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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? 支持的数据格式1、自动数据类型检测`add` 方法会根据你提供的 `source` 参数自动尝试检测数据类型。所以，`app.add('https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ')` 就足以嵌入一个YouTube视频。这个检测适用于所有格式。它基于一些因素，比如是否是URL、本地文件、源数据类型等等。- **调试自动检测**将 `log_
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2024-10-07 09:36:53
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1. 最大期望EM 最大期望(Expectation Maximum)算法是一种迭代优化算法，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用最大似然估计法或者贝叶斯估计法去估计模型的参数。但是，当模型含有隐变量时，就不能简单的使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数估计的最大似然估计法。  
红色 绿色 作者：Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrdado, Jeffery Dean#译者按：2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量
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2024-07-23 12:53:43
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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)”。
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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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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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
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
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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# 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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按内存条的接口形式，常见内存条有两种：单列直插内存条（SIMM），和双列直插内存条（DIMM）。SIMM内存条分为30线，72线两种。DIMM内存条与SIMM内存条相比引脚增加到168线。DIMM可单条使用，不同容量可混合使用，SIMM必须成对使用。 按内存的工作方式，内存又有FPA EDO DRAM和SDRAM（同步动态RAM）等形式。 FPA（FAST PAGE MODE）RAM 快速页面模式
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2024-07-13 19:54:53
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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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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
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
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
