在 NLP领域，word embedding 已经成为了众所周知的技术。在现实生活中 word embedding 已经拥有非常广泛的应用：语音助手、机器翻译、情感分析… 因为 word embedding 的特殊性，它几乎覆盖了所有 NLP 的应用。接下来说说 传统的 one-hot 编码开始，阐述其优劣，并延伸至 word embedding 技术和其优点人类可以很轻易地理解一个单
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2024-04-01 06:16:55
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Word Embedding是NLP中最频繁出现的词了，关于word embedding，其实很简单。 word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”, 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量(往往是低维向量)表示。 比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -
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2024-04-17 16:13:15
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导读我们都知道在数据结构中，图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。以躺平APP社区为例，它是“躺平”这个大生态中生活方式分享社区，分享生活分享家，努力打造社区交流、好物推荐与居家指南。用户在社区的所有行为：发布、点击、点赞、评论收藏等都可以抽象为网络关系图。因此Graph Embedding技术非常自然地成为学习社区中
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2024-05-10 07:19:20
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event （事件源）关于事件的组成 元素.on事件名 = 处理函数处理函数function都是具备参数的，arguments就是每个函数参数数组因为arguments[0] 是获取第一个参数，那么我在对应的处理函数里面写的一个形参，就是对应的arguments[0]，所以可以省略arguments[0]，改写为一个英文字母e（一般是用e，因为是形参，其它字符也可以）。我们发现对应的argume
第二部分 信息层第2章 二进制数值与计数系统2.1 数字与计算数字:抽象数学系统的一个单位，服从算术法则。自然数：0或通过在0上重复加1得到的任何数。负数：小于0的数，是在相应的正数前加上负号得到的数。整数：自然数、自然数的负数或0。有理数：整数或两个整数的商（不包括被0除的情况）。2.2位置计数法基数：记数系统的基本数值，规定了这个系统中使用的数字量和数位位置的值 计数系统的基数规定了这个系统中
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2024-04-26 17:12:25
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嵌入式软件就是给专门的嵌入式系统设计的软件，和一般的PC软件差别不是很大，主要的区别在嵌入式系统对功耗和内存大小上有严格的限制，所以嵌入式软件一定要精简，高效。一个嵌入式系统一般都包含以下几个部分：cpu，存储器，电源，接口，功能模块电路。而嵌入式软件就是用来驱动硬件工作以达到系统的工作目的。由于嵌入式系统的内存有限，所以软件大部分是由C写的，因为C++，java等语言虽然方便，但是很费内存，但是
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2024-04-09 08:49:35
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2024-08-06 11:07:51
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提到 Word Embedding ，如果你的脑海里面冒出来的是 Word2Vec ，Glove ，Fasttext 等。那我猜你有 80% 的概率是从事和 NLP 相关的工作或者至少是一个算法爱好者 ( 这貌似是一个真命题，哈哈 ) 。其实简单来说 Word Embedding 就是把词转换成向量的形式。计算机只识别二进制，智能问答系统，我们需要计算机理解的是文字。
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2024-07-26 18:48:55
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特征提取微调首先要弄清楚一个概念：特征提取。 用于图像分类的卷积神经网络包括两部分：一系列的卷积层和池化层（卷积基） + 一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基，而要训练新的分类器呢？这是因为卷积基学到的东西更加通用，而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别，并且密集连接层舍弃了空间信息。
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2024-03-31 10:29:34
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1、名词解释： 依赖注入、控制反转：应用本身不负责依赖对象的创建和维护，转而交由容器来完成。2、Spring的主要特性。 （1）降低组件之间的耦合度，实现软件各层之间的解耦。 （2）可以使用容器提供的众多服务，如：事务管理服务、邮件服务、JMS服务、持久化服务等等。 （3）容器提供单例模式支持，开发人员不再需要自己编写实现代码。（？） （4）容器提供了AOP技术，利用它很容易实现如权限拦截，运行期
