概览:Windows XP Embedded 的组成 特殊硬件选件 自定义 Windows XP EmbeddedWindows XP Embedded 是 Windows 的组件化版本，常与消费类电子设备（如机顶盒或机顶装置）关联使用。不过，Windows XP Embedded 也可在贵组织的信息技术阵营中发挥重要作用。虽然它可能不是每个客户的最佳解决方案， 但是，在某些特定环境中，它可以降低
关于冷启动、暖启动和热启动的一种解释 （ 转自指北针导航） GPS接收机的启动时间是一个目前比较混乱，同时如果不具备一定的GPS知识比较难以理解的一个概念。本文借助于外文的一些解释，希望能够用比较简单的语言让GPS爱好者们加深认识。关于几个启动时间的解释也只是一家之言，大家还可以进一步探讨。GPS的启动是一个比较有趣的话题，因为通过这个话题，可以作为深入了解GPS专业知识的一个
作者：bjtuzdq 一、Windows Embedded CE 6.0的内存管理模型与以前版本的Windows CE相比，Windows Embedded CE 6.0的内存管理模型有了很大的变化，这主要体现在Windows Embedded CE 6.0的虚拟地址空间不再是一个4GB平面架构模型，而是一个如图1所示的立体架构模型。虽然Windows Embedded CE 6.0所能
在本文中，我们将探讨如何解决“ollama 启动embedding模型”的问题，并提供完整的复盘记录，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及复盘总结等部分。
### 背景定位
随着自然语言处理（NLP）和机器学习技术的迅猛发展，embedding模型的需求愈加明显。特别是在在线应用和服务中，如何快速高效地启动embedding模型，直接影响到用户体验和业务价值。本文旨在通过对
嵌入式linux系统启动过程详解 Bootloader的概念和作用 Bootloader是嵌入式系统的引导加载程序，它是系统上电后运行的第一段程序，其作用类似于 PC 机上的 BIOS。在完成对系统的初始化任务之后，它会将非易失性存储器（通常是 Flash或 DOC 等）中的Linux 内核拷贝
基于嵌入式Web Server的无线数据采集系统（2） By MCUBLOG 发表于 2006-3-2 10:32:58 uClinux是Linux的一个嵌入式版本，它是源代码开放的嵌入式操作系统，其内核的二进制映像文件可以做到小于512K。uClinux针对无MMU的处理器设计，支持多任务，具有完备的TCP/IP协议栈并支持多种网络协议。uClinux还支持多种文
本篇主要介绍ssis理论相关内容
导读：实例学习SSIS（一）--制作一个简单的ETL包实例学习SSIS（二）--使用迭代实例学习SSIS（三）--使用包配置实例学习SSIS（四）--使用日志记录和错误流重定向实例学习SSIS（五）--理论介绍SSIS 一、概述  
Fiture的性能可以在测试前利用TRL校准件移除掉，但是TRL的步骤比较繁琐或者说TRL校准件（包含直通、反射、多条Line）很难设计(如果做到很高的频率对设计和加工制造的要求都很高)，此时可以选择只做一根2x Through（直通件），然后在SLOT校准的基础上，再利用仪器的De-embedding功能进行对Fiture的去嵌入。但是前提需要用软件（可以自己写，或者花钱买AFR\ISD等（如果
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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话说：“十年磨一剑”，Microsoft 通过5年时间的精心打造，于2005年浓重推出Sql Server 2005，这是自SQL Server 2000 以后的又一旷世之作。这套企业级的数据库解决方案，主要包含了以下几个方面：数据库引擎服务、数据挖掘、Analysis Services、Integration Services、Reporting Services 这几个
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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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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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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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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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
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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用四张卡的百分之10的算力运行。使用docker-compose.yml内容如下：
version: '3.8'
services:
bce-reranker-base:
container_name: bce-reranker-base
image: vllm/vllm-openai:v0.7.2
runtime: nvidia
environment:
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2024-08-06 11:07:51
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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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