向量???：??? = ?(???|?????? , ?)Embedding 层实现起
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2024-09-24 07:07:08
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我们的主题是预训练，那么问题是Word Embedding这种做法能算是预训练吗？这其实就是标准的预训练过程。要理解这一点要看看学会Word Embedding后下游任务是怎么用它的。它的使用方法其实和前面讲的NNLM是一样的，句子中每个单词以Onehot形式作为输入，然后乘以学好的Word Embedding矩阵Q，就直接取出单词对应的Word Embedding了。那个Word Embeddi
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2024-03-25 08:41:57
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论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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一、self-attention1. Vector Set as Input从前我们都是输入一个vector，现在有些情况下，我们需要输入一个vector set。文字处理 文字信号有两种处理方式
one- hot encoding 但是对于文字处理来说，由于文字数多，存在纬度高，彼此之间无关联的缺点。word embedding 单词嵌入，把x所属空间的单词映射到y空间的多维向量。顺便记录
直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所
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2024-07-24 20:59:56
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bgp网段互访2 描述：a和d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。1.siteA访问siteB会出现什么问题？ 无法通讯，路由黑洞，数据丢失 原因： 因为a，d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。 a会将siteA的路由传递给d，并且下一跳为a，d会把siteB的路由发给a，并且下一跳为d；
Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
embed包 提供了访问正在运行的go程序的功能。嵌入一个文件到stringimport _ "embed"
//go:embed hello.txt
var s string
print(s)嵌入一个文件到一个字节切片import _ "embed"
//go:embed hello.txt
var b []byte
print(string(b))嵌入一个或多个文件作为一个文件系统impo
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2024-06-11 11:46:15
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当前，BGE 快速迭代推出 1.5 版本并公布多项更新，其中，BGE 首次开源 3 亿条大规模训练数据，帮助社区训练同类模型，推
原创
2024-08-08 11:16:10
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类似物理上的计算机系统，Java虚拟机规范中也定义了一种Java内存模型，即Java Memory Model（JMM），来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果。现在最新的Java内存模型规范是JSR-133，即Java内存模型与线程规范，这套规范包含：线程之间如何通过内存通信；线程之间通过什么方式通信才合法，才能得到期望的结果。理解内存模
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2024-10-21 07:06:00
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
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2024-07-30 20:02:27
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目录1.本文改进2.模型结构3.训练模型4.预测数据5.实验结果6.模型比较7.结论分析 8.数据集分析 9.完整代码 1.本文改进本文主要是使用VGG-Face模型（卷积层不变，改变全连接层）在Adience数据库上进行年龄估计。在深度神经网络中，由于深度神经网络有数百万个参数，由于它们有若干层和数千个节点，因此过拟合问题变得更加严重。所有用于年龄分类和预测的数据库
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2024-10-30 10:56:31
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在这篇博文中，我将分享如何解决“ollama下载Embedding模型”的问题。Embedding模型在自然语言处理和机器学习中都扮演着至关重要的角色，其下载和使用的有效性直接关系到业务的使用效果和用户体验。
## 背景定位
在当今的科技环境中，Embedding模型在自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域显得尤为重要。它们能够将高维的数据映射到低维空间，并保持语义的相关性。随着对Emb