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2024-05-09 11:06:16
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绑定 CPURedis 6.0 开始支持绑定 CPU，可以有效减少线程上下文切换。CPU 亲和性（CPU Affinity）是一种调度属性，它将一个进程或线程，「绑定」到一个或一组 CPU 上。也称为 CPU 绑定。设置 CPU 亲和性可以一定程度避免 CPU 上下文切换，提高 CPU L1、L2 Cache 命中率。早期「SMP」架构下，每个 CPU 通过 BUS 总线共享资源。CPU 绑定意义
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2023-08-30 21:50:48
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Transformer论文精读Abstract主要的序列转换模型是基于复杂的递归或卷积神经网络，包括一个编码器和一个解码器。 性能最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。 我们提出了一种新的网络结构Transformer,它完全基于注意力机制，完全省去了重复和卷积。 在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上是优越的，同时具有更高的并行性，需要更少的训练时间。Model Archite
某同学又写了一篇略有些醋意的blog， 字里行间流露出对于“大家仍然用Java”的向往。姑且不论那文章本身了。最近几天刚刚和Paul Hammant聊到JRuby。简单说来，某同学的猜测也只是猜测而已。关键在于，如果你想要做预测的话，现在最安全的预测莫过于说Java即将死亡——就跟今天的Delphi一样。5年前Delphi和VC是毫无疑问的主流，Java的位置比今天的Ruby好不了太多。但，
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2007-12-17 10:54:00
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因为 Nestjs 的设计思路和 SpringBoot 非常相似。如果你在工作当中，经常接触到的后端是 Java 的 SpringBoot，那么选择 Nestjs 作为你的第一个后端框架就不会错。Nestjs 使用 Typescript 作为开发语言，当你后续接触其他强类型语言也会更容易上手。为什么与 SpringBoot 相似是必要的，因为大部分公司的后端用的都是 SpringBoot 啊。学会
xjjdog今天面试了一位候选人，聊到分布式系统，聊到Raft，自然就聊到了CAP。说出了CAP的Consistency、Availability、Partition Tolerance三个定义，一个个连环问题就呼之欲出。MySQL是CP还是AP？Redis是CP还是AP？Zookeeper是CP还是AP？但不知道怎么回事，突然之间我就不想问了。直觉告诉我，这么问是不对的，虽然以前都信誓旦旦的把M
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2024-08-08 13:22:36
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Embedding是什么？字面上的意思是“表征”,那么实际上它蕴含了什么呢？从CNN开始回顾,CNN最开始处理的是图片信息。图片本身是由像素点构成的，每一个像素点，每个像素点代表了一种颜色，如果是灰度图，每个像素点是一个值；如果是rgb图，每一个点是一个三元向量（分别代表三原色）；那么一张图的所有像素点构成的像素矩阵，我们就看为这张图的特征，是一种直观的表现，然后对图片的像素矩阵进行卷积，再通过激
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2024-03-07 14:34:02
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自从深度学习流行起来，embedding就成为深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。什么是Embedding?简单来说Embedding就是用一个数值向量“表示”一个对象的方法，这里的对象可以是一个词、物品、也可以是一部电影等。但是“表示”这个词怎么理解呢？用一个向量表示一个物品，一个物品能被向量表示，是因为这个向量跟其他物品向量之间的距离反应了这个物品的相似性，也就是两个向量间的距离向量甚至能够
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2024-03-29 12:37:31
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什么是Redis要了解Resis最好就是去官网看下 官网 英文看不懂我们可以google翻译嘛，不过官方介绍Redis的第一句应该是可以很容易看懂：“Redis is an open source (BSD licensed),in-memory data structure store, used as a database,cache and message broker.”Redis是一个开
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2023-08-13 15:34:49
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排名是真的挺好，开源闭源现在都是第一了，这个事embeddiing的，rerank应该也是第一，甚至4B的基本也除了8B以外就是它第一。它和普通的比如原来的我们常用的BGE之类的有啥区别？传统的embedding都是基于bert来弄模型，一般也就encoder only，bert原来也就是干分类器的，给一句话到它，它给你进行embedding了，这里考虑到有些同学可以不理解整套流程，我就稍微说细点
