一、功能分类 不同容器的迭代器，其功能强弱有所不同。容器的迭代器的功能强弱，决定了该容器是否支持 STL 中的某种算法。例如，排序算法需要通过随机访问迭代器来访问容器中的元素，因此有的容器就不支持排序算法。常用的迭代器按功能强弱分为输入、输出、正向、双向、随机访问五种，这里只介绍常用的三种。 1) 正向迭代器。假设 p 是一个正向迭代器，则 p 支持以下操作：++p，p++，*p。此外，两个正向迭
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2024-03-28 11:05:22
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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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swfobject2.2参数详解（swfobject.embedSWF）swfobject.embedSWF(swfUrlStr, replaceElemIdStr, widthStr, heightStr, swfVersionStr, xiSwfUrlStr, flashvarsObj, parObj, attOb
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
在人工智能中，嵌入是低维空间中一组数据点的数学表示，可捕获其潜在的关系和模式。嵌入通常用于以机器学习算法可以轻
原创
2024-04-30 10:56:23
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一、AIX 的存储层在AIX中，可以直接IO的最底层设备是PV，也就是物理卷，通常在单硬盘环境可以理解为物理磁盘，在挂载的硬件RAID设备上，PV就是RAID卷组(有时候称为逻辑卷，虚拟卷)。PV通常不用来直接存储数据，仅做为VG的成员使用。因PV的大小是随机的，存储时为了效率上的考虑，VG需要有特定的分配颗粒大小，这就又引入了2个存储概念：PP和LP。PP(Physical Partition)
1. 数据预处理在您可以在数据集上训练模型之前，数据需要被预处理为期望的模型输入格式。无论您的数据是文本、图像还是音频，它们都需要被转换并组合成批量的张量。Transformers 提供了一组预处理类来帮助准备数据以供模型使用。在本教程中，您将了解以下内容：1）对于文本，使用分词器(Tokenizer)将文本转换为一系列标记(tokens)，并创建tokens的数字表示，将它们组合成张量。2）对于
# 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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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
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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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
本文参考 嵌入(embedding)层的理解首先要明确embedding层的两个基本作用：将稀疏 one-hot 编码矩阵降维关联语义相关的词语举例说明 （one-hot 编码此处不叙述，不懂的同学自行百度，主要目的就是提高计算速度、增强表达能力）#one-hot 我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 [ [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0] [
大家好，今天的主题是关于避免查重陷阱的。由于这段时间临近毕业，大家都在写论文，而查重降重是一个非常辛苦和枯燥的工作。在写论文的过程中，大家可能会遇到各种各样的问题，比如如何避免被查重、如何准确地查重等等。今天我将分享一些我个人的经验和建议，希望能够帮助大家更好地完成论文。首先，推荐两款免费的查重工具，一个是学习通，另一个是学信网。这两个工具适用于初稿，完全可以写完一轮就已经查完了。此外，还有一些其
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2024-09-24 07:43:31
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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
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
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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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
