词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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系统调用系统调用（system calls）, Linux内核, GNU C库（glibc）.在电脑中，系统调用（英语：system call），指运行在用户空间的程序向操作系统内核请求需要更高权限运行的服务。系统调用提供用户程序与操作系统之间的接口。大多数系统交互式操作需求在内核态执行。如设备IO操作或者进程间通信。用户空间（用户态）和内核空间（内核态）操作系统的进程空间可分为用户空间和内核空间
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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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：@
现代企业级开发中，在线文档管理是必不可少模块之一，本例所讲在线文档管理模块包括了文件上传到服务器上、文件浏览、重命名、移动、复制、删除、新建文件夹、压缩、解压缩、在线编辑等多种常用操作，适用于无纸化办公OA、ERP、CRM、项目管理、文件管理（网盘）、主机管理等多种场合。
需要完整代码的见文章最下部的链接 在线文件管理模块功能及应用: 
(本文转自：开源最前线)每当接手一个他人开发好的模块或者项目，看着那些没写注释的代码，是不是很抓狂？每次写文档都要花大量的时间处理格式排版等非技术问题，是不是崩溃？有时候一份文档，不止是一个人编写，几种不同风格掺杂在一起，阅读起来吃不吃力？今天，就和大家分享一个专门为程序员开发文档开源管理系统——ShowDoc。目前，它已经在Github上标星超5300，1.3K个Fork！Github地址：ht
1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
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2024-05-13 20:43:59
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在这篇博文中，我将分享我在配置、使用和优化“Ollama Embedding API”过程中所遇到的挑战及解决方案。Ollama Embedding API 是一个功能强大的工具，能够将文本数据转换为高维向量，以便进行机器学习和深度学习任务。以下是整个过程的详细记录。
### 环境配置
为了开始使用 Ollama Embedding API，首先需要配置开发环境。整个环境配置流程如下图所示：
推荐一：影檬影檬是一款非常棒的在线高清视频播放神器，它提供了各种各样的电影、电视剧、综艺节目等类型的高清视频资源，并且支持在线播放和下载，让我们可以随时随地观看自己喜欢的视频内容。首先，它的视频资源非常丰富和多样化。无论你是想看最新的电影、热门的电视剧，还是追逐最新的综艺节目，影檬都能够为你提供高质量、全面的视频资源，带给你更丰富、更有趣的视频观看体验。其次，它的界面和操作非常简洁易用。影檬采用了
介绍 用法 TokenEmbedding参数 初始化 查询embedding结果 可视化embedding结果 计算词向量cosine相似度 计算词向量内积 训练 切词 预训练模型 中文词向量 英文词向量 Word2Vec GloVe FastText 使用方式 模型信息 致谢 参考论文 介绍 Pa ...
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2021-08-23 15:53:00
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深入理解深度学习之 Embedding1. 从 one-hot 编码引入 Embedding在正式介绍 Embedding 之前，我们必须先理解它提出的背景，也就是说研究者提出 Embedding 是为了解决什么问题。首先我们有一个 one-hot 编码的概念。我们知道神经网络是不能处理字符数据的，所以在文本预处理中对一句话进行数值编码，比如对于一句话“我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去”，我
在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理（NLP）中遇到了一个包含
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2024-07-03 23:15:17
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有时候，打我们打开别人发给的Excel电子表格，会惊奇的发现，某些单元格里面的对象，在其对应的FX函数 代码输入框中，会看到诸如：“=EMBED("文档","")”，“=EMBED(" 包","")”，“=EMBED("MSMap.e","")”，=EMBED("MSGraph.Chart.8","")……等等这样的信息。 那么，在excel中，EMBED到底是什么呢？ 从本质上来讲，EMBE
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2024-10-20 18:36:45
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Java8笔记(1)流流是什么流是Java API的新成员，它允许你以声明性方式处理数据集合（通过查询语句来表达，而不 是临时编写一个实现）。你可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器。用到的数据例子:Dish 类public class Dish {
private final String name;
private final boolean vegetarian;
p
一、作用 Embedding 是一种单词编码，用低维向量实现了编码，这种编码通过神经网络训练优化，能表达单词之间的相关性。 在是用独热码one_hot编码时，我们会发现单词的编码十分稀疏，以至于训练的效率不是很高。采用embedding的方法可以很好的
OpenAI，这次真的要Open了。那些训练费用动辄几百上千万美元的巨型NLP模型，不久后每个人都能用上，虽然是付费形式。就在不久前，OpenAI最新推出的GPT-3就有1750亿个参数，训练费用更是高达1200万美元，别说是普通人玩不起，就是一般的公司也负担不起。而现在OpenAI宣布，他们开发的NLP技术要以API的方式提供给普通用户使用。虽然不是完全开源代码，但至少不像以前那样只能使用阉割版
一、概述消息驱动 bean是一个异步消息消费者。当消息到达消息驱动bean服务的目的地或终端时，容器调用消息驱动bean。消息驱动bean实例是消息驱动 bean类的实例。消息驱动 bean 是为单个消息类型定义的，与它雇用的消息监听器接口一致。对于客户端，消息驱动 bean 是一个实现了一些业务逻辑运行在服务器上的消息消费者。客户端通过将消息发送到消息驱动 bean 作为消息监听器的目的地或终端
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
本文主要介绍hugging Face(拥抱脸)的简单介绍以及常见用法，用来模型测试是个好的工具~ 如下图所示左边框是各项任务，包含多模态（Multimodal），计算机视觉(Computer Vision)，自然语言处理(NLP)等，右边是各任务模型。本文测试主要有目录示例1:语音识别1.1.语音识别1.2.语音情绪识别示例2:多模态中的vit模型提取图片特征示例3:自然语言
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2024-07-09 20:43:44
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我最近打算开始学写Fortran程序和使用LAPACK和ARPACK。在学校的Linux上，一个make就搞定了。但是我自己的电脑是 Windows 7系统，什么cmake, nmake的我都试过了，没有一个能够make出来的。网上也有很多Windows下怎么用LAPACK的资料，有的直接给我一个编好的 LAPACK.lib，结果发现不能在gfortran上连接；有的要改Makefile什么的，我
