pom.xml 引入依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.projectlombok/lombok -->
<!--Feb 07, 2020-->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifac
Dialogflow is a natural language understanding (NLU) platform provided by Google. It is used to design and integrate conversational user interfaces into mobile and web apps, devices, bots,
一,FastDFS简介 FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统，它是由淘宝资深架构师余庆编写并开源。FastDFS专为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。优势·： 适合通用分部式，fastDFS非常适合存储图片等那些小文件，fastDFS不对文件
litellm 对于embedding模型的配置实际与普通模式的配置是一样的，embedding 有特定的，同时chat 模型也都有embedding 能
原创
2024-09-03 16:35:06
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工具:vs2005 在要导出的MFC类加上AFX_EXT_CLASS，即可形成导出类.1.为什么引起资源冲突？主调程序和某个DLLHINSTANCE中资源ID号相同的情况而发生加载冲突。2.资源冲突引起的后果？主调程序的资源ID相同的话，会默认调用主调程序的资源，表现为：EXE打算调用DLL中的对话框却显示的是EXE中的对话框，本来DLL要显示a图，由于主调程序上b图的ID
常用配置项，下面有摘抄的完成配置解析tracker.confdisabled = false # 此配置文件配置是否生效false为生效
bind_addr = # 绑定IP地址
port = 22122 # 提供服务的端口
connect_timeout = 5 # 连接超时时间
network_timeout = 60 # tracker server的网络超时
base_path =
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2024-10-24 10:10:28
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一、Flexus 云服务器 X 实例介绍在数字化时代，云服务器已成为企业发展的重要基石。它提供灵活的资源扩展和高效的计算能力，帮助企业降低成本、提升效率。无论是数据存储还是业务创新，云服务器都能满足多样化需求，是各行业不可或缺的技术支持。华为云下一代云服务器 Flexus X 实例焕新上线，新产品首创大模型加持，智能全域调度；X-Turbo 加速，常见应用性能最高可达业界同规格 6 倍，可搭载多版
要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
前言前段时间面试了许多应界生同学，惊讶地发现很多同学只做深度学习，对于LR/GBDT这样的传统机器学习算法，既不掌握理论，也从未实践过。于是就想写一篇文章，梳理一下推荐算法由传统机器学习，发展到深度学习，再到未来的强化学习、图神经网络的技术发展脉络，因为「只有了解过去，才能更好地把握当下与未来」。无奈这个题目太大，再加上近来分身乏术，实在无暇宏篇大论。于是今日小撰一文，聚焦于深度学习的核心思想Em
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2023-09-20 15:51:01
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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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首先我们来看Embedding的参数。nn.Embedding((num_embeddings,embedding_dim)其中，num_embeddings代表词典大小尺寸，比如训练时所可能出现的词语一共5000个词，那么就有num_embedding=5000，而embedding_dim表示嵌入向量的维度，即用多少来表示一个符号。提到embedding_dim，就不得先从one_hot向量说
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2024-03-17 00:21:59
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2024-08-06 11:07:51
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嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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参数分布Bert模型的版本如下：BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersBERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parametersBERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads
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2024-08-23 12:13:27
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