ESSM模型2018 阿里妈妈 SIGIR 原文链接：Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate该论文基于Multi-Task Learning 的思路，提出一种新的CVR预估模型，有效解决了真实场景中CVR预估面临的数据稀疏以及样本选择偏差这两个关键问
Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2024-10-04 10:54:13
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文章目录1.建立模型2.模型弛豫3.模拟运行 1.建立模型 创建一个刚性多孔膜、两个活塞以及两个包含溶剂溶质的容器组成的模型。 物质的宏观性质来自于避免坍塌的短程原子排斥和保持物质凝聚的长程引力之间的平衡。为研究真实系统的特性而开发的理论模型通常将这两个效应作为单独的部分。其中一个著名的模型是**Lennard–Jones(LJ)**势。近年来，LJ模型被广泛用于描述分子间的相互作用
目录1. 简介1.1 motivation2. 方法2.1 DFR训练2.2 RigNet训练2.2.1 重建损失2.2.2 编辑损失和一致性损失 1. 简介文章《StyleRig: Rigging StyleGAN for 3D Control over Portrait Images》发表于CVPR2020，讲述了一种操控styleGAN生成我们想要的人脸图像的方法1.1 motivatio
在处理 Ollama 的 embedding 模型时，我遇到了有关“ollama 的embedding模型有哪些”的问题。接下来，我将详细记录解决这个问题的全过程，包括背景描述、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面，以便将来的参考。
### 问题背景
随着 NLP（自然语言处理）领域的快速发展，embedding 技术在多个应用场景中得到了广泛的使用。Ollama 提供了一系
1.Edge人们都称其为全平台最好用的网页浏览器，界面简洁的它，运行快速稳定，登陆账号后的它，可轻松实现跨平台多设备间的数据同步，此外它还支持功能强大的浏览器插件，它有着丰富的插件库可供我们使用，我们可以根据使用需求查找、安装所需的插件。2.FocuskyFocusky是一款新型多媒体课件制作软件，操作便捷性以及演示效果均大大超越传统PPT。它是一款可视化演示工具，集演示文稿制作、动画宣传视频制作
System类，Date类，Calendar类，Runtime类，Math类。Math类首先说Math类吧，这是一个集合数学运算的类，不能实例化和方法都是静态调用的。还记得当时学习这个类的时候，觉得用处也不大，其实Math类是很大用途的，特别在游戏的应用现在简单说下一些应用：碰撞测试：对于两个不同的图形对象，要计算图形对象在那个角度图形的重叠会产生碰撞后的处理就需要到Math来计算角度随机怪物：利
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2024-06-12 21:54:58
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在当今的 IT 领域，embedding 模型是一类广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉等多个领域的技术。对于 Ollama 这样的开源框架，理解其支持的不同 embedding 模型对于开发者来说至关重要。本文将深入探讨 Ollama 支持的 embedding 模型，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论。
## 背景描述
在处理文本数据时，embeddi
ollama 有哪些适合RAG的embedding模型
在当今的信息获取与处理过程中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型越来越多地被应用于自然语言处理，这些模型通过检索相关信息以生成更为准确的应答。在这一领域，Embedding 模型尤其重要，能够将文本转化为数值表示，便于后续的检索与生成操作。
背景还原如下：
用户在开发一个基于自然语言处理的问答系统
模块系统概述CommonJs/AMD/CMD/ES6 Modules 什么是模块化？模块化就是把系统分离成独立的功能的方法，需要什么功能，就加载什么功能当一个系统越来越复杂时候，我们会遇到这些问题1. 命名冲突2. 文件依赖 使用模块化开发可以避免以上问题，并提升开发效率1. 可维护性2. 可复用性 在生产角度，模块化是一种生产方式，这种生产方式效率高，维护成本低。&
导语什么是多态？我们先来看看百度百科给出的回答——在编程语言和类型论中，多态（英语：polymorphism）指为不同数据类型的实体提供统一的接口。 多态类型（英语：polymorphic type）可以将自身所支持的操作套用到其它类型的值上。而我理解的多态其实究其根本就只有一句话就是——子类的实现指向父类的引用。下面我们通过实例来学习了解一下面向对象中的多态。简单工厂什么是简单工厂？我们将实例化
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2024-09-05 22:45:12
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Image 模块提供了一个同名类（Image），也提供了一些工厂函数，包括从文件中载入图片和创建新图片。例如，以下的脚本先载入一幅图片，将它旋转 45 度角，并显示出来：
1 >>>from PIL import Image
2 >>>im = Image.open("j.jpg")
3 >&
做过不少ctf中的pwn,但还是头一次复现windows的溢出漏洞。 目的有二： 第一：学会使用windbg，了解它的适用情况和优势。 第二：体验在windows下调试溢出漏洞，看看和linux下调试有何不同。#0x01 漏洞背景 2017.11.14 微软发布11月补丁，修复了包括CVE-2017-11882在内的多个漏洞。 随后
一、概要特点：Transformer注意力模型解决了RNN中的attention效率低、训练时变形的问题。 目的：机器翻译二、基本组成encoder和decoder是可叠加的。 解码器拿到编码器的特征，结合已经翻译的单词完成翻译。 如下图所示，红框表示encoder，蓝框表示decoder，N=6。输入：待翻译的词汇(L个独热编码) + 已翻译的词汇(M个独热编码)输出：单词的概率嵌入层：通过一个
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2024-04-18 10:39:33
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本文讲的是简明 TensorFlow 教程 — 第三部分: 所有的模型， 快速上手世界上最流行的深度学习框架 概述在本文中，我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型，并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码。 完整的工作示例源码。一个循环神经网络。 递归神经网络 简称 RNN用例:语言建模，机器翻译，词嵌入，文本处理。自从长短期记忆神经网络（LSTM）和门限循环单元
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2024-05-13 16:34:47
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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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责编 | 酶美 上皮-间充质转化
(EMT)
在多种生物过程中发挥重要作用，如胚胎发育，组织生长和伤口愈合等等。越来越多的证据表明EMT在肿瘤进展中起关键作用，EMT会促进良性肿瘤细胞向周围组织的浸润并转移到远处的部位。在EMT发生期间，上皮细胞失去极性和细胞间连接，呈现细长的形态，并获得细胞运动能力。许多分子，如转化生长因子和表皮生长因子，已被确定能够诱发EMT的发生
AI大模型应用： 一.chat类模型： 接收文本输入，返回文本输出 接收图片输入，返回优化后的图片 二.embeddin
最开始接触逻辑回归(logistic regression, LR)时，第一印象就是LR在线性回归的基础上加了一个sigmoid函数，将一个没有上下界的回归值约束到[0,1]内，让这个数据有概率的性质，从而进行分类。接触GBDT后，对LR产生了疑惑：我们知道线性回归是拟合事件的真实值，LR是在线性回归的基础上接了一个sigmoid函数而来，那么LR在训练过程中究竟在拟合什么？基于此，我查了很多资料
上一篇说到了是由于新技术的创新及应用在一定程度上导致了“看病难、看病贵”的问题，那哪些IT、信息技术可以很好地应用到医疗行业中来呢？1. 集视频、RFID、GPS、GPRS、无线传感网络、条码于一体的IT硬件和医疗设备的应用。目前市面上的电脑都是一种通用的个人PC、很难做到以上几种技术的熔合。而在医疗上有很多的信息需要实时、快捷、方便地采
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2023-09-27 06:22:38
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