前面介绍过基于DFS邻域的DeepWalk和基于BFS邻域的LINE。DeepWalk：算法原理，实现和应用LINE：算法原理，实现和应用node2vec是一种综合考虑DFS邻域和BFS邻域的graph embedding方法。简单来说，可以看作是eepwalk的一种扩展，可以看作是结合了DFS和BFS随机游走的deepwalk。nodo2vec 算法原理优化目标设是将顶点映射为embedding
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
转载
2024-06-07 22:05:41
136阅读
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
转载
2024-07-29 19:06:14
381阅读
keras-Embedding层嵌入层(Embedding Layer)是使用在模型第一层的一个网络层，其目的是将所有索引标号映射到致密的低维向量中，比如文本集[[4],[32],[67]]被映射为[[0.3,0.9,0.2],[-0.2,0.1,0,8],[0.1,0.3,0.9]]。该层通常用于文本数据建模。输入数据要求是一个二维张量：(1个批次内的文本数,每篇文本中的词语数)，输
文章目录1. 局域网网站2. 互联网网站1. 局域网网站首先下载nginxsudo apt install nginx下载完后，nginx会自动运行。这时，在树莓派的浏览器中输入localhost回车后，如果顺利的话即可看见nginx的欢迎页面。想要配置自己的网页的话，将写好的html、css、js等文件放在/var/www/html文件夹下（传送文件可以使用VNC自带的功能，否则推荐使用WinS
命名实体识别项目参考：https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER 和https://github.com/yumath/bertNER 特此感谢上述两个项目的贡献者！项目上只说了如何去训练的，但是使用TensorFlow Serving进行部署，翻遍全网没有找到合适的资料，遂自己分析模型，按照模型的架构分析输入输出然后导出。 此模型的导出比较耗时，自
前言Disruptor的高性能，是多种技术结合以及本身架构的结果。本文主要讲源码，涉及到的相关知识点需要读者自行去了解，以下列出：锁和CAS伪共享和缓存行volatile和内存屏障原理此节结合demo来看更容易理解：传送门添加了中文注释的源码：Disruptor下图来自官方文档官方原图有点乱，我翻译一下在讲原理前，先了解 Disruptor 定义的术语Event存放数据的单位，对应 demo 中的
探秘One-Core-API-Binaries：轻量级API解决方案的宝藏仓库在当前互联网时代，API（应用程序接口）已成为开发者构建应用和服务的重要工具。如果你正在寻找一个简洁、高效的API库，那么可能是你的理想选择。这个项目提供了一系列预编译的API二进制文件，可以快速集成到各种项目中，无需复杂的配置和安装过程。项目简介One-Core-API-Binaries是一个集合了多种常用API功能的
话说：“十年磨一剑”，Microsoft 通过5年时间的精心打造，于2005年浓重推出Sql Server 2005，这是自SQL Server 2000 以后的又一旷世之作。这套企业级的数据库解决方案，主要包含了以下几个方面：数据库引擎服务、数据挖掘、Analysis Services、Integration Services、Reporting Services 这几个
在本篇博文中，我们将详细探讨如何在本地部署Ollama的embedding模型，包括从环境准备到排错指南的整个过程。我们将以口语化的专业方式，循序渐进地介绍每个步骤及相关配置，确保你能够顺利完成部署。
## 环境准备
首先，在着手部署之前，确保你的系统满足以下软件和硬件要求：
- **硬件要求**：
- CPU：四核或以上
- RAM：16GB或更多
- 硬盘：SSD，至少100
本文是作者在使用huggingface的datasets包时，出现无法加载数据集和指标的问题，故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的，后面介绍指标的。系统环境： 操作系统：Linux Python版本：3.8.12 代码编辑器：VSCode+Jupyter Notebook datasets版本：2.0.0数据集的：
转载
2024-07-24 14:34:01
689阅读
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
PaddleNLP Embedding API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Word2VecGloVeFastText使用方式模型信息致谢参考论文介绍PaddleNLP提供多个开源的预训练词向量模型，用户仅需在使用paddlenlp.embeddin
转载
2024-06-24 21:06:27
111阅读
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 <&
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
转载
2024-07-25 08:22:00
1774阅读
文章目录SDNE基本思想二阶相似度（无监督）一阶相似度（有监督）核心代码库实现应用—阿里凑单算法 SDNE基本思想SDNE（Structural Deep Network Embedding ）主要目标是保持网络的一阶相似性和二阶相似性。（相似性定义参考 【Graph Embedding】LINE的原理、核心代码及其应用）一阶相似度指：具有边相连的节点的Embedding向量具有相似性。主要反映
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
转载
2024-04-22 13:14:42
640阅读
启动xinference之前设置。启动服务器前设置环境变量。
在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
转载
2024-08-01 16:43:44
232阅读
