生成候选者概述在上一节介绍了推荐系统的基本框架：可以看到，生成候选人（generate candidate）是推荐的第一阶段，也被称作retrieve。给定查询，系统生成一组相关候选者。下表显示了两种常见的候选生成方法：类型定义实例基于内容的过滤使用项目之间的相似性来推荐与用户喜欢的项目类似的项目如果用户A观看过两个可爱的猫视频，则系统可以向该用户推荐可爱的动物视频协同过滤同时使用查询和项目之间的
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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Silverlight的Windows Embedded Standard好了，完成安装之后，我们就可以来做Windows Embedded Standard的第一个操作系统镜像了。在开始菜单中找到“Microsoft Windows Embedded Studio”，启动其中的Target Designer。然后再Target Designer的File菜单中选择New，创建一个新的Config
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2024-08-03 17:23:30
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`embedding_dim`：嵌入向量的维度，即每个离散标识符将被映射到的向量空间的维度。这个维度是任意选择的，但通常取决于任务
这个输出张量的数据类型是`float32`。具体来说，如果你有一个形状为`(N, D)`的输入张量，其中`N`是批次大小（即句
首先我们来看Embedding的参数。nn.Embedding((num_embeddings,embedding_dim)其中，num_embeddings代表词典大小尺寸，比如训练时所可能出现的词语一共5000个词，那么就有num_embedding=5000，而embedding_dim表示嵌入向量的维度，即用多少来表示一个符号。提到embedding_dim，就不得先从one_hot向量说
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2024-03-17 00:21:59
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推荐设置为，alt+e。e代表的就是erveryting 很多人不知道Everything怎么设置显示主界面快捷键?今日为你们带来的文章是Everything设置显示主界面快捷键的方法，还有不清楚小伙伴和小编一起去学习一下吧。 第一步：打开Everything软件，点击菜单栏的“工具>选项”。 &nbs
3.1.1 依赖和依赖注入 传统应用程序设计中所说的依赖一般指“类之间的关系”，那先让我们复习一下类之间的关系：泛化：表示类与类之间的继承关系、接口与接口之间的继承关系； 实现：表示类对接口的实现； 依赖：当类与类之间有使用关系
Embedding向量前言一、Embedding是什么？二、生成embedding方法三、生成样本训练集四、item2vec五、embedding最近邻 前言本节介绍生成embedding向量的两种方法：item2vec和graph embedding.一、Embedding是什么？Embedding向量就是用一个数值向量表示一个对象的方法。由于One-Hot向量往往比较稀疏，Embedding
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2024-06-18 19:28:13
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这次我们来简单讲一下什么时候Word Embedding和其常用的使用工具。首先，什么是Embedding？Embedding其实是一种降维的方式，即将不同的特征转换为维度相同的向量。离线变量转换成Onehot，就会造成维度特别高的现象，可以将他转换为固定size的embedding向量。任何物体、特征，都能转换为向量的表达形式。而向量之间可以使用相似度进行计算。当我们进行推荐的时候，可以选择相似
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2024-04-19 08:24:45
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step1. one-hot encoding首先，根据上篇内容我们知道，单词可以利用one-hot encoding进行编码，假设编码如下：Key(word)Value(index)One-hot encodinglove1e1=[1,0,0,0,…,0]you2e2=[0,1,0,0,…,0],3e3=[0,0,1,0,…,0]him4e4=[0,0,0,1,…,0]another5……He6
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2024-08-15 10:21:45
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特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。主要有两个功能：（1）减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合（2）增强度特征和特征值之间的理解几种常用的特征选取方法一、去掉取值变化小的特征 考察某个特征下，样本的方差值，可以人为给定一个阈值，抛开那些小于这个阈值的特征。二、单变量特征选择 单变量特征选
理解并发并发管理解决的是允许多个实体同时更新，实际上这意味着允许多个用户同时在相同的数据上执行多个数据库操作。并发是在一个数据库上管理多个操作的一种方式，同时遵守了数据库操作的ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。想象一下下面几种可能发生并发的场景：1、用户甲和乙都尝试修改相同的实体。2、用户甲和乙都尝试删除相同的实体。3、用户甲正在尝试修改一个实体时，用户乙已经删除了该实体。4、用户甲
相信看这篇文章的人都应该知道android中的Dialog了吧，如果对于Dialog还不是很了解可以看我之前的一篇详解文章：Dialog详解：随着Fragment这个类的引入，Google官方推荐大家使用DialogFragment来代替传统的Dialog，那么是不是说我们之前学习的Dialog知识都没有用处了呢？非也，新的fragment是来方便大家更好的管理和重用Dialog，之前的知识其实都
# Hive 中的维度（DIM）介绍
在数据仓库和大数据分析的领域，维度表（Dimension Table）是一个重要的概念。在 Hive 中，维度表一般用于描述业务中的实体信息，比如客户、产品、时间等。这些表通常不会频繁更改，其数据用于补充和丰富事实表（Fact Table）的数据，从而提供详细的分析和报告。
## 什么是维度表？
维度表是星型模型或雪花模型中的核心组成部分。它们通常包含多
原创
2024-09-24 06:16:44
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## 删除 PyTorch 中的维度: 一个入门指导
在使用 PyTorch 进行深度学习时，数据的维度管理至关重要。通常，处理高维数据（如图像、文本等）时，可能会需要删除某些维度以简化数据结构。在本文中，我们将探讨如何在 PyTorch 中删除维度，并展示具体的代码示例。
### 什么是维度？
在机器学习中，维度指的是数据的特征空间。以 2D 图像为例，图像的维度可能是 `(宽度，高度)`
原创
2024-09-27 07:41:57
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2.5 多维数组和矩阵2.5.1 生成数组或矩阵数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性)，维数向量是一个元素取正整数的向量，其长度是数组的维数，比如维数向量有两个元素时数组为2维数组（矩阵）。维数向量的每一个元素指定了该下标的上界，下标的下界总为11.将向量定义成数组向量只有定义了维数向量（dim属性）后才能被看作是数组> z<-1:12
> dim(z)<-c(3,4
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2024-05-14 17:35:02
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# 使用 PyTorch 实现 BiLSTM 嵌入的指南
在现代深度学习中，序列数据的处理是一个重要的研究领域。双向长短时记忆网络（BiLSTM）是一种广泛使用的算法，能够有效地捕获序列中的上下文信息。本篇文章将指导您如何使用 PyTorch 实现 BiLSTM 嵌入，并设置嵌入的大小。
## 实现流程
我们可以将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-31 09:08:24
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可能很多人并没有关注Embedding技术，但实际上它是GPT非常重要的基础，准备的说，它是GPT模型中理解语言/语义的基础。【解释什么是Embedding】对于客观世界，人类通过各种文化产品来表达，比如：语言，艺术品，图书，手机，电脑等……我们可以用语言表达，通过人的意识，比如问题，猜想，理论，反驳 来进一步表达。对于脑科学家，一直在研究人的意识从何而来，但截止目前，并没有什么突破。人的大脑是怎
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2024-06-05 15:34:01
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'缺省属性值:Const m_def_TimeFormat = "hh-mm-ss"'属性变量:'Dim m_TimeFormat As StringDim MyPropBag As PropertyBag'注意！不要
原创
2023-06-16 11:25:30
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