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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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--------
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
1、什么是优化器 优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1. 批量梯度下降法BGD(Batch Gradient Descent) 2.1.1、BGD表示 BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的
目录一、SD卡概述 1、定义 2、容量等级 3、SD卡框图 4、SD卡与TF卡的区别二、 SD卡内部结构 1、 SD卡内部结构简图 2、 存储阵列结构图 3、Buffer 4、“存储阵列Block”--最小的存储单元 5、SD卡的特殊功能寄存器三、SDIO接口 四、SD卡协议的核心--数据读、写、擦除 1、SD卡写数据块 2、SD卡读数据块&n
目录1.本文改进2.模型结构3.训练模型4.预测数据5.实验结果6.模型比较7.结论分析 8.数据集分析 9.完整代码 1.本文改进本文主要是使用VGG-Face模型（卷积层不变，改变全连接层）在Adience数据库上进行年龄估计。在深度神经网络中，由于深度神经网络有数百万个参数，由于它们有若干层和数千个节点，因此过拟合问题变得更加严重。所有用于年龄分类和预测的数据库
对于face recognition的研究，我是认真的（认真expression，哈哈哈~~~~~~）许久没有写blog了，欢迎一起讨论。 SDM(Supvised Descent Method)方法主要是应用在人脸对齐上。SDM本是一种求函数逼近的方法，可以用于最小二乘求解。SDM并非一
centos7 使用 omnibus包安装方式，安装 gitlab7.41: gitlab是一个开源的软件，类似于github.com那样的git代码管理仓库； 官网 https://about.gitlab.com/ 下载资源 ：https://about.gitlab.com/downloads/archives/ &nbs
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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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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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
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2024-08-01 16:43:44
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前言预训练语言模型在目前的大部分nlp任务中做个微调都能取得不错的一个结果，但是很多场景下，我们可能没办法微调，例如文本聚类，我们更需要的是文本的向量表示；又亦如文本匹配，特别是实时搜索场景，当候选集数量较多时，直接使用ptm做匹配速度较慢。那么如何优雅的使用预训练模型生成文本embedding呢？本文将会从不同的预训练模型与不同的优化方法去介绍文本embedding的生成方式，如有理解错误，欢迎
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2024-05-13 10:34:05
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最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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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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EM算法入门算法介绍极⼤似然估计EM算法实例描述EM算法流程EM算法实例EM初级版EM进阶版HMM模型入门马尔科夫链⻢尔科夫链即为状态空间中从⼀个状态到另⼀个状态转换的随机过程。例子HMM简介例子例子进阶解决问题二解决问题一解决问题三HMM模型基础定义⻬次⻢尔科夫链假设观测独⽴性假设HMM模型实例HMM观测序列的⽣成HMM模型的三个基本问题前向后向算法评估观察序列概率前向后向算法是前向算法和后向算
本文介绍了中科院AI团队的新发现：大模型可通过自我验证提高推理性能。推理能力是机器接近人类智能的一个重要指标。最近的大型语言模型（Large language mode，LLM）正在变得越来越擅长推理，背后的一个关键技术是思维链（chain-of-thought，CoT），简单来说，CoT 可以让 LLM 模拟人类思考的过程，帮助大型语言模型生成一个推理路径，将复杂的推理问题分解为多个简单的步骤，
文章目录1. nn.Embedding1.1 说明1.2 代码-随机生成表1.3 代码-自定义表2. nn.EmbeddingBag2.1 代码3. 小结 1. nn.Embedding1.1 说明torch.nn.Embedding官网链接作用：一个简单的查找表，存储固定字典和大小的嵌入。这个模块通常用于存储单词嵌入并使用索引检索它们。模块的输入是一个索引列表，输出是相应的单词嵌入。函数：em
[ORM的全称是Object Relational Mapping，即对象关系映射。它的实质就是将关系数据（库）中的业务数据用对象的形式表示出来，并通过面向对象（Object-Oriented）的方式将这些对象组织起来，实现系统业务逻辑的过程。] 什么是ORM? 对象角色建模（ORM）提供了概念性的、易于理解的模型化数据的方法。ORM方法论基于三个核心原则： · 简单。以最基本的形式建模数据。
目录维度建模理论 - 解读版维度建模建模步骤模型分层建模基本原则模型实施流程维度设计几个核心概念维度设计的基本方法维度整合与拆分维度的变化维度快照特殊维度杂项维度事实表设计几个核心概念事实表设计原则事实表设计方法事务事实表周期快照事实表累积快照事实表三种事实表的比较无事实的事实表聚集型事实表参考学习资料维度建模理论 - 解读版维度建模维度建模（Kimball）：分析决策的需求出发构建模型，为分析需
