网络嵌入方法（Network Embedding）旨在学习网络中节点的低维度潜在表示，所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征，例如分类，聚类，链路预测和可视化。传统意义上的 Graph Embedding 被看成是一个降维的过程，而主要的方法包括主成分分析（PCA）和多维缩放（MDS）。所有的方法都可以理解成运用一个 n × k 的矩阵来表示原始的 n × m 矩阵，其中 k <&
keras-Embedding层嵌入层(Embedding Layer)是使用在模型第一层的一个网络层，其目的是将所有索引标号映射到致密的低维向量中，比如文本集[[4],[32],[67]]被映射为[[0.3,0.9,0.2],[-0.2,0.1,0,8],[0.1,0.3,0.9]]。该层通常用于文本数据建模。输入数据要求是一个二维张量：(1个批次内的文本数,每篇文本中的词语数)，输
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在...
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2021-10-26 15:46:16
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在...
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2022-04-26 09:31:11
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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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yolov7 训练自己的数据集并部署第一步 数据集准备第二步 train.py载入自己的数据集并训练第三步 将训练好的pt文件做成接口调用第一步 数据集准备第二步 train.py载入自己的数据集并训练第三步 将训练好的pt文件做成接口调用 第一步 数据集准备第二步 train.py载入自己的数据集并训练第三步 将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主
springboot-使用OpenAPI之后我再也没有写过接口文档一 前言这篇文章主要是带大家入门下如何使用OpenAPI二 什么是 OpenAPI，OpenAPI 是 一种基于Resful 风格 对 API进行格式化描述的一种规范； 允许你描述你整个项目的API，简单的讲就是一种接口文档生成的规范；包括如下几点 ：端点描述（如 GET /user , Post /user）;操作的参数，入输入参
导读：当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。什么是 embeddingembedding 其实就是一种稠密向量的表示形式。在 embedding 大行其道之前 onehot 才是最靓的仔。如果和我们比较熟
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2024-09-26 21:33:21
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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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本篇文章主要是教大家如何用OpenEmbedded构建嵌入式Linux系统，不过它做得太复杂，如果不出问题，用起来很方便，但是一旦出点问题，就不知道该怎样去弄了。作者是用Embedded-LFS构建的，它非常简单，当然功能也要弱一些，对于只想玩玩的初学者还是有帮助的。 1. 下载Embedded-LFS： svn checkout http://embedded-lfs.go
QtEmbedded开发介绍之配置参数篇上 经常有人会在BBS和QQ群上大喊：怎么裁剪Qt，怎么安装那么困难啊。每当我看见时，都是非常无奈，其实Qt有套良好的配置安装机制，跟大多数linux程序一样，典型的先configure，然后make，最后make install三部曲。而如果要裁剪参数，其实可以在configure加上对应的参数来实现，通过合理的选择，完全
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2024-10-26 10:24:28
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本篇主要介绍ssis理论相关内容
导读：实例学习SSIS（一）--制作一个简单的ETL包实例学习SSIS（二）--使用迭代实例学习SSIS（三）--使用包配置实例学习SSIS（四）--使用日志记录和错误流重定向实例学习SSIS（五）--理论介绍SSIS 一、概述  
前面介绍过基于DFS邻域的DeepWalk和基于BFS邻域的LINE。DeepWalk：算法原理，实现和应用LINE：算法原理，实现和应用node2vec是一种综合考虑DFS邻域和BFS邻域的graph embedding方法。简单来说，可以看作是eepwalk的一种扩展，可以看作是结合了DFS和BFS随机游走的deepwalk。nodo2vec 算法原理优化目标设是将顶点映射为embedding
命名实体识别项目参考：https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER 和https://github.com/yumath/bertNER 特此感谢上述两个项目的贡献者！项目上只说了如何去训练的，但是使用TensorFlow Serving进行部署，翻遍全网没有找到合适的资料，遂自己分析模型，按照模型的架构分析输入输出然后导出。 此模型的导出比较耗时，自
文章目录1. 局域网网站2. 互联网网站1. 局域网网站首先下载nginxsudo apt install nginx下载完后，nginx会自动运行。这时，在树莓派的浏览器中输入localhost回车后，如果顺利的话即可看见nginx的欢迎页面。想要配置自己的网页的话，将写好的html、css、js等文件放在/var/www/html文件夹下（传送文件可以使用VNC自带的功能，否则推荐使用WinS
作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。什么是 embeddingembedding 其实就是一种稠密向量的表示形式。在 embedding 大行其道之前
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2024-03-26 23:51:44
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在使用 Langchain 加载嵌入（embedding）模型 API 的过程中，我们可能会遇到一系列挑战与问题，以下是解决这些问题的过程记录。
## 背景定位
在机器学习与自然语言处理的应用中，嵌入模型的加载与使用至关重要。Langchain 作为一个高度模块化的框架，旨在提供灵活的 API 接口，以支持多种嵌入模型的集成。然而，用户在实际操作中常常会遭遇加载失败、模型不兼容等问题。
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效果图在最后，可先直接查看Swagger常用到的注解有：@Api
@ApiModel
@ApiModelProperty
@ApiOperation
@ApiIgnore
@ApiParam
@ApiResponse
@ApiResponses
@ResponseHeader1. @ApiApi 用在类上，说明该类的作用。可以标记一个Controller类做为swagger 文档资源，使用方式：@
很多行业用户在获取了大量的三维实景模型数据后，想要进行在线浏览或者分享给他人查看，以往只能通过人工手动将模型压缩，不但耗时费力，效果还难以达到预期。其实，只需要通过四维轻云地理空间数据云管理平台就能轻松实现三维实景模型在线浏览和分享。除实景三维模型(.osgb)外，还支持正射影像(dom)、激光点云(.las)和数字高程模型(dem)等数据的在线浏览和分享。 四维轻云是一款操作简单、支持
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2024-08-26 08:03:11
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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
