目录1.前言2.embedding表示方法2.1 word2vec embedding2.2 neural network embedding2.3 graph embedding3.参考文献 1.前言近几年embedding的使用及优化在各种比赛、论文中都有很多的应用，使用embedding表示特征的空间表示也在各种应用中确定是一种很有效的特征表示方法，基于embedding进行的特征交叉的工
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2024-05-06 18:13:37
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©作者 | 吴迪单位 | UCLA研究方向 | NLP排版 | PaperWeekly前言在现代自然语言处理（NLP）的应用中，使用预训练的表征进行迁移学习是很重要的一个方法。在深度学习开始被应用之后，迁移学习最早出现在使用预训练的特征向量，以及对预训练语言模型（pre-trained language model，PLM）进行微调（fine-tuning）[1]。基于预训练模型，ada
# 如何实现python开发prompt弹框
## 概述
在Python开发中，弹框（prompt）通常用于与用户进行交互，例如输入信息或确认操作。本文将介绍如何在Python中实现prompt弹框，帮助刚入行的小白快速上手。
## 实现步骤
下面是实现“python开发prompt弹框”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Python标准库
原创
2024-02-26 06:53:13
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-内嵌知识，通过数据训练形成的参数间的关系，本质是统计归纳，在遇到相同的问题时可以给出对应的答案，
语法： vTextData = window . prompt ( sMessage , sDefaultValue ) 参数： sMessage : 可选项。字符串(String)。指定在对话框内要被显示的信息。如
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2023-08-28 14:43:45
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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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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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智能提示
SQL Prompt5的智能提示比SqlServer自带的要好很多，而且可以设置让关键字自动大写，对于数据库中的对象可以很方便的看到对象的创建脚本，如下图：
格式化代码
有时候我们把从程序中跟踪到的代码或是从SQL跟踪器中跟踪到的代码贴到SqlServer中时是没有格式的，有时甚至是在一行显示，非常不方便阅读，有了SQL Prompt5，就可以选择代码点击右
原创
2012-10-11 09:46:09
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Lu et al., 2022], etc. （对prompt的措辞具有敏感性）prompt-based的方法在NLP中
原创
2023-01-14 01:25:24
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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
AI基础知识（LLM、prompt、rag、embedding、rerank、mcp、agent、多模态）1、LLM大语言模型--基于深度学习技术，通过海量文本数据训练而成的超大规模人工智能模型，能够理解、生成和推理自然语言文本--产品，国内为deepseek、阿里千问、豆包、KIM ...
推荐
原创
2024-07-24 15:17:23
83阅读
一、概述1、prompt的含义prompt顾名思义就是“提示”的意思，应该有人玩过你画我猜这个游戏吧，对方根据一个词语画一幅画，我们来猜他画的是什么，因为有太多灵魂画手了，画风清奇，或者你们没有心有灵犀，根本就不好猜啊！这时候屏幕上会出现一些提示词比如3个字，水果，那岂不是好猜一点了嘛，毕竟3个字的水果也不多呀。看到了吧，这就是prompt的魅力，让我们心有灵犀一点通！(我不太会画哈，大家想象一下
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2024-01-11 21:34:40
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Prompt-to-Prompt 图像编辑是一种基于注意力机制的图像编辑技术，它通过在输入图像和编辑目标之间建立一个双向注意力机制来实现图像编辑。这种技术可以让模型根据输入图像的内容和编辑目标的描述来进行图像编辑。交叉注意力控制是 Prompt-to-Prompt 图像编辑中的一个关键组成部分，它允许模型根据输入图像和编辑目标的特征来控制注意力机制的输出。通过交叉注意力控制，模型可以根据输入图像的
pprompt
JS中的输入函数prompt()，注意输入的都是字符串例如var age, num, sum;
age = prompt("请输入数字1：");
num = prompt("请输入数字2：");
sum = age + num;
alert(sum);输入10 和 20
结果是1020需要数字就需要进行转换
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2023-06-09 16:19:13
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测试代码使用python3.7执行inputinput([prompt])如果指定了prompt参数,将会把prompt输出到标准输出，后面不加新的空行，prompt是一个提示符。然后函数会读取一行并转换为str(去掉后面的空行)并返回。测试代码:def test_input():
input_str = input()
print("input: ", input_str)
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2023-09-16 16:35:34
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