@embeddable是注释Java类的，表示类是嵌入类。通过此注释可以在你的Entity中使用一般的java对象,此对象需要用@Embeddable标注。@embeddable是注释Java类的，表示类是嵌入类。 @embedded是注释属性的，表示该属性的类是嵌入类。注意：1.必须要实现serializable接口2.需要有无参的构造函数3.@Embeddable注释,表示此类可以被插入某个
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2024-04-09 14:14:36
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Embedding是什么？字面上的意思是“表征”,那么实际上它蕴含了什么呢？从CNN开始回顾,CNN最开始处理的是图片信息。图片本身是由像素点构成的，每一个像素点，每个像素点代表了一种颜色，如果是灰度图，每个像素点是一个值；如果是rgb图，每一个点是一个三元向量（分别代表三原色）；那么一张图的所有像素点构成的像素矩阵，我们就看为这张图的特征，是一种直观的表现，然后对图片的像素矩阵进行卷积，再通过激
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2024-03-07 14:34:02
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引言上一节我们讲到了什么叫做静态词向量，静态词向量有个很大的特点就是每个词的表示是固定的，这样就不能解决我们人类语言中的一词多义问题，例如“I hurt my back, while I backed my car”，这句话中前一个"back"是一个名词，表达“后背”的意思；后一个“back”是动词，表达“倒车”的意思。所以这两个词向量应该是不一样的，应该考虑上下文来确定某个词在一个句子中表达什么
目录1.嵌入矩阵的基本作用 2.嵌入矩阵的数学解释3.嵌入矩阵在联合分布适应中的数学推导主要包括以下几个步骤4.在JDA中，怎么得到嵌入矩阵 5.联合分布自适应中如何得到嵌入矩阵 （另一种解释） 1.嵌入矩阵的基本作用 在机器学习中，嵌入矩阵通常用于将离散的类别型变量转化为连续的向量表示。在联合分布自适应（Joint Distribution Ad
一、概述消息驱动 bean是一个异步消息消费者。当消息到达消息驱动bean服务的目的地或终端时，容器调用消息驱动bean。消息驱动bean实例是消息驱动 bean类的实例。消息驱动 bean 是为单个消息类型定义的，与它雇用的消息监听器接口一致。对于客户端，消息驱动 bean 是一个实现了一些业务逻辑运行在服务器上的消息消费者。客户端通过将消息发送到消息驱动 bean 作为消息监听器的目的地或终端
eMbedded Visual C++开发入门任何一个学过编程的朋友都对HELLO不会陌生，但这次的这个和以前的不太一样，它是一个特别的程序，不是在功能上，是在思想上。这是一个非常经典的程序，本不想列出这个程序，但这是WINCE编程的典型框架，写出它可以让我们对WINCE的程序有一个很直观的认识。还有一个重要的原因是，这个例子程序给出了一个新的代码风格，和以前的WIN32程序有所不同，我十分欣赏这
自己这两天改代码的一些经历，记录一下。DDP对于多卡训练，Pytorch支持nn.DataParallel 和nn.parallel.DistributedDataParallel这两种方式。其中nn.DataParallel 最简单但是效率不高，nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)不仅支持多卡，同时还支持多机分布式训练，速度更快，更加强大。理论上来说，
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2023-12-07 01:04:19
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# 如何理解"embedding python 是什么类型"
## 一、整体流程
下面是理解"embedding python 是什么类型"的整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 创建一个Python解释器实例 |
| 2 | 设置Python模块搜索路径 |
| 3 | 导入所需的Python模块 |
| 4 | 创建Python对象 |
| 5 |
原创
2024-04-15 05:22:30
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一.单词的向量化表示1.one-hot比如有一个1000个词汇的词典，每一个单词可以表示为一个1000*1维大小的向量，其中一个位置为1，其余为0，并且每个单词的1的位置互斥。不过这种表示方式存在很多问题：任意两个词之间都是孤立的，根本无法表示出在语义层面上词语词之间的相关信息如果词典非常大，那么每个单词的维度都是巨大的，这样会造成计算上的困难其得到的特征是离散稀疏的，得到的向量过于稀疏，导致计算
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2024-05-16 10:50:03
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1.如何管理从堆中new出的QObject对象?如何安全delete才能避免内存泄露? 这个问题看起来很愚蠢,new出QObject,不用时delete了，不就行了，怎么会有这种问题呢? 问题就在于"不用时"难以确定. QT是一个图形平台系统,有些时候，对象之间的逻辑关系比较复杂，用户可能找不到合适的时机delete或者需要写额外的代码来dele
