Embedding要知道embedding的作用，首先要了解独热编码(one-hot encoding)。假设现在有如下对应编码关系：0：我 1：是 2：一 3：头 4：猪那么用来表示一句话比如：“我是猪”表示为： 0，1，4 而one-hot编码中只存在 0 和1，有多少个字要编码，独热编码的每一行长度就会有多长，比如字典中一共有 5 个字 “我是一头猪” 被从 0-4 进行了编码，那么独热编码
一 国际化、本地化和中文化 国际化、本地化和多语言化的概念 一般来说, "国际化"是指把原来为英文设计的计算机系统或应用 软件改写为同时支持多种语言和文化习俗的过程. 在软件创作的初期, 一般的编程语言,编译,开发都是尽支持英文的, 为了适应更广的语言 和文化习俗, 软件有必要在设计结构和机制上支持多语言的扩展特性, 这一过程称为国际化. 国际化仅仅是在软件设计上提供了使用多语 言的可能.
虚拟仪器是计算机软件和硬件(处理器、存储器、显示器)及测试功能硬件(数／模变换器、模／数变换器、定时和计数、数字输入输出等)构成的测试平台，他融合了测试理论、仪器原理、电子技术、计算机接口、总线技术以及软件编程技术于一身，实现了测量仪器的系列化、模块化、智能化和网络化，具有多功能、低成本、应用灵活、操作方便等优点，成为仪器发展的一个重要方向。虚拟仪器与微型计算机的接口主要有3种形式：(1)通用仪器
OS X EI Capitan安装mcrypt 12月 01, 2015 发布在 php扩展
mac操作系统升级到10.11.2(OS X EI Capitan)后，系统自带的php也被修改覆盖了；之前安装的php扩展全无法继续使用了；而mcrypt扩展急需使用，可是怎么安装都无法安装成功；困扰了好久。编译后执行安装时总是提示[cp: /usr/lib/php/extensions/n
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 LangChain 的远程嵌入（embedding）功能，以实现强大的自然语言处理能力。随着各类预训练模型的普及，使用远程嵌入可以更有效地处理数据，提升系统的响应速度和准确性。下面，我们将以多个部分来系统性地介绍这一过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，确保你已经为这个项目准备好了合适的环境。我们将
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
论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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Design Pattern学习笔记之模板方法模式（the Template Method Pattern）1. 引子--Whois？在介绍过的设计模式中，我们一直在做封装的工作：封装对象的创建，封装方法调用，“封装”复杂接口，封装调用方与提供方接口的不兼容… 模板方法模式也是一种封装，它封装了包括好几个步骤的算法，子类可以按照实际需要实现算法中的特定
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2024-07-25 13:34:12
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embedding_lookup()的用法这个函数真的很常用，尤其word2vectf.nn.embedding_lookup()就是根据input_ids中的id，寻找embeddings中的第id行。比如input_ids=[1,3,5]，则找出embeddings中第1，3，5行，组成一个tensor返回。实例 1import tensorflow as tf
import numpy as
原创
2023-05-17 15:29:49
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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embedding model 及rerank model 的个人理解 当你登录到huggingface,你在查询embedding model 时，一定会发现 图片中的红框，是一些基础的标签。 在查询rerank model 时， 一个显而易见的bert model。 嵌入模型是自然语言处理 (NLP) 和机器学习任务的关键组成部分。这些模型负责将文本数据转换为数值向量，通常在高维空间中，其中每
作者：张俊林，中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，以及在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。本文是 AI科技大本营经张俊林授权发布 BERT系列文章的第三篇，回顾前两
ollama如何使用embedding数据的记录
在最近的项目中，我们遇到了使用Ollama进行embedding数据处理的问题。Ollama是一款强大的工具，它可以帮助我们管理和生成基于深度学习模型的文本表示。然而，在具体实施过程中，我们碰到了一些挑战。以下将详细叙述这一过程的记录。
### 问题背景
在一个数据密集型项目中，我们希望利用Ollama为我们的文本数据生成高效的embeddin
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
使用 OpenAI 的 Embedding 接入 LangChain
在这篇博文中，我将为大家详细介绍如何在 LangChain 中使用 OpenAI 的 Embedding。这将涉及到多个关键部分，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优，以及最佳实践。下面，我们逐步来探索这一过程。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确认环境是否满足需求。以下是相关的思维导图，展示了各个组
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。 &
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
embed包 提供了访问正在运行的go程序的功能。嵌入一个文件到stringimport _ "embed"
//go:embed hello.txt
var s string
print(s)嵌入一个文件到一个字节切片import _ "embed"
//go:embed hello.txt
var b []byte
print(string(b))嵌入一个或多个文件作为一个文件系统impo
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2024-06-11 11:46:15
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在RNN模型的训练过程中，需要用到词嵌入，而torch.nn.Embedding就提供了这样的功能。我们只需要初始化torch.nn.Embedding(n,m)，n是单词数，m就是词向量的维度。 一开始embedding是随机的，在训练的时候会自动更新。 举个简单的例子： word1和word2是
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2020-10-09 15:15:00
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