首先，介绍一下embedding的概念（该思想参考自知乎）：Embedding在数学上表示一个maping： ， 也就是一个function。其中该函数满足两个性质： injective （单射的）：就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应;structure-preserving（结构保存）：比如在X所属的空间上 ，那么映射后在Y所属空间上同理 。那么对于word embedding
Locally linear embedding (LLE) (Sam T.Roweis and Lawrence K.Saul, 2000)以及Supervised locally linear embedding (SLLE) (Dick and Robert, 2002) 是最近提出的非线性降维方法，它能够使降维后的数据保持原有拓扑结构。 &
RegionEncoder - Unsupervised Representation Learning of Spatial Data via Multimodal Embedding 作者将这个工作叫做 Learning an Embedding Space for Regions （LESR），将空间区域映射到低维特征。空间有自相关性和异质性，一个好的embedding表示需要捕捉
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2024-10-18 19:04:52
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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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1.Embedding：定义：Embedding是一种将离散的数据（如词汇）映射到连续向量空间中的技术。在自然语言处理中，Embedding通常用于将单词或短语转换为固定维度的向量，这些向量可以捕获词汇之间的语义关系。应用：Embedding在自然语言处理中有广泛的应用，包括词向量表示、句子向量表示以及语义相似度计算等任务。通过将词语或句子映射到连续向量空间中的固定维度表示，Embedding模型
数字化方法基础（三）_导入本地模型Chapter 6 导入本地模型如何创建一个列表如何读取本地模型 此为其中的第三部分Chapter 6 导入本地模型图形的生成需要消耗一定的时间，简单的模型可能没有什么感觉，但是在模型十分复杂时，模型的生成就需要相当长的时间，这是我们不能忍受的。因此，将模型保存为本地文件，使用时直接加载进来，这就变得十分必要了，本节主要讲如何将创建一个列表以及如何加载一个列表
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2024-10-22 09:27:06
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文章目录face_recognition.load_image_file 加载图像face_recognition.face_locationsface_recognition.face_landmarks() 识别人脸关键点face_encodings 获取图像文件中所有面部编码Image.fromarraycompare_faces 由面部编码匹配脸PIL image转换成arrayImag
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2024-10-29 08:16:56
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3dMax的两足动物简介3DMax是一款专业的3D电脑设计软件，用于制作3D动画、游戏、模型、图像等，在视频游戏开发商、影视工作室的工作中发挥着重要作用。Biped 是3D max 软件中动画的基本部分。3dMax中的Biped为角色建模中的角色部分提供运动并将其连接到现实世界。通过 Biped 命令，我们可以检查我们的模型在现实世界中工作的结果，并且我们可以多次更改，直到我们的模型在我们的项目中
导读Andreia Gaita 在 OSCON 开源大会上发表了一个题为跨平台开发者的自白的演讲。她长期从事于开源工作，并且为 Mono 工程（LCTT 译注：一个致力于开创 .NET 在 Linux 上使用的开源工程）做着贡献，主要以 C#/C++ 开发。Andreia 任职于 GitHub，她的工作是专注构建 Visual Studio 的 GitHub 扩展管理器。我在她发表演讲前就迫不及待
Wince6.0 R3 SilverLight应用程序简单框架 前言 随着移动市场的快速发展和各种技术的革新，人机交互已经成为衡量一个产品是否能在市场上赖以生存的关键因素。传统的把开发者和界面设计者融为一起的开发模式已经不能胜任当今社会对产品快速形成的需求。Android 使用XML 语言来划分这应用程序开发者和UI设计者的界限
在本篇博文中，我们将详细探讨如何在本地部署Ollama的embedding模型，包括从环境准备到排错指南的整个过程。我们将以口语化的专业方式，循序渐进地介绍每个步骤及相关配置，确保你能够顺利完成部署。
## 环境准备
首先，在着手部署之前，确保你的系统满足以下软件和硬件要求：
- **硬件要求**：
- CPU：四核或以上
- RAM：16GB或更多
- 硬盘：SSD，至少100
搭过php相关环境的同学应该对fastcgi不陌生，那么fastcgi究竟是什么东西，为什么nginx可以通过fastcgi来对接php？Fastcgi RecordFastcgi其实是一个通信协议，和HTTP协议一样，都是进行数据交换的一个通道。HTTP协议是浏览器和服务器中间件进行数据交换的协议，浏览器将HTTP头和HTTP体用某个规则组装成数据包，以TCP的方式发送到服务器中间件，服务器中间
前言现在成熟的前端团队里面都有自己的内部构建平台，我司云长便是我们 CI/CD 的提效利器。我先来简单介绍下我司的云长，此云长非彼云长，云长主要做的是：获取部署的项目，分支，环境基本信息后开始拉取代码，安装依赖，打包，并且将项目的一些资源静态文件上传 CDN，再将生成的代码再打包成镜像文件，然后将这份镜像上传到镜像仓库后，最后调用 K8S 的镜像部署服务，进行镜像按环境的部署，这就是我们云长做的事
物联网技术的发展促进新一批行业的产生，消费物联网带动了智能家居，智慧生活的大批新的产业，在工业行业来说，新的技术必将对原有的生产方式以及管理产生影响，传统工业控制主要以PLC等一系列的中控系统为主。 因为技术的限制，我们只能在本地或者局域网内实现管理，跨域，跨地区对于大多制造业来说都存在迁移成本，其中重要的一环就是设备的数据采集，今天我们就来了解，工业级的远程调试plc
在这篇文章中，我们将深入讨论如何在LangChain中使用本地embedding。随着自然语言处理技术的不断发展，越来越多的开发者和研究人员开始探索更加高效的嵌入技术，以满足特定场景下的需求。接下来，我们将对这一主题进行详细的拆解和分析。
### 背景定位
当我们提到LangChain和本地embedding时，实际上是在讨论如何利用深度学习模型将文本转化为向量，从而便于计算机进行各种自然语言
Ollama是一个强大的工具，可以使用embedding模型来处理文本数据，提高自然语言处理（NLP）的能力。本文将详细阐述如何在Ollama中使用embedding模型，从用户场景还原到验证测试的过程，帮助读者全面理解这个过程。
## 问题背景
在一个全球化的企业环境中，一个团队致力于构建一个内部知识管理系统，以增强员工之间的协作与信息共享。为了实现更加智能的搜索功能，团队决定整合embed
探秘One-Core-API-Binaries：轻量级API解决方案的宝藏仓库在当前互联网时代，API（应用程序接口）已成为开发者构建应用和服务的重要工具。如果你正在寻找一个简洁、高效的API库，那么可能是你的理想选择。这个项目提供了一系列预编译的API二进制文件，可以快速集成到各种项目中，无需复杂的配置和安装过程。项目简介One-Core-API-Binaries是一个集合了多种常用API功能的
背景描述最近接到一个需求，就是要求我们的 WPF 客户端具备本地化功能，实现中英文多语言界面。刚开始接到这个需求，其实我内心是拒绝的的，但是没办法，需求是永无止境的。所以只能想办法解决这个问题。首先有必要说一下我们的系统架构。我们的系统是基于 Prism 来进行设计的，所以每个业务模块之间都是相互独立，互不影响的 DLL，然后通过主 Shell 来
文章目录Transformer PE - sin-cos 1dVIT PE - trainable 1dSw PE - trainable relative bias 2dMAE PE - sin cos 2d Transformer PE - sin-cos 1d正余弦不可学习PE，之前的博客里面提到过了，这里引用一下就好PE矩阵可以看作是两个矩阵相乘，一个矩阵是pos（/左边），另一个矩阵是
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2024-01-17 10:28:09
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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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