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：@
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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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: 
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
(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
OverViewHAL接口定义语言(HIDL)是一种接口描述语言，指定接口和他的使用者，它定义了类型和方法的调用。更广泛的说，HIDL是一个用于在可独立编译的代码库之间进行通信的系统。HIDL旨在用于进程间通信(IPC)。进程之间的通信被称为绑定。对于必须链接到某个进程的库，也可以使用passthough模式(Java中不支持)。HIDL指定数据结构和方法，组织在接口(类似于一个类)中，这些接口被
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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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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前言现在成熟的前端团队里面都有自己的内部构建平台，我司云长便是我们 CI/CD 的提效利器。我先来简单介绍下我司的云长，此云长非彼云长，云长主要做的是：获取部署的项目，分支，环境基本信息后开始拉取代码，安装依赖，打包，并且将项目的一些资源静态文件上传 CDN，再将生成的代码再打包成镜像文件，然后将这份镜像上传到镜像仓库后，最后调用 K8S 的镜像部署服务，进行镜像按环境的部署，这就是我们云长做的事
物联网技术的发展促进新一批行业的产生，消费物联网带动了智能家居，智慧生活的大批新的产业，在工业行业来说，新的技术必将对原有的生产方式以及管理产生影响，传统工业控制主要以PLC等一系列的中控系统为主。 因为技术的限制，我们只能在本地或者局域网内实现管理，跨域，跨地区对于大多制造业来说都存在迁移成本，其中重要的一环就是设备的数据采集，今天我们就来了解，工业级的远程调试plc
老实说，很久以前就知道cortex-A 和cortex-M 构成的异构处理器芯片是个好东西。比如NXP ,TI早就有这样的ＳＯＣ出现了，但是总是怕怕的，觉得它们开发起来好麻烦。网络上的介绍也说得稀里糊涂。直到最近使用STM32MP157C 才发现，至少STM32MP157 用起来没有想象的难。在做了一些基础的实验之后，我还自己设计了一个应用层协议IO-RPC (IO 远程过程调用）。为设计Linu
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 <&
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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一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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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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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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根据多维数据模型存储方式不同，OLAP主要可以分为两类：基于多维数据库OLAP(MOLAP)和基于关系数据库的OLAP(ROLAP)。1 MOLAPMOLAP的核心是多维数据库。在多维数据存贮方式中，OLAP的服务设施包含OLAP软件和多维数据库，数据在逻辑上按数组存贮，一般可选用超立方体或多立方体。多维数据库和关系型数据库的主要不同是存储数据的方式，关系型数据库在一系列表格和列中存储数据。相反，
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2024-10-09 16:38:13
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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
