BGE-M3模型凭借M3嵌入模型凭借其在多语言支持、多功能性和处理不同数据粒度的能力上的优异表现，为文本
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
操作系统基础 操作系统:(Operating System，简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件，任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行。注：计算机(硬件)－>os－>应用软件 CS和BS架构Client<===========>Serve
封装类型70种其中最常用的就是ＤＩＰ和ＳＯ（ＳＯＰ），即双插直列和小型贴片
70种IC封装术语1、BGA(ball grid array)
球形触点陈列，表面贴装型封装之一。在印刷基板的背面按陈列方式制作出球形凸点用以
代替引脚，在印刷基板的正面装配LSI 芯片，然后用模压树脂或灌封方法进行密封。也称为凸
点陈列载体(PAC)。引脚可超过200，是多引脚LSI 用的一种封装。
封装本体也可做得比
本文介绍了一种使用知识蒸馏技术优化向量模型BGE-m3的方法。通过将阿里云Qwen3-Embedding-8B（教师模型）的知识蒸馏至参
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
完整报错信息如下——这个错误表明你在使用 Xorbits Inference (Xinference) 加载模型时遇到了问题。问题在于模型引擎（engine）参该模型。
ollama bge是一个用于改善客户端与服务器之间的数据交换和处理的框架。它通过高效的请求调度及数据仲裁，提升了系统的响应速度和处理能力。然而，随着新版本的发布，可能会出现兼容性、性能等问题。为了更好地应对“ollama bge”中的挑战，下面将详细介绍各个方面的解决方案。
### 版本对比与兼容性分析
不同版本的“ollama bge”采用了不同的特性，这使得在进行版本升级的时候需要考量兼
TorchDrug教程–知识图推理教程来源TorchDrug开源目录TorchDrug安装分子数据结构属性预测预训练的分子表示分子生成逆合成知识图推理在知识图中，一个重要的任务是知识图推理，它的目的是在已知知识图中存在(h,r,t)-链接的情况下预测缺失的(h,r,t)-链接。有两种众所周知的知识图推理方法。一种是知识图嵌入，另一种是神经归纳逻辑规划。在本教程中，我们提供了两个示例来说明如何使用T
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2024-09-18 19:55:39
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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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Graph Embedding算法背景引入 先回顾下图的概念：图(graph)由节点(vertex)和点之间连线(edge)所组成；其中，点通常被成为“顶点(vertex)”,而点与点之间的连线则被成为“边”(edge)。通常记为,G=(V,E)。常见分为无向图和有向图。示例如下：无向图： 有向图： 在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构。示例如下：用户行为
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2024-07-09 08:48:59
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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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树模型1、决策树 ID3，C4.5，CART2、随机森林RF3、Adaboost4、GBDT5、XGboost6、孤立森林（异常检测）四、GBDT 提升树，GBDT同样基于最小化第m
m
个学习器和前m−1m−1个学习器累加起来损失函数最小，提升树采用残差的思想来最小化损失函数，将投票权重放到学习器上，使得基学习器的权重都为
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
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
对于所有 Xinference 模型（包括重排序模型），都必须明确指定。
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
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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上一章中，我们制作并添加了游戏地图。这一章我们要把英雄添加到地图上去并让他动起来，还有上一章没有用到的Meta层也要用上。首先选好英雄的图片，起码要有前后两个方向和左右方向中的任意一个。因为左右方向只要有任意一个方向镜面翻转后就可以得到另一方向了，cocos2d的sprite只要调用自身的一个setFlippedX（true）方法。当然你也可以准备两个方向的图片。新建类MagicHero，使其继承
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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