swfobject2.2参数详解（swfobject.embedSWF）swfobject.embedSWF(swfUrlStr, replaceElemIdStr, widthStr, heightStr, swfVersionStr, xiSwfUrlStr, flashvarsObj, parObj, attOb
某个类只有一个实例 并自行实例化向整个系统提供这个实例 需要私有构造方法毋庸置疑 自行实例化各有各的依据 提供单一实例则大体一致 饿汉静态变量初始化实例 懒汉初始为空 获取实例为空才创建一次 方法加上锁弄成线程安全的例子 DCL双重检查锁两次判空加锁让并发不是难事 创建对象并不是原子操作因为处理器乱序 volatile的关键字开始用武之地 静态内部类中有一个单例对象的静态的实例 枚举天生单例 容器
Fast-RTPS 提供了两个层次的 API· publisher-Subscriber层：RTPS 上的简化抽象
· Writer-Reader层，对于RTPS端点的直接控制(更底层）Publisher-Subscriber层为大多数开发者提供了一个方便的抽象。允许定义与topic关联的发布者和订阅者，以及传输topic数据的简单方法。 Writer-Reader层更接近于RTPS标准中定义的
参考代码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.pykeras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regular
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2024-05-23 15:37:47
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token embeddings、segmentation embeddings、position embeddings。token embeddings：每个词用索引表示，维度（1,n,768）segmentation embeddings：前一个句子的词用0表示，后一个句子的词用1表示，维度（1,n,768）position embeddings：维度（1,n,768）（1）使用WordPi
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2020-07-25 15:26:00
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1.open_basedir介绍前言：前些日我用lnmp一键安装包出现了open_basedir的问题，因为我把项目目录变了，所以要在的fastcgi.conf下面加上open_basedir的目录 open_basedir 将PHP所能打开的文件限制在指定的目录树中，包括文件本身。当程序要使用例如fopen()或file_get_contents()打开一个文件时，这个文件的
一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；二是因为已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。那我们今天就一起讨论一下Graph Embedding的主要做法和前沿应用。word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方
# Sentence Embeddings架构
## 1. 引言
在自然语言处理中，文本的表示是一个重要的问题。传统的文本表示方法，如One-Hot Encoding和TF-IDF，不能捕捉到句子的语义信息。近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的文本表示方法变得越来越受关注。其中，Sentence Embeddings架构是一种常用的方法，通过将句子映射到一个低维向量空间来表示句子的语义信息
原创
2023-11-22 08:49:59
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ollama Embeddings 参数
在现代机器学习和自然语言处理领域，“ollama Embeddings 参数” 的设置和调整对模型的性能有着显著的影响。掌握如何有效地配置这些参数不仅能帮助提升模型的性能，也能避免潜在的业务损失。接下来，我将带你深入探讨如何解决这一问题，从参数解析到性能调优，确保你能充分利用这些工具。
## 背景定位
在处理大规模文本数据时，模型的嵌入层设置不当可能导
引语 IM (Instant Messaging)是网络上最流行的通信方式，与日常生活息息相关。IM软件也层出不穷，例如：微信、QQ、易信等。通过多年深耕和技术沉淀，云信产出了一套成熟稳定的IM SDK架构。它提供了IM的主要功能，大大降低了第三方实现IM功能的难度。本文主要对IM接口设计实践展开论述。1 对外接口的设计准则SDK对外提供接口设计的基本原则是易用
前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法，本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder，这个方法在无监督学习领域应用比较广泛，尤其是其思想比较通用。AutoEncoder0.AutoEncoder简介在PCA一节中提到，PCA的可以看做是一种NN模型，通过输入数据，乘以权重w即可得到降维后的数据c，然后再利用c将数据进行还原。如下图：上面就是AutoEncoder的基本结构，对于前半部分（降
作者：Rani Horev 导读 对bert的解析，很简单，也很清楚，重要的是很好理解，让你一下子抓住重点。BERT是最近由研究人员在谷歌AI语言上发表的论文。它通过在各种NLP任务(包括问答(SQuAD v1.1)、自然语言推理(MNLI)等)中展示最先进的结果，在机器学习社区中引起了轰动。BERT的关键技术创新是将目前流行的注意力模型Transformer的双向训练应用到语言模型中。这与之
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2024-10-08 09:32:26
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1. 矩阵论记号约定2. 非负矩阵之Perron-Frobenius定理1907 年 O. Perron 发现正矩阵的谱有特别有趣的性质。G. Frobenius 在 1908-1912 年间将 Perron 的工作推广到不可约非负矩阵的情形，并得到了新的进一步结果。Oskar Perron 在1907年发表了关于正矩阵的一些基本发现称之为Perron定理，后来Frobenius将其推广到非负矩阵
文章目录
什么是 Embedding？
Embedding 技术对深度学习推荐系统的重要性
说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国 内
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2024-03-17 00:03:54
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一、OCP 开放封闭原则(Open Closed Principle) Software entitied(classes,modules,functions,etc.) should be open for extension,but colosed for modification. &n
首先解释一下什么叫做embedding。举个例子：地图就是对于现实地理的embedding，现实的地理地形的信息其实远远超过三维 但是地图通过颜色和等高线等来最大化表现现实的地理信息。 embedding就是用固定的维度来最大化表现原始信息。embedding可以翻译为向量或者表示。 1.Hashimoto, Tatsunori B., David Alvarez-Melis, and
原创
2022-07-15 21:24:49
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Ollama 和 Embeddings 是现代人工智能领域中两个重要的概念。Ollama 是一种用于自然语言处理的工具，而 Embeddings 是一种将文本转换为向量表示的方法。在这篇博文中，我们将探讨它们之间的关系，并提供关于如何有效迁移到新的版本、兼容性处理、实战案例以及性能优化的细致指南。
## 版本对比
在进行版本对比时，我们注意到 Ollama 和其对应的 Embeddings 实
嵌入式软件开发是项比较复杂的工程，如下图所示的ISO26262-6给出的参考软件开发V模型流程包括：1. 软件需求分析（Software Requirement Specification)2. 软件架构设计 （Software Architecture Design)3. 软件单元设计和实现 （Software Unit Design and Implementation)4. 软件单元验证 （
在国内做嵌入式系统的，开始入门OS的时候，大家应该都会选择uC/OS，为什么？因为代码开源且资料众多嘛。由于uC/OS的原因大家也一定接触了uC/GUI的嵌入式图形软件库。其实uC/Gui的核心代码并不是Micrium公司开发的，而是Segger公司为Micrium公司定制的图形软件库，当然也是基于Segger公司的emwin图形软件库开发的。所有说uC/GUI其实是emwin的一版精简版
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2024-10-28 18:50:31
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langchain调用远程Embeddings是当前自然语言处理（NLP）应用中的一个重要环节。通过远程调用Embeddings，我们可以在不依赖本地资源的情况下，利用先进的模型进行文本向量化处理，从而提升应用的效果和效率。以下是解决“langchain调用远程Embeddings”问题的详细过程记录。
## 环境准备
在开始集成前，首先需要确保环境的准备工作已就绪，确保相关依赖都已安装。
