OpenVXopenvx1. 编译尝试编译openvx_sample，下载相关代码。
下载的sample code直接使用make可以生成libopenvx.so。
使用python Build.py --os linux可以编译sample code。2. OpenVX使用流程主要包含7个部分：创建openvx上下文
vx_context context = vxCreateContext();
8U类型的 RGB 彩色图像可以使用 <Vec3b> 3 通道 float 类型的矩阵可以使用 <Vec3f>对于 Vec 对象，可以使用[]符号如操作数组般读写其元素，如：Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色color[0]=255; //0通道的B 分量color[1]=0; //1通道的G 分量color[2]=0; //2通道的R
原创
2022-01-25 11:28:04
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参考文档：https://docs.opencv.org/3.4.11/d6/d6e/group__imgproc__draw.html参考教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-fpo82ccc.html0.准备工作Point 表示一个2D坐标点Point pt;
pt.x = 10;
pt.y = 8;
Point pt=Point(10,8);R
# 使用OpenCV实现Points2f Python
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用OpenCV实现Points2f Python。在本文中，我将向你介绍实现这一功能的步骤，并提供相应代码和注释。
## 整体流程
要使用OpenCV实现Points2f Python，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
原创
2024-01-24 06:37:51
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最近仔细看了一下Node2vec，这里汇总一下相关知识点。首先Node2vec和Deepwalk都是NLP中的word2vec在图中的拓展应用，其中Node2vec又是在Deepwalk基础上的拓展，主要有以下两个方面的改进：在图中随机游走生成序列时，Node2vec从Deepwalk的无偏进阶到参数可控的有偏。
Node2vec采用Negtive Sampling代替了Deepwalk中的Hie
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2024-03-25 08:58:25
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Word2vec 论文由 Google 的研究团队发布于 2013 年，它的发布，很大程度上改变了 NLP 技术的发展，不仅如此，在使用神经网络来解决各个领域的问题时，谈必离不开 Embedding，而 Embedding 究竟是什么？了解 Word2vec 的同学都知道，它其实是 Word2vec 的另一个名字，或广义的 Word2vec，是一种使用稠密向量来表示特征的表示学习方法。例如在搜索
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2024-06-28 07:27:39
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目录说明理论__init__.py简介修改+注释后代码corpus.py简介preprocess.py准备工作定义tokenize函数preprocess.py完整代码（注释版）examples: hacker_news执行顺序注意事项preprocess.py说明源代码来自：GitHub - cemoody/lda2vec ，此代码发布于四年前，基于Python2.7。不免有很多如今不
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2024-03-05 15:03:57
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1.one-hot vector：基于规则或基于统计的自然语言处理。通过将单词看做一个原子符号，用向量索引进行表示。 例如：一篇文档有10个词（x=[1:10]），每个词使用一维向量进行表示，没有重复词。 星巴克 [1 0 0 0 0（总共9个0）] 哈士奇 [0 0 1 0 0（总共9个0）] 问题： （1）体现不了词与词之间的关系：计算词相似。，余弦相似度 cos（A*B）/|A||B|由于正
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2024-04-19 17:06:11
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对word2vec的理解及资料整理无他，在网上看到好多对word2vec的介绍，当然也有写的比较认真的，但是自己学习过程中还是看了好多才明白，这里按照自己整理梳理一下资料，形成提纲以便学习。0一、什么是Word2Vec？简单地说就是讲单词word转换成向量vector来表示，通过词向量来表征语义信息。在常见的自然语言处理系统中，单词的编码是任意的，因此无法向系统提供各个符号之间可能存在关系的有用信
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2024-02-17 12:26:09
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目录：1、词向量2、Distributed representation词向量表示3、word2vec算法思想4、doc2vec算法思想5、Doc2Vec主要参数详解总结： 目录：1、词向量自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词
1 word2vec结构LDA计算复杂，不太适应大数据量计算。word2vec将词投射到向量上，使得词之间的远近程度易于计算，很容易表示同义词、近义词。1.1 skip-gram以1个词为输入，通过D维投射层，以及分类器(softmax或log-linear)，让该词分到前后若干个词之间。前后词个数越多，模型的准确性越高，但计算量也越大。具
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2024-02-29 16:36:52
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这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多，比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法
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2023-12-17 11:23:55
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目录目录1.n-gram2.神经网络语言模型3.word2Vec4.训练技巧4.1重采样4.2负采样4.3层序softmax1.n-gram一句话由许多词构成，例如：“I love NanJing University”。在语言模型里面，我们常常将某句话生成的看做是一个概率事件。我们脑海里常常构思的语言句子，那么其出现的频数也比较多，发生概率就大，胡言乱语的语句频数少，发生的概率也较小。但是从句子
文章目录一、前言二、 向量化算法word2vec2.1 引言2.2 word2vec原理2.3 词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1 CBOW模型结构图5.2 CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1 Skip-gram模型结构图6.2 Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1 doc2vec模型八、文本向量化
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2024-07-01 06:49:14
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最近在面试的时候被问到了word2vec相关的问题，答得不好，所以结束后回顾了一下word2vec的内容，现在把回顾梳理的内容记录一下。有些是自己的想法，可能会有一些谬误。下面进入正题。先来介绍相关的Notation我们定义两个矩阵\[V\in {\mathbb R}^{n\times|{\mathcal V}|}
\]\[U \in {\mathbb R}^{|{\mathcal V}|\tim
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2024-05-08 12:41:24
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在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。1. word2vec简介大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简单的文本示例：
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2024-04-05 15:28:25
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一、Word2vecword2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。此外，它能让我们使用向量算法来处理类别，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。
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2024-04-25 08:24:03
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google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。 word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相
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2024-02-29 15:11:49
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Word2Vec实现 文章目录Word2Vec实现一、Word2Vec原理损失函数-负采样二、主流实现方式1.gensim2.jiabaWord2Vec调参缺点：总结 一、Word2Vec原理 一句话，word2vec就是用一个一层的神经网络(CBOW的本质)把one-hot形式的词向量映射为分布式形式的词向量，为了加快训练速度，用了Hierarch
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2024-04-22 12:33:30
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word2vec 是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词等)，语义关联性（中国 - 北京 = 英国 - 伦敦）等。NLP中传统的词表示方法是 one-hot
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2024-02-29 16:46:12
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