Abstract在本文中，我们提出了方向跳跃图（DSG），这是一种简单但有效的跳跃图模型的增强，通过在单词预测中明确区分左右上下文。在此过程中，为每个单词引入一个方向向量，从而不仅通过单词在其上下文中的共现co-occurrence模式，而且通过其上下文单词的方向来学习单词的嵌入。关于复杂性的理论和实证研究表明，与skip-gram模型的其他扩展相比，我们的模型可以像原始skip-gram模型一样
ollama embedding API 是一个新兴的工具，旨在通过简化嵌入模型的使用，帮助开发者更好地利用大规模预训练语言模型。在本文中，我们将深入探讨该 API 的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析，力求为你提供全面的理解与实践指南。
关于 ollama embedding API，它能够有效地将文本转换为向量，并支持各种嵌入操作，非常适合用于信息检索、自然语言处理以及推
文章目录1. 前言2. 目标3. CBOW4. 训练结果5. 如何使用6. 参考 1. 前言现在 NLP 相关的技术大概率会接触到词向量、word embedding（词嵌入）诸如此类的术语。然后网上一搜，哦，有一个 Word2Vec 的技术，能够把单词表示成一种低维向量，不仅可以方便计算机的计算、还可以捕捉到单词之间的语义关系，哦，真棒，用了都说好！那么请仔细想想，这个词向量是怎么来的？为什
一、Lora简介 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)
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2024-10-25 22:35:44
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很多设计师会用样机模型来展示自己的作品，让设计图案、应用界面等作品应用到实物效果图中，能体现作品的最终效果，更加形象逼真。哪里能下载到样机模板呢？今天我就推荐6个网站帮你解决，赶紧收藏！1、菜鸟图库https://www.sucai999.com/searchlist/3217.html?v=NTYxMjky菜鸟图库有多种类型的设计素材，像平面、电商、UI、办公等素材这里面都能找到，样
概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型定义要建模的系统中的实体和关系。关系数据库的逻辑模型通过外键约束将实体和关系规范化到表中。物理模型通过指定分区和索引等存储详细信息实现特定数据引擎的功能。 概念模型、存储模型以及两个模型之间的映射以外部规范（称为 实体数据模型 (EDM)）表示。可以根据需要对存储模型和映射进行更改，而不需要对概念模型、
huggingface上又很多开源模型，可以直接开箱即用，一个简单的模型使用实例如下：from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('uer/chinese_roberta_L-8_H-512')
model = BertModel.from_pretraine
近日，全球计算机视觉三大顶会之一的 CVPR（IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）公布了 2021 年度的论文录用结果。腾讯医典 AI 与北京大学合作完成的论文《Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Medical Report Generation》，凭借在医学图像报告自动生成领域的研究突破成功入选。医学图像被广
在编程语言中因为这平台的不同对代码的重复使用异常的麻烦，在Java的出现这为实现在不同平台写一次代码就可以进行执行。而在处理数据的架构中也存在相同代码要在不同的架构中多次编写，这些数据架构包括标量（Scalar）,矢量（Vector）,矩阵（Matrix）,空间（Spatial）。因而现在急需要一个高效的软件编辑工具来实现在不同架构下相同代码只编辑一次可用多次。oneAPI就可实现这个
1.一般用途2.事务处理3.定制数据库4.数据仓库主要依据就是数据是OLTP还是OLAPOLTP:联机事务处理，事务多，执行大多较短，并发量大的数据库，如日常的进存销系统OLAP：联机分析处理，事务较少，但执行大多较长，并发量小的数据库，如数据仓库资料：Oracle的索引主要包含两类：BTree和位图索引。默认情况下大多使用Btree索引，该索引就是通常所见唯一索引、聚簇索引等等，Btree用在O
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在这篇博客里，我会主要针对第一个模型的代码
SDM论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.00385论文名称：SDM: Sequential Deep Matching Model for Online Large-scale Recommender System基于Item的协同过滤不能动态的评估用户的兴趣。SDM能够动态的捕捉用户长短期用户兴趣。SDM主要解决两个问题：（1）一个session存在多类型用户兴趣。
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2024-05-29 09:24:34
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目录一、bert模型简介bert与训练的流程：bert模型的输入二、huggingface的bert源码浅析bert提取文本词向量BertModel代码阅读BertEmbedding子模型BertEncoderBertAttentionBertIntermediateBertOutput(config)BertPooler()三、Bert文本分类任务实战四、Bert模型难点总结写在最前面，这篇博客
大规模图嵌入框架 PBG，由Facebook开源。
paper：
https://mlsys.org/Conferences/2019/doc/2019/71.pdf
基本思路：
读入edgelist，对各node赋予一个vector，通过更新vector，使得connected entities更加接近，unconnected en
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2024-02-25 11:59:55
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第10章 维度设计1.维度设计基础维度的基本概念（1）维度是什么维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需所需的多样环境。（2）维度属性是什么维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。（3）维度的作用查询约束、分类汇总以及排序等。（4）如何获取维度或维度属性① 可
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2024-04-09 01:04:52
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# Embedding in Machine Learning
Embedding is a technique widely used in machine learning to represent categorical variables as continuous vectors. This technique is particularly useful when dealing w
原创
2024-04-28 05:43:04
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在配置完成Nginx+FastCGI之后，为了保证Nginx下PHP环境的高速稳定运行，需要添加一些FastCGI优化指令。下面给出一个优化实例，将下面代码添加到Nginx主配置文件中的HTTP层级。 fastcgi_cache_path /usr/local/nginx/fastcgi_cache levels=1:2 keys_zone=TEST:10m inactive=5m;
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2024-10-17 16:28:42
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1. BERT简介BERT全称，Bidirectional Encoder Representation from Transformers，双向Transformers编码表示.特点： （1）证明了双向预训练对语言表示的重要性。与之前使用的单向语言模型进行预训练不同，BERT使用遮蔽语言模型来实现预训练的深度双向表示。 （2）论文表明，预先训练的表示免去了许多工程任务需要针对特定任务修改体系架构
ollama 运行embeding是一个涉及性能和稳定性的重要问题。针对这个问题的解决方案，将从多个维度来展开，确保我们能够有效隔离并修复问题。本文将涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践，以一个系统化的方式进行介绍。
### 背景定位
**业务影响**
在实际操作中，ollama的运行聚焦在处理高负载并确保响应的及时性。然而，随着使用场景的复杂性增加，embedi
动机本文是2021年SIGIR上的一篇论文。如今embedding技术在推荐系统中已经取得了巨大成功，但是这种技术对数据要求较高且存在着冷启动问题。对于只有少量交互信息的物品，它们的id embedding成为cold id embedding。cold id embedding有以下两个问题：1.冷id嵌入和深度学习模型存在着一些差距，很难拟合深度学习模型。2.噪声严重影响了冷id嵌入。目前大部
