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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cocos2dx配置Android环境最新教程这几天在研究cocos2mdx怎么在Android studio下配置环境，一开始根据官网的过期教程走了不少歪路，虽然现在网上也有大致正确的安装教程，但是一些细节还是被忽略了，现在特意记录一下安装的经过首先在官网下载Cocos2dx 3.17.2版本 Cocos引擎下载连接
然后下载Android studio的4.2c1版本，连接：https://r
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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Faiss 是 Facebook 开源的一套高效相似性搜索以及向量聚类的开发库，支持各类相似性搜索的算法，Faiss 项目本身是使用 C++ 编写的，但是提供 Python 的绑定，可以直接使用 numpy 类型操作，同时也支持使用 GPU 加速计算，下面介绍下 Faiss 的源码编译过程。如果想仅使用 Python 进行开发，那么可以直接使用 pip 工具安装：# 例如使用 pip3 安装
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2023-07-28 15:02:05
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Faiss是什么Faiss是FAIR出品的一个用于向量k-NN搜索的计算库，其作用主要在保证高准确度的前提下大幅提升搜索速度，根据我们的实际测试，基于1600w 512维向量建库，然后在R100@1000 （即召回top 1000个，然后统计包含有多少个实际距离最近的top 100）= 87%的前提下单机15线程可以达到1000的qps，这个性能应该是可以满足大部分的推荐系统召回模块性能需求了。&
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2024-04-22 20:38:41
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说明本篇主要分析IVFPQ类型的索引的训练过程。遵循从APP -> 到faiss core的实现的流程。过程分析app假设现在已经有了一个可用的IVFPQ类型索引index实例，那么可以直接在程序中调用：index.train(learning_d)这里的learning_d表示训练集，这里的值是database总数与学习率的乘积。faiss coretrain() IndexIVFPQ类里
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2024-04-07 15:33:21
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Faiss原理介绍github Faiss 包含多种相似性搜索方法。它假设实例表示为向量并由整数标识，并且可以将向量与 L2（欧几里得）距离或点积进行比较。与查询向量相似的向量是那些与查询向量具有最低 L2 距离或最高点积的向量。它还支持余弦相似度，因为这是归一化向量的点积。大多数方法，如基于二进制向量和紧凑量化代码的方法，只使用向量的压缩表示，不需要保留原始向量。这通常是以降低搜索精度为代价的，
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2024-04-04 21:46:13
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faiss入门+使用的索引原理已经在项目中在离线时，用faiss算过50w 视频的相似度。 但感觉还是对faiss有些陌生，想对faiss理解更多一些。 有幸看到别人分享的这个帖子Faiss 在项目中的使用Faiss Indexs 的进一步了解这里跟着上面两篇文章的思路，对faiss理解更多一些。重新审视1.再问faiss 是什么？撇开具体定义不管，Faiss 就可以类比为一个可以设置索引的数据库
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2024-08-26 21:56:16
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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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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
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
写在前面图3. 哪些菌门随时间呈现规律变化呢?绘图实战清空工作环境和加载包读入实验设计、OTU表和物种注释筛选高丰度门用于展示数据交叉筛选按样品绘图按组绘图绘制冲击图alluvium 写在前面之前分享了3月底发表的的 《水稻微生物组时间序列分析》的文章，大家对其中图绘制过程比较感兴趣。一上午收到了超30条留言，累计收到41个小伙伴的留言求精讲。我们将花时间把此文的原始代码整理并精讲，祝有需要的小
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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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
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
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、
为什么要对图进行嵌入？ 直接在这种非结构的，数量不定（可能数目非常多），属性复杂的 图 上进行机器学习/深度学习是很困难的，而如果能处理为向量将非常的方便。但评价一个好的嵌入需要：保持图属性不变，如图的拓扑结构、顶点连接、顶点周围节点等嵌入速度应该与图的大小无关合适的维度以方便做下游任务图表示学习性质如果没有标签。邻居节点的表示应该相似。如果存在标签。同类节点的表示应该相似。节点的顺序变化对表示没
关于存储简介 一、关于存储方式1.直连式存储： 我们普通PC机就是直连存储，使用跳线和主板总线相连 优点：1. 使用方便 2. 直接识别为一个块设备。然后，制作分区、文件系统、挂载访问缺点：1. 消耗本服务器的资源I/O、CPU2.非直连式存储：NAS网络附属存储和SAN存储区域网络 网络
一.打开文件
1.fopen函数原型：FILE * fopen(const char * path,const char * mode); 参数说明：
1.path： 文件指针；
2.mode：打开方式；返回值：打开成功返回文件指针，否则返回NULL；打开文件对文件内的数据进行读写操作。2.freopen函数原型：FILE * freopen(const char *
