嵌入（Embedding）在机器学习和自然语言处理中是一种表示离散变量（如单词、句子或整个文档）的方式，通常是作为高维向量或者矩阵。嵌入的目标是捕捉到输入数据中的语义信息，使得语义相近的元素在嵌入空间中的距离也比较近。例如，在自然语言处理中，词嵌入是一种将单词或短语从词汇表映射到向量的技术。这些嵌入向量捕捉了词汇之间的语义和语法关系。例如，词嵌入可以捕捉到"king"和"queen"，"man"和
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2024-03-26 23:07:56
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【前沿重器】栏目主要给大家分享各种大厂、顶会的论文和分享，从中抽取关键精华的部分和大家分享，和大家一起把握前沿技术。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。之前在小布助手的文章（原文来自OPPO互联网技术：基于深度学习的短文本相似度学习与行业测评，我的记录在：前沿重器[7] | 小布助手登顶百度千言短文本相似度的秘诀）里，其实能注意到一个细节，就是在损失函数的设计上借鉴了人
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2024-07-30 16:47:59
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很多时候，我们在数据处理的时候需要进行模糊匹配，输入的内容和目标匹配内容并不能完全匹配，如果能有一部分匹配，那么根据需求我们也可以选择性的使用这些数据，而对于这些数据的具体匹配度，肯定会不同的数据有不同的结果。这样的数据分析处理场景，大多时候都是在进行字符串匹配时会遇到的情景，为了能够有一个具有说服力、标准化、通用性的匹配标准，我们通常会使用一些专业的算法去处理，今天给大家介绍一种办法，那就是 莱
本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 巴氏距离（Bhattacharyya Distance）8. 汉明距离（Hamming distance）9. 夹角余弦10. 汉明距离11. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数12. 相关系数 & 相关距离13. 信息熵 1. 欧氏距离
一、概述基于相似度的技术在数据点稀疏或与其他数据点相似度低时将其定义为异常值。数据点的相似性可以用多种方式来定义，这些方式彼此之间有微妙的不同，但却足够相似，值得进行总结说明。离群值分析中定义相似度的最常用方法如下:基于聚类的方法: 任何群集中的数据点的非隶属性、它与其他群集的距离、最近群集的大小或这些因素的组合被用来量化离群值得分。聚类问题与异常检测问题有着互补关系，在这个问题中，点要么属于聚类
且要...
原创
2023-05-16 15:43:56
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本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数 ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。 在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一
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2024-01-21 10:22:22
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最近在工作中要处理好多文本文档，要求找出和每个文档的相识的文档。通过查找资料总结如下几个计算方法： 1、余弦相似性 我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。 第一步，分词。
基于表示的匹配模型的基本结构包括：（1）嵌入层，即文本细粒度的嵌入表示；（2）编码层，在嵌入表示的基础上进一步编码；（3）表示层：获取各文本的向量表征；（4）预测层：对文本pair的向量组进行聚合，从而进行文本关系的预测 对于对称的文本匹配任务，采用共享的编码器和文本表示DNNs无疑是合理的选择，从而也可以获取各文本在统一语义空间的表示方法。基于表示的匹配模型结构紧凑，可变的花样并不多，主要集中在
数据场景 小伙伴们大家好，昨天有个幼师朋友找我帮忙，希望把表1变成表2的样子(如下图所示)，因为录入的时候图方便，父母的姓名，电话都放在一个单元格，可是信息导入系统需要表2的样式，这可把她难倒了，好几百条信息，手动修改至少一天时间，关键还容易出错，于是我帮她支了一招，五分钟就搞定了！表1：表2这个问题难点在于关系的对应匹配，第一个姓名对应匹配第一个电话号码，第二个姓名对应匹配第二个电话号码。如
gensimgensim是在做自然语言处理时较为经常用到的一个python工具库，主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中，学习文本隐藏的主题向量表达。包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词，形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典，通过doc2bow稀疏向量，形成语料库词袋模型 + TF-IDF模型，计算出tfidf值获取预料词典的
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2024-06-12 07:58:59
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2013年数学建模拼接问题论文g(x,y)当g x,y 0时，图片为左边碎图片。2122边缘特征点的检测与配准，详细研究了基于边缘轮廓提取特征点和利用提取的特征点进行配准。特征点提取是基于边缘特征点图像配准方法的关键，相似性度量。相似性度量是指用哪种方法来确定待配准特征之间的相似性。它是以某种距离函数或代价函数的形式出现的。相似性度量与特征空间是紧密相连的，因为相似性度量是利用特征提取的信息，特征
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2024-06-17 22:54:02
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巴洛克藝術的風格維梅爾(VERMEER VAN DELFT, Jan) (1632~1675)
倒牛奶的少女（The Milkmaid）1658-60年油畫 45.4 x 41 cm Rijksmuseum, Amsterdam
荷蘭畫家，臺夫特人。為荷蘭大師中最穩健、溫和的一位畫家，他的生平和成就直到十九世紀中期才受到注意。他顯然受到法布利契亞斯（Carel Fabritius）
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2021-07-28 09:39:14
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一，安装运行官网下载：嫌慢找镜像。 图形化界面：doc：services.msc控制面板-服务工具-服务 命令行： 启动mysql服务net start mysql56停止mysql服务：net stop mysql56打开数据库： 方法一：电脑左下角找到 mysql命令行（不推荐，如果出错、网络原因什么的，它会自动关闭窗口，找不到具体原因） 方法二：将mysql\bin 配置在Path环境变量中
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2024-10-29 12:01:05
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# 如何在Java中实现减法
作为一名新手开发者，你可能会觉得实现一些基础功能存在难度。下面，我将教你如何在Java中实现减法运算。这个过程其实非常简单，分为几个步骤，我们将逐一进行讲解。
## 实现流程
在我们开始编码之前，先了解一下整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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前言本文介绍了3篇二进制代码相似性分析的顶会技术，他们体现了二进制代码相似性分析中一些最先进的思想。第一篇是Genius技术，是在《基于神经网络图嵌入的跨平台二进制代码相似性检测》论文中作为对比技术介绍，它首次使用图嵌入这个机器学习的概念去做二进制代码相似性分析，它涉及到了聚类算法、图比对、密码本等技术，也为后两篇论文打下了基础。第二篇是Gemini技术，它使用了更先进的Structur
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2023-12-12 15:22:15
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# Java实现月份加减操作
在日常的编程中，我们经常会遇到需要对日期进行加减操作的情况，其中涉及到的一个常见的操作就是对月份进行加减。在Java中，我们可以利用`Calendar`和`LocalDate`等类来实现月份的加减操作。本文将介绍如何使用Java来实现对月份的加减操作，并给出相应的代码示例。
## Calendar类实现月份加减
`Calendar`是Java中用于日期和时间处理
原创
2024-03-14 07:00:21
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记录一下，免得找不到了作为数据库，在系统资源（CPU、内存、SSD、磁盘等）一定的前提下，我们希望：存储的数据更多：采用压缩，这个世界上有各种各样的压缩算法；访问的速度更快：更快的压缩（写）/解压（读）算法、更大的缓存。 几乎所有压缩算法都严重依赖上下文：位置相邻的数据，一般情况下相关性更高，内在冗余度更大；上下文越大，压缩率的上限越大（有极限值）。 块压缩传统数据库中的块压缩技术 对于普通的以数
DSSM (Deep Structured Semantic Models)用于文本相似度匹配场景，是为了平衡搜索的关键词，和被点击的文本标题之间的相关性。论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf目录1、DSSM原理1.1、wordha
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2023-12-10 15:17:34
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