深度学习Embedding技术总结介绍下Word2vecWord2vec如何进行负采样Word2vec对顺序敏感吗介绍下PageRank介绍下Item2vec介绍下Deepwalk介绍下Node2vec用户Embedding方法有哪些Embedding冷启动怎么做 介绍下Word2vec1. Word2vec是什么Word2vec 是 “word to vector” 的简称，顾名思义，Word
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2024-08-12 20:07:43
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关于“ollama embedding model 接口”
在这篇博文中，我将详细记录如何解决与“ollama embedding model 接口”相关的问题，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展六大部分。
### 环境准备
首先，我们需要为这个项目准备一个合适的环境。这里列出了所需要的依赖和安装指南。
#### 依赖安装指南
- Python 3.8+
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很久没空来写个帖子。最近都在研究ALM，这个被HP,IBM，微软等已经实现了的东西。客官们肯定纳闷，ALM到底是什么？那么就小谈下呗。先说说ALM用来干啥的：1.从ALM的字面意思来讲，就是“程序生命周期管理”。XXXX管理，是否很耳熟？想起来需求管理、缺陷管理等工具没？jira？嘿，你上道了。从“xx管理”的角度，那就是一个track system，像jira这类的。那么他track的是什么？咱
1. Lambda简介一个Lambda Expression (译为Lambda式) 就是一个包含若干表达式和语句的匿名函数。可以被用作创建委托对象或表达式树类型。 所有的Lambda式都使用操作符“=>“，表示“goes to (转变为)”。
一. 轻车熟路有了上一个章节对 System.Web.Caching.Cache 的探究，这里我们按照同样的思路对 MemoryCache 进行探究，相信必定会得心应手。1. 程序集准备a. 需要给项目添加 System.Runtime.Cacheing程序集。 b. 需要给使用的地方添加两个引用。2. 程序集探究 在对应的类中输入关键字 MemoryCache，选中点击F12
模型集成(Model Ensemble)模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。 模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。 常用的model ensemble方法
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2024-09-18 15:50:52
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struts2远程代码执行探索如何在远程工作中脱颖而出 远程工作是许多专业人员的梦想。 但是，您需要了解这种工作方法的一些特征才能成功。 首先，我需要明确指出，这些Struts是我根据自己的所有工作经验而创建的，在此过程中存在许多错误和正确性，但是总会学习，这就是我将在这里分享的内容。 承诺 第一Struts。 承诺一词的概念是指已履行的义务或已兑现的词。 有时，承诺就像是承诺。 期
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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1.文本编码bert模型的输入是文本，需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字，称之为token embedding；当输入的是两句话时，用[SEP]标志分隔，得到segment embedding，前一句对应元素的编码为0，那么后一句编码为1. 输入 文本的元素位置信息，做position embedding。这三个embedding组合起来作为模型的输入
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2024-06-21 07:04:49
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文章目录一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的2、二维特征矩阵降维的一般过程3、PCA降维与特征选择的不同二、 PCA与SVD1、重要参数n_components2、迷你案例：高维数据的可视化（鸢尾花）3、最大似然估计自选超参数4、按信息量占比选超参数5、分析计算过程（以啤酒消费为例子）6、SVM,SVR,SVC的区别7、特征值与奇异值分解8、案例：猩猩图片处理 一、PCA降维1、降维究竟是怎样
（具体网址暂时省略 用原地址https://api.github.com替代）目录： 文章目录1. 获取用户基本信息接口功能URL支持格式HTTP请求方式请求参数返回字段接口示例2. 新增用户基本信息接口功能URLHTTP请求方式请求参数3.修改用户基本信息接口功能URLHTTP请求方式请求参数4. 获取空间的数据接口功能URL支持格式HTTP请求方式请求参数返回字段接口示例5. 新增空间的数据接
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2024-10-22 22:20:19
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推荐配置Windowswin10以上系统 N卡 6G以上显存MacM1/M2/M3系列芯片如何使用使用方法很简单，我们只需要选择一张正面视角的图片，拖拽到输入图像中，然后点击生成就可以得到3D模型啦。注意刚运行时会输出两个warning，这个是正常的。 cuda提示Windows的用户在生成模型的时候如果电脑上没有安装cuda会提示以下信息。但是还是可以正常
平常的前端开发工作中，编写js时会有很多地方用到函数的回调。最简单的例子就是：以上只能回调没有参数的(除法你事先知道回调的函数的参数)，如果函数有未知的函数，就不能如此简单的调用了。高级方法：1、使用javascript的call方法function doSomething(callback,arg1,arg2) {callback.call(this,arg1,arg2);}funct
Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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1 加载飞桨框架的相关类库#加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random飞桨支持两种深度学习建模编写方式，更方便调试的动态图模式和性能更好并便于部署的静态图模式。动态图模式（命
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2024-07-26 10:36:12
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本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布在文本检测任务中，较少出现字符重合的情况（重合的字符人也认不出来啊），所以基于分割思想的文本检测算法也能得到很好的效果。1. 使用人工特征文本检测领域常见的人工特征算法有两种：SWT和MSER，这些方法的效率比滑窗法更高，精度也更好。SWT算法思路：图片中的文本都具有一致宽度的线条。其计算步骤如下：计算梯度图；在梯度图中寻找梯度方向相反的边缘像素
#NE(Network Embedding)论文小览自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding，今天我们要关注的这个领域是Network Embedding，也就是基于一个Graph，将节点或者边投影到低维向量空间中，再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务，对于复杂网络来说这是比较新的尝试，而且取得了一些效果。 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和论文，paper主要是来自
1前言上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署，在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候，经常会遇到这几个参数，本文简单介绍一下~temperaturetop_ptop_k关于LLM上一篇也有介绍过，这次看到一个不错的图A recent breakthrough in artificial intelligence (AI) is the introduction o
什么是类(Class)面向对象的思想来源于对现实世界的认知。现实世界种类繁多，难于认识和理解。但是聪明的人们学会了把这些纷繁复杂的事物进行分类，从而使世界变得井井有条。比如我们由各式各样的具体的汽车抽象出“汽车”的概念，由形形色色的具体的猫抽象出“猫”的概念，由五彩斑斓的具体的鲜花抽象出“花类”的概念等。汽车、猫、花都代表着一类事物。每一类事物都有特定的状态，比如汽车的品牌、时速、马力、耗油量、座
在这篇博文中，我将分享如何解决“ollama下载Embedding模型”的问题。Embedding模型在自然语言处理和机器学习中都扮演着至关重要的角色，其下载和使用的有效性直接关系到业务的使用效果和用户体验。
## 背景定位
在当今的科技环境中，Embedding模型在自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域显得尤为重要。它们能够将高维的数据映射到低维空间，并保持语义的相关性。随着对Emb
