首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段，AE是用全连接层或者卷积层，GAE一般使用的是GCN进行编码，输入是邻接矩阵和节点的特征矩
向量化VectorizationVectorization是使用矩阵计算来代替for循环，以简化计算过程，提高效率。如上式，Σ(...)是一个求和的过程，显然需要一个for语句循环m次，所以根本没有完全的实现vectorization。下面介绍向量化的过程：约定训练数据的矩阵形式如下，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值： g(A)的参数A为一列向量，所以实现g函数时要支持列向
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2024-09-02 16:00:02
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学习向量量化算法1. 聚类算法家族族谱2. 学习向量量化3. 数据准备4. 算法流程5. 代码实现6. 参考文献 1. 聚类算法家族族谱这篇文章主要介绍了：聚类算法的特点，样本间距离，簇之间距离的计算方法以及衡量聚类算法性能的算法。2. 学习向量量化学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）同KMeans算法类似，也是要找一个具有代表性的值代表某一类别。但
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2024-09-11 00:25:16
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第四章（NumPy基础：数组与向量化计算）
安装numpy及使用
pip install numpyPyCharm无法使用numpy
File-->setting-->项目名-->Project Interpreter-->本地安装python-->应用测试代码
import numpy as npdata = np.ran
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2024-06-09 08:39:46
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句向量 Sentence Embedding摘要本文主要对句向量的发展和relate work介绍一下，可以看作一个简单的综述内容，句向量在NLP中有着很重要的作用，同时在许多NLP实际任务中会类似得到word embedding一样得到中间产物句向量 sentence embedding。下面将从最开始的dec2vec，以及word embedding组合的到的句向量分析，到sentence b
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2023-09-14 12:28:12
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图为 ZSearch 基础架构负责人十倍 2019 Elastic Dev Day 现场分享
引言ElasticSearch（简称 ES）是一个非常受欢迎的分布式全文检索系统，常用于数据分析，搜索，多维过滤等场景。蚂蚁金服从2017年开始向内部业务方提供 ElasticSearch 服务，我们在蚂蚁金服的金融级场景下，总结了不少经验，此次主要给大家分享我们在向量检索上的探索
本文以梯度方差为中间变量，研究得到了parallel SGD中量化比特数与收敛性的关系；在重申随机取整重要性的基础上，将方差打造成了新的研究热点
D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradie
前言知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念，以及它们之间的关联关系。知识图谱常被应用于以下几个方面：（1）搜索（2）聊天机器人和问答系统。近年来一部分学者尝试将知识图谱引入到推荐系统中，并且取得了不错的结果。本文选择了八篇知识图谱向量表示的论文进行介绍。Translating embeddings for modeling multi-relational dataBorde
文章目录本质词袋模型原理特点词空间模型NNLM 模型RNNLMC&W 模型C&W & NNLMCBOW 和 Skip-gram 模型CBOW 模型改进：负采样doc2vec / str2vec由来（时序）资料 本质便于计算机理解，将文本转化为数值。 当前阶段，对文本的向量化 大部分研究都是通过 词向量 来实现的。词向量：词袋模型，word2vec文章/句子作为向量：doc
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2023-11-10 01:44:57
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摘要近年来，随着深度学习在图像、自然语言处理等领域的蓬勃发展，越来越多的工业界搜索和推荐系统将大规模深度学习应用到真实的业务中。一般来说业务的搜索系统由多阶段（召回-粗排-精排-重排等）组成，而召回决定了搜索性能的上限。区别于网页搜索，电商搜索的召回除需要满足用户基本的搜索相关性需求外，还需要尽可能展现给用户对特点品牌、风格、价格等的个性化商品。然而传统的基于倒排索引的召回机制难以将用户个性化行为
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2024-05-28 19:52:11
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摘要：SLP矢量化的目标是将相似的独立指令组合成向量指令，内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。
作者：毕昇小助手。0.IntroductionSuperword Level Parallelism (SLP)矢量化是llvm auto-vectorization中的一种，另一种是loop vectorizer，详见于Auto-Vectorization in
向量存储引擎是一种新兴的数据存储技术，它以向量为单位进行数据存储和访问。与传统的存储方式（如块存储和文件存储）
原创
2024-05-22 19:47:17
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js模块化无模块化script标签引入各种js文件<script src="jquery.js"></script>
<script src="app.js"></script>
//……不同js被一个模板引用但是被依赖的放在前面，否则使用就会报错缺点：
污染全局作用域维护成本高依赖关系不明显IIFE(语法侧的优化)无模块化优化->
模型进行的是数学运算，因此需要数值类型的数据，而文本不是数值类型数据。 模型需要结构化数据，而文本是非结构化数据。将文本转换为数值特征向量的过程，称为文本向量化。将文本向量化可以分为如下步骤：1.对文本分词， 拆分成更容处理的单词。
2.将单词转换为数值类型， 即使用合适的数值来表示每个单词。
此过程便是将文本的非结构化数据转化为结构化数据
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2023-07-03 20:46:58
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TfIdf TfIdf向量化是基于TF-IDF算法的一种文本向量化方法；TF-IDF全称：term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率，其主要思想是：如果某个单词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
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2024-06-04 06:21:01
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#pragma simd该编译指示(SIMD)是12.0编译器最新提供的功能。他可以强制性的让编译器做自动并行化。 对于其他编译指示比如#pragma ivdep来说， 如果编译器编译时发现用户提供的编译指示条件不满足， 那么编译器是不会根据编译指示来进行自动向量化的。也就是说， 编译器实际上还是会进行编译时的依赖关系检查。 而对于#pargam simd来说， 无论编译时条件如何， 编译器总是会
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2023-10-26 20:22:37
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、当使用学习算法时，一段更快的代码通常意味着项目进展更快。例如，如果你的学习算法需要花费20分钟运行完成，这意味着你每个小时能“尝试”3个新主意。但是假如你的程序需要20个小时来运行，这意味着你一天只能“尝试”一个新主意，因为你需要花费这么长时间来等待程序的反馈。对于后者，假如你可以提升代码的效率让其只需要运行10个小时，那么你的效率差不多提升一倍。 矢量化编程是提高算法速度的一种有效方法
常见召回模型I2I：计算item-item相似度，用于相似推荐、相关推荐；U2I：基于矩阵分解，通过用户特征直接推荐item；U2U2I：基于用户的协同过滤，先找相似用户，再推荐相似用户喜欢的item；U2I2I：基于物品的协同过滤，先统计用户喜爱的物品，再推荐他喜欢的item；U2TAG2I：基于标签偏好推荐，先统计用户偏好的tag，然后匹配所有的item；其中tag一般是item的标签、分类、
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2024-06-08 21:39:18
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文章目录Spark代码可读性与性能优化——示例二1. 内容点大纲2. 原代码（来自GitHub）3. 优化后的代码+注释 Spark代码可读性与性能优化——示例二1. 内容点大纲SparkConf可读性提示Spark的RDD类型变量命名提示普通变量名提示Scala语法可读性提示方法默认值提示生成重复字符串的提示代码冗余写法提示函数式写法提示persist缓存性能优化提示sc.stop()性能优化
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2024-06-17 19:20:34
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作者：《python深度学习》学习笔记，用于自己熟悉和理解目录1.实现单词级的one-hot编码:稀疏，高维，硬编码2.使用词嵌入word embeding：密集，低维，学习得到2.1 方法一：利用 Embedding 层学习得来2.2 方法二： 使用预训练的词嵌入参考深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值
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2023-12-17 10:19:04
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