类似物理上的计算机系统，Java虚拟机规范中也定义了一种Java内存模型，即Java Memory Model（JMM），来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果。现在最新的Java内存模型规范是JSR-133，即Java内存模型与线程规范，这套规范包含：线程之间如何通过内存通信；线程之间通过什么方式通信才合法，才能得到期望的结果。理解内存模
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2024-10-21 07:06:00
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文章目录c++和java有什么区别？类加载机制类的生命周期类加载的过程1. 加载：根据路径找到对应的.class文件2. 连接：3. 初始化：对静态变量和静态代码块执行初始化工作**总结**类初始化的时机类的加载器（ClassLoader）类加载器如何判断是同样的类类加载器的种类双亲机制[参考博客链接]()为什么要使用双亲委托这种模型？JVM在搜索类的时候，又是如何判定两个class是相同的呢J
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2024-08-16 09:24:55
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当前，BGE 快速迭代推出 1.5 版本并公布多项更新，其中，BGE 首次开源 3 亿条大规模训练数据，帮助社区训练同类模型，推
原创
2024-08-08 11:16:10
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CRM Customer RelationShip Management 客户关系管理：要求企业站在客户的角度，利用企业信息技术对获取的客户数据进行分析，快速识别客户需求变化，为客户提供更专业、更具个性化的产品或服务、从而提升客户对企业的忠诚度，最大化忠诚客户的支付溢价，进而提高企业核心竞争力。因为一般而言，企业吸引一个新客户所消耗的成本远高于维护老客户的成本，并且忠诚客户能带来额外附加
树模型1、决策树 ID3，C4.5，CART2、随机森林RF3、Adaboost4、GBDT5、XGboost6、孤立森林（异常检测）四、GBDT 提升树，GBDT同样基于最小化第m
m
个学习器和前m−1m−1个学习器累加起来损失函数最小，提升树采用残差的思想来最小化损失函数，将投票权重放到学习器上，使得基学习器的权重都为
1、什么是优化器 优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1. 批量梯度下降法BGD(Batch Gradient Descent) 2.1.1、BGD表示 BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的
结论：（1）在我国大陆，EGM2008 模型高程异常的总体精度为20 cm，华东华中地区12 cm，华北地区达到9 cm，西部地区为24cm。（2）“移去-拟合-恢复”法原理是在利用函数模型( 如二次曲面模型) 进行高程转换前，首先移去用地球重力场模型计算得到高程异常的长波部分或者移去地形改正的短波部分，或者移去二者之和，然后对剩余高程异常进行拟合和内插，在内插点上再利用重力场模型或地形改正公式把
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2024-07-18 17:40:59
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Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。生物体的碳每天都按一定比例以凋落方式进入凋落物碳库；对于水份输运过程，该模型模拟的水循环
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2024-06-05 12:38:52
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参考transformer encoder-decoder结构：encoder用于embedding representation。decoder用于预测、生成任务。目录Problem DefinitionMethod CategoriesEncoder-Decoder Framework参考Problem DefinitionGraph机器学习的核心问题：如何把Graph结构信息纳入机器学习模型
论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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1. 文章信息作者Siddhant Doshi, & Sundeep Prabhakar Chepuri (2022).单位期刊或会议题目A computational approach to drug repurposing using graph neural networks2. BGC背景药物再利用是一种确定已批准药物新的医学适应症的方法。目的本研究提出了一种图神经网络药物再利用模
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3
1)Color Filter Array---CFA 图像传感器都采用一定的模式来采集图像数据，常用的有 BGR 模式和 CFA 模式。BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式，它由 R( 红)、G( 绿) 、B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点，例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就
最近在做RAG，因为涉及embedding计算，用到了BAAI BGE小模型，但是模型是给python调用的，需要转换为onnx格式给ja
原创
2024-07-06 21:21:18
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embed包 提供了访问正在运行的go程序的功能。嵌入一个文件到stringimport _ "embed"
//go:embed hello.txt
var s string
print(s)嵌入一个文件到一个字节切片import _ "embed"
//go:embed hello.txt
var b []byte
print(string(b))嵌入一个或多个文件作为一个文件系统impo
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2024-06-11 11:46:15
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Option A配置及注释拓扑图将CE设备的路由传递到PE设备PE设备与ASBR-PE设备之间建立VPNv4邻居PE设备与ASBR-PE设备之间MPLS的LSPASBR-PE之间建立邻居关系最终实验现象及验证无法通信纯命令版CE1：PE1：P1：ASBR-PE1ASBR-PE2：P2：PE2：CE2： 拓扑图 首先介绍拓扑结构和网络需求：现在要实现CE1通过VPN访问CE2，分别有4个AS，分别
ollama bge是一个用于改善客户端与服务器之间的数据交换和处理的框架。它通过高效的请求调度及数据仲裁，提升了系统的响应速度和处理能力。然而，随着新版本的发布，可能会出现兼容性、性能等问题。为了更好地应对“ollama bge”中的挑战，下面将详细介绍各个方面的解决方案。
### 版本对比与兼容性分析
不同版本的“ollama bge”采用了不同的特性，这使得在进行版本升级的时候需要考量兼
TorchDrug教程–知识图推理教程来源TorchDrug开源目录TorchDrug安装分子数据结构属性预测预训练的分子表示分子生成逆合成知识图推理在知识图中，一个重要的任务是知识图推理，它的目的是在已知知识图中存在(h,r,t)-链接的情况下预测缺失的(h,r,t)-链接。有两种众所周知的知识图推理方法。一种是知识图嵌入，另一种是神经归纳逻辑规划。在本教程中，我们提供了两个示例来说明如何使用T
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2024-09-18 19:55:39
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推荐/搜索系统中，为什么需要重排模块。 推荐系统的架构大致分为如下几个模块：召回、粗排、精排、重排，那么为什么要引入重排模块呢。在精排阶段，我们希望得到的是一个候选排序队列的全局最优解，但是实际上，通常在精排阶段，我们精排模型是针对用户和每一个候选广告（商品）输出一个分值；而每个候选之间也会相互影响。例如在搜索广告的场景下，这些候选广告之间的广告样式会互相影响，从而影响最终的排序结果（一
【代码】docker 部署 bge-rerank-base重排序模型。
