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
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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# 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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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
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
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
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
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 *
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、
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
在学习之前，我们先来看一段代码的计算。为什么会出现这样的结果呢？ std::cout << "bool:" << (-1 < 0) << std::endl; //结果bool:1
std::cout << "bool:" << (-1 < 0u )<< std::endl; //结果bo
<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 缓冲区溢出”在英文中可以解释为：buffer overflow，buffer overrun，smash the stack，trash the stack，scribble the stack， mangle
14.8 来自trans的双向编码器表示（Bert）Bidirectional Encoder Representation from Transformers14.8.1 从上下文无关 到 上下文敏感NLP中 丰富的多义现象 和 复杂的语义同一词可根据上下文赋予不同的表示流行的上下文敏感表示：TagLM（language-model augmented sequence tagger）、CoVe
降维降维是解决维度灾难和过拟合的重要⽅法，除了直接的特征选择外，我们还可以采⽤算法的途径对特征进⾏筛选，线性的降维⽅法以 PCA 为代表，在 PCA 中，我们只要直接对数据矩阵进⾏中⼼化然后求奇异值分解或者对数据的协⽅差矩阵进⾏分解就可以得到其主要维度。⾮线性学习的⽅法如流形学习将投影⾯从平⾯改为超曲⾯。 解决过拟合的问题除了正则化和添加数据之外，降维是最好的方法。降维的思路来源于维度灾难的问题，
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
