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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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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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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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
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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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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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；
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
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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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
准备： docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.6.2 7.6.2: Pulling from elasticsearch/elasticsearch c808caf183b6: Pull complete d6caf8
原创
2024-06-23 13:03:10
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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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CRM Customer RelationShip Management 客户关系管理：要求企业站在客户的角度，利用企业信息技术对获取的客户数据进行分析，快速识别客户需求变化，为客户提供更专业、更具个性化的产品或服务、从而提升客户对企业的忠诚度，最大化忠诚客户的支付溢价，进而提高企业核心竞争力。因为一般而言，企业吸引一个新客户所消耗的成本远高于维护老客户的成本，并且忠诚客户能带来额外附加
作者：张俊林，中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，以及在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。本文是 AI科技大本营经张俊林授权发布 BERT系列文章的第三篇，回顾前两
ollama如何使用embedding数据的记录
在最近的项目中，我们遇到了使用Ollama进行embedding数据处理的问题。Ollama是一款强大的工具，它可以帮助我们管理和生成基于深度学习模型的文本表示。然而，在具体实施过程中，我们碰到了一些挑战。以下将详细叙述这一过程的记录。
### 问题背景
在一个数据密集型项目中，我们希望利用Ollama为我们的文本数据生成高效的embeddin
Ollama是一个强大的工具，可以使用embedding模型来处理文本数据，提高自然语言处理（NLP）的能力。本文将详细阐述如何在Ollama中使用embedding模型，从用户场景还原到验证测试的过程，帮助读者全面理解这个过程。
## 问题背景
在一个全球化的企业环境中，一个团队致力于构建一个内部知识管理系统，以增强员工之间的协作与信息共享。为了实现更加智能的搜索功能，团队决定整合embed
如下使用bge-base-zh-v1.5和bge-m3进行测试： from FlagEmbedding import FlagModel model = FlagModel('bge-base-zh-v1.5/', #'bge-large-zh-v1.5/bge-large-zh-v1.5', qu