VIBE是Barnich和Droogenbroeck在2011年发表的《VIBE：A universalbackground subtraction algorithm for video sequence》中提出。其在模型中大量的使用了随机策略，有着意想不到的准确率和鲁棒性，该方法简单实用，计算代价低，可以应用于嵌入式系统中。 模型表示：  
GPT系列GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一系列基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI开发。以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。GPT-2：GPT-2于2019年发布，是GPT系
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2024-09-11 06:45:19
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首先，直接放出论文中的公式: 其中，dmodel为每个词向量的维度，pos为一个句子中每个词的位置，2i也代表了词向量的维度，因此，2i <= dmodel, 因此，i的取值为：[0,1,,,1/2*dmodel];按上图的示例，机器学习，分词后为两个词“机器”、“学习” ，设定每个词的
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2024-10-10 10:35:29
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Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。关于注意力机制可以参看这篇文章，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。那什么是transformer呢？你可以简单理解为它是一个黑盒子，当我们在做文本翻译任务是，我输入进去一个中文，经过这个黑盒子
1.Embedding 嵌套英 [ɪm'bedɪŋ] 美 [ɪmˈbedɪŋ]
n. 记者随军
v. 把（物体）嵌入；派遣（战地记者等）；使（观点）深深植入；嵌进（短语）；
插入（代码）（embed 的现在分词）Embedding是一个将离散变量转为连续向量表示的一个方式。在神经网络中，Embedding不仅可以减少离散变量的空间维数，同时还可以有意义的表示该变量。转换到低维空间使用嵌套（将高
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2023-08-18 15:46:10
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从开始从事算法到现在已经7年多时间，推荐系统事推动算法人工智能进步的幕后推手。从这篇文章开始尝试系统的介绍下推荐系统。推荐系统并非一个指定的算法，而是一个系统，一个需要喂养可以成长运动的东西。如果用车来比喻推荐系统，那么发动机引擎对应的就是推荐引擎，包括：推荐主算法模块、策略主算法模块；为了支持引擎的运作需要配套的车架、车控制把手、刹车系统、电控制系统、油液系统，对应的要让推荐引擎动起来也需要配套
1. 什么是推荐算法推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找
本《Word Embedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）Word Embedding（3）LSA（Latent Semantic Analysis）（4）Word2vec的CBOW模型 （5）Word2vec的Skip-gram模型 （6）GloVe模型 （7）相关编程实现 本文介绍Word Embedding词向量，英文名叫Word Embeddin
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2024-10-22 09:33:51
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什么是Embedding？ 近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。 今天我们就以诙谐生动的方式来理解一下这个看似高大上的名词吧。 “Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。 看到这个翻译的时候是不是一脸懵圈？什么叫嵌入？意思是
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2024-08-21 10:54:55
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1.什么是embedding search嵌入（Embedding）是一种将离散的符号（如词语、字符或文档）映射到连续向量空间的表示方法。它将离散的符号转换为实数向量，从而使得计算机可以更好地处理和理解文本数据。OPENAI提供内置的Embedding api，可以直接使用。2.如果要求GPT回答关于不熟悉的话题的问题，可以采用以下方法：搜索：利用一个文本库，搜索相关的文本段落，这些段落可能包含与
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2024-02-24 12:51:26
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