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、
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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1.一般用途2.事务处理3.定制数据库4.数据仓库主要依据就是数据是OLTP还是OLAPOLTP:联机事务处理，事务多，执行大多较短，并发量大的数据库，如日常的进存销系统OLAP：联机分析处理，事务较少，但执行大多较长，并发量小的数据库，如数据仓库资料：Oracle的索引主要包含两类：BTree和位图索引。默认情况下大多使用Btree索引，该索引就是通常所见唯一索引、聚簇索引等等，Btree用在O
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
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
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
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
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
摘要提出了一个新的模型称为二面体，以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入，可以自然地捕获关系组合。此外，我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模，从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是，在许多情况下，它可以是非交换的。例如，在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系（父母与法律中的父母）。我们认为，为了在链接预测任务中学习关系组合，这种非交换属性应该被显式地建模。 在本文中
近日，全球计算机视觉三大顶会之一的 CVPR（IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）公布了 2021 年度的论文录用结果。腾讯医典 AI 与北京大学合作完成的论文《Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Medical Report Generation》，凭借在医学图像报告自动生成领域的研究突破成功入选。医学图像被广
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
Axiomtek发布了AIE100-903-FL-NX AI Edge系统，可在恶劣环境下实现GPU加速处理的High AI计算性能。该系统采用六核NVIDIA Carmel ARM处理器，并搭配384核NVIDIA Volta GPU，共四十八个Tensor核心。AIE100-903-FL-NX AI边缘系统采用防水无风扇设计，非常适合智能零售环境和边缘AI应用。AIE100-903-FL-NX
在编程语言中因为这平台的不同对代码的重复使用异常的麻烦，在Java的出现这为实现在不同平台写一次代码就可以进行执行。而在处理数据的架构中也存在相同代码要在不同的架构中多次编写，这些数据架构包括标量（Scalar）,矢量（Vector）,矩阵（Matrix）,空间（Spatial）。因而现在急需要一个高效的软件编辑工具来实现在不同架构下相同代码只编辑一次可用多次。oneAPI就可实现这个
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在这篇博客里，我会主要针对第一个模型的代码
SDM论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.00385论文名称：SDM: Sequential Deep Matching Model for Online Large-scale Recommender System基于Item的协同过滤不能动态的评估用户的兴趣。SDM能够动态的捕捉用户长短期用户兴趣。SDM主要解决两个问题：（1）一个session存在多类型用户兴趣。
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2024-05-29 09:24:34
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目录一、bert模型简介bert与训练的流程：bert模型的输入二、huggingface的bert源码浅析bert提取文本词向量BertModel代码阅读BertEmbedding子模型BertEncoderBertAttentionBertIntermediateBertOutput(config)BertPooler()三、Bert文本分类任务实战四、Bert模型难点总结写在最前面，这篇博客
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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在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
关于AI绘画(基于Stable Diffusion Webui)，我之前已经写过三篇文章，分别是 软件安装，基本的使用方法，微调模型LoRA的使用。 整体来说还是比简单的，搞个别人的模型，搞个提示词就出图了。今天来一个有些难度的，自己训练一个LoRA微调模型。编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选） 0. LoRA微调模型是什么？ LoRA的全称是Low-Ran
第10章 维度设计1.维度设计基础维度的基本概念（1）维度是什么维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需所需的多样环境。（2）维度属性是什么维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。（3）维度的作用查询约束、分类汇总以及排序等。（4）如何获取维度或维度属性① 可
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2024-04-09 01:04:52
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