跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CN
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2024-10-25 22:00:39
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跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CN
其实看看笔者文章之前，可以在网上搜索下将3Dmax模型输入到WPF的办法，大部分结果都是这篇文章。这篇文章呢？有点麻烦，就是我们3Dmax模型转换到Blend的时候只有模型没有材质及贴图，需要在Blend3中自己添加材质贴图。模型简单在Blend添加是OK的，复杂点的话，那就麻烦了，笔者想还不直接用Blend建模型呢!还有一点笔者觉得用按钮控制飞机太麻烦了，可以用鼠标控制飞机啊。所以本篇主要是
目录概述一、使用方法二、STM32CubeMx配置三、Examples四、运行结果五、总结概述 嵌入式也能像纯软开发那样输出级别，方便查找Bug，有了这个神器可以减少很多排查问题的时间。好了，下面引用官方的简述：
BERT模型从训练到部署全流程Tag: BERT 训练 部署缘起在群里看到许多朋友在使用BERT模型，网上多数文章只提到了模型的训练方法，后面的生产部署及调用并没有说明。 这段时间使用BERT模型完成了从数据准备到生产部署的全流程，在这里整理出来，方便大家参考。在下面我将以一个“手机评论的情感分类”为例子，简要说明从训练到部署的全部流程。最终完成后可以使用一个网页进行交互，实时地对输入的评论语句进
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2024-06-17 23:12:28
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对于BIM模型而言，有些刚入门学习的朋友还并不知道它的来源渠道，其实在现阶段国内BIM模型来源基本就是三个渠道，一个是企业员工自建的，另一个就是从外面“购买”的，也就是所谓的BIM外包服，最后一个就是BIM团队。下面就从这三个渠道聊聊 对于BIM模型来源的看法。1、内部员工建模由企业内部员工进行BIM模型的创建是最常见的也是最好的方式。首先，企业的项目团队成员对项目有一定的了解，并且参与到项目生命
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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embedding是指将
目标向量化，常用于自然语言处理（如：Word2Vec）。这种思想的意义在于，可以将语义问题转换为数值计算问题，从而使计算机能够便捷处理自然语言问题。如果采用传统的One-hot编码，每个单词之间相互独立，此时词向量之间相互正交，编码无法反映单词之间的关联关系。而embedding可以理解为是将One-hot编码的高维向量，降维到一个较低维度的空间，在这个空间中不
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2024-05-24 20:10:05
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一言以蔽之，GloVe的思想就是借鉴word2vec的pair-wise的方法以及其他一些trick来进行传统矩阵分解运算进而得到word vectors。GloVe(Global Vectors for Word Representation)是斯坦福大学发表的一种word embedding 方法，GloVe: Global Vectors for Word Representation，它看
PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
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
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2024-08-01 16:43:44
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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
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
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2024-07-29 19:06:14
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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。  
2022年云栖大会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人贾扬清宣布阿里云一体化大数据平台ODPS全面升级。升级后的ODPS支持统一存储、统一调度、统一元数据的一体化融合架构，支持离线计算（ODPS-MaxCompute）、实时交互式分析(ODPS-Hologres)等引擎，提供机器学习、流式计算等可扩展的计算能力，具备全球领先的技术性能和产品性价比。10月31日，国际事务处理性能委员会
1.简介组织机构：智谱/清华代码仓：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型：THUDM/chatglm2-6b Embedding 模型moka-ai/m3e-base下载：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base镜像下载：http
目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
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2024-09-05 16:15:53
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TensorFlow Serving 介绍 TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库，可以将训练好的模型直接上线并提供服务。其一个重要特性是：它支持模型热更新与自动模型版本管理，这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。 TF Serving采用客户端/服
