Drupal 是世界上最著名的CMS，模块可以说是Drupal的灵魂。如果把 Drupal 比作一艘航母的话，模块就是 Drupal 的战机；熟练掌握 Drupal 使用的模块才能更好的发挥 Drupal 的作用。如下简单介绍 Drupal 经常用到的模块：注：Drupal7新安装后，需要在模块中先选择 Update Manager ,保存后，就可以直接在后台添加其他模块了。1. Administ
深度推荐模型（DLRMs）已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景，如视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务，极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据，频繁地迭代更新需求，以及高昂的训练成本，都对DLRM训练提出了严峻挑战。在DLRM中，需要先在嵌入表（EmbeddingBags）中进行查表（lookup），再完成下游计算。嵌入表常常贡献DLRM中99%以上的内存需求，
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2024-10-25 22:13:41
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模型
text:
I like deep learning.
I like NLP.
I enjoy flying.
one-hot
缺点：高维度，稀疏性，相似度无法衡量
co-occurrence
优点：相似度一定程度上可以衡量 缺点：高维度，稀疏性
SVD（降维）
观察发现，前10%甚至前10%的奇异值的和占了全部奇异值之和的
哈喽，大家好，我是开源君，一个资深的互联网玩家，致力于为大家分享各领域优质开源项目。今天给大家推荐的开源项目「drawio」，这个项目是davidjgraph开源的一大绘图项目， star 数拥有着 2.45万，很硬核，在功能上面基本和Microsoft Visio差距不大。这个开源项目相信很多程序员们能用到，绘图可以打开思路，这款绘图工具简单强大。项目介绍这个项目的网站地址是 diagrams.
在网页设计、样式代码编程过程中经常用到的设置字体大小的有px、pt、em等，本篇文字主要说说这三者的区别。 基本概念: px 就是表示pixel，像素，是屏幕上显示数据的最基本的点，最小单位； pt就是point，是印刷行业常用单位，等于1/72英寸。 em， 其实就是％，从这个概念上看，em才是真正的“相对单位”。 px是一个点，它不是自然界的长度单位，谁能说出一个“点”有多长多大么？ 可以
今天的博客主要参考了2018年KDD会议的一篇paper《Learning and Transferring IDs Representation in E-commerce》。主要讲了盒马鲜生Embedding的生成策略，因为盒马鲜生是一个比较新的平台，所以新用户和新商品的冷启动问题会比较突出，同时又由于盒马生鲜主打的是卖当季的生鲜，故新商品冷启动问题会持续存在。从整体来看，作者指出生成的商品E
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2024-06-26 15:03:40
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feature-based 和 fine-tune是NLP方向使用预训练模型时常用的两种方式，所以简单总结下。Feature-basedFeature-based指在使用时，并不直接使用模型本身，而是利用模型产生的结果，即LM embedding，通过预训练的模型处理数据得到额外的特征，引入到要训练的模型中。例如，在文本分类、序列标注等任务中，对输入的词进行编码得到词的embedding时，对于静
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2024-09-26 20:37:24
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1.什么是BERT1由多个transform层叠加起来的结构著名传统方法word2vec,左图是用周围的词对中间词进行表征，右图是用中间词对周围词进行表征，也叫静态表征模型，缺点就是bank有三个意思，但是静态下只能表征一个意思，就适用性不好。还有可能就无法识别单身狗这种有隐含的多内容的词。 解决：把语义融合，BERT在representation的过程中又使用了transf
Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2024-10-04 10:54:13
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MMSegmentation 是 OpenMMLab 开源项目里的语义分割领域的算法工具箱，它实现了许多高质量语义分割算法模型和数据集，也为语义分割任务提供了统一的框架和基准测试。它的主要特点如下：统一性，提供了统一的模块抽象和数据接口以及基准测试；灵活性，继承自 openmmlab 的模块化设计，各模块可以轻松替换构建不同模型；全面性：支持多种应用场景的分割任务，包括医疗、遥感和城市街景等，和学
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2024-07-19 06:26:39
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目录 01 背景介绍02 短文本分类划分03 深度CNN结合知识进行文本分类[1]3.1 概述3.2 整体步骤一：利用知识库概念化短文本二：模型整体结构设计3.3 实验04 主题记忆机制[4]4.1 概述4.2 模型结构设计4.3 实验05 总结01 背景介绍文本分类作为文本理解的基本任务、能够服务于大量应用（如文本
一、好用的中文模型合集 1.shaw/dmeta-embedding-zh shaw/dmeta-embedding-zh是一个只有 100M 参数的中文嵌入模型，支
文章目录总体介绍基于单词的模型 Word-based models文章实验分析总结思考 总体介绍 英文中的word embedding译成中文的意思为词嵌入。相比较中文，英文由于有天然的分隔符（空格）存在，因此识别英文中的单词变得非常容易。而如果想把中文转化成数值向量常见的有两种方法：char embedding（字嵌入），也就是将中文的一个一个的字转化成对应的数值向量；word embedd
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2024-09-30 14:27:51
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对于BIM模型而言，有些刚入门学习的朋友还并不知道它的来源渠道，其实在现阶段国内BIM模型来源基本就是三个渠道，一个是企业员工自建的，另一个就是从外面“购买”的，也就是所谓的BIM外包服，最后一个就是BIM团队。下面就从这三个渠道聊聊 对于BIM模型来源的看法。1、内部员工建模由企业内部员工进行BIM模型的创建是最常见的也是最好的方式。首先，企业的项目团队成员对项目有一定的了解，并且参与到项目生命
# 使用 PaddleNLP 获取中文 Embedding
## 问题描述
在自然语言处理 (NLP) 中，文本表示是非常重要的一环。其中，Embedding 技术被广泛应用于文本的表示和特征提取。PaddleNLP 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的 NLP 工具库，提供了丰富的预训练模型和工具函数，可以方便地获取中文 Embedding。本文将介绍如何使用 PaddleN
原创
2023-09-27 22:16:11
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参考Speech and Language Processing[1]假设人类的语言是上帝掷骰子生成的, 那这个骰子应该是什么样的呢? 语言模型, 就是从概率的视角, 来描述这个骰子. 具体一点, 给定一句话或者词序列, 语言模型负责给出其出现的概率. 而其中最简单的一种语言模型就是n-gram模型.n-gram就是n个连续的词, "我"是1-gram (或者unigram), "我们" 就是2-
1. 什么是word embedding通过一定的方式将词汇映射到指定维度（一般是更高维度）的空间广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如之前学习的word2vec，即可认为是word embedding的一种狭义的word embedding是指在神经网络中加入embedding层，对整个网络进行训练时产生的embedding矩阵（embedding层的参数），这个e
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2024-06-04 15:07:08
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模习、面试题等，资料免费分享！
原创
2024-10-29 14:16:29
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文章目录何为模型如何学到模型模型的种类Table lookup Model寻找最优策略算法value-base Dyna算法policy-base 算法环境模型 何为模型状态转移概率：状态价值奖励： 我们通常假设状态转移和价值之间是独立的如何学到模型通过环境交互，behavior policy采样一系列状态转移{S1,A1,R2,…,ST}，使用监督的办法学习状态转移和价值函数。模型的种类Tab
“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。”作者：卢明冬在之前的文章中，《文本内容分析算法》和《基于矩阵分解的推荐算法》文中
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2024-05-28 19:51:43
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