案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。1. 基于属性的方法常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数据直接得到。2. ABC分类法ABC法则是二八法则衍生出的一种法则。不同的是，二八法则强调是抓住
Flair工具使用教程之如何训练自己的Flair Embeddings本教程将向您展示如何训练自己的Flair嵌入，如果您想将Flair应用于新语言或域，这可能会派上用场。准备文本语料库语言模型使用纯文本进行训练。 在字符LM的情况下，我们训练它们预测字符序列中的下一个字符。要训练自己的模型，首先需要一个适当大的语料库。 在作者的实验中，使用了大约10亿字的语料库。您需要将语料库拆分为训练，验证和
文章目录一、embedding二、知识图谱三、L0，L1，L2四、transE的理解五、参考文献 一、embedding首先，我们得知道什么是embedding？他有什么优点？他为什么要被开发出来？传统的one-hot编码不可以吗？接下来让我们一一进行解决1、什么是embedding？① 维基百科的官方回答： ② 自己的理解： （这个结合了一下n篇大佬的博客思路进行理解的）首先，embeddin
文章目录1. 前言2. 实现2.1 STN2.1.1 定位网络2.1.2 网格生成器2.1.3 采样器2.2 SRN2.2.1 编码：卷积循环网络2.2.2 解码：循环字符生成器2.3 训练3. 测试3.1 STN网络：3.2 STN网络：3.3 模型训练：3.4 实现：4. 总结5. 参考文献 1. 前言在读Abstract的时候我觉得这篇文章挺有趣、挺创新的，本文的方法加入了STN变形矫正，
不知道大家有没有这种感受，在学习推荐系统算法模型时，少不了embedding的应用，有的推荐算法模型甚至可以说就是在做embedding的过程，可见embedding在推荐系统中的重要性。这篇文章就专门把embedding单独提出来，梳理一下embedding在推荐系统中的应用。以下内容主要从深度学习方法和传统的协同过滤方法两个方面加深和理解在推荐系统领域对embedding的认识，感受下“emb
嵌入层(Embedding)的理解与作用embedding层理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完。比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”，其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里
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2024-05-16 18:30:15
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CSS 相关属性单位deg 度。一个完整的圆是 360deg。例：0deg，90deg，``14.23deg。grad 百分度。一个完整的圆是 400grad。例：0grad，100grad，38.8grad。rad 弧度。一个完整的圆是 2π 弧度，约等于 6.2832rad。1rad 是 180/π 度。例：0rad，1.0708rad，6.2832rad。turn 圈数。一个完整的圆是 1t
文章目录背景说明ARCS解释第一个Attention(注意)知觉唤醒激发探究变化第二个Relevance(关联)熟悉化目标定向动机匹配第三个Confidence(信心)期望成功挑战情境归因方式第四个Satisfaction(满意)自然的结果积极的结果公平 背景说明ARCS模型是由美国佛罗里达州立大学的约翰·M·凯勒(John M Keller)教授于20世纪80年代提出的一个教学设计模型。该模型
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2024-10-09 11:20:17
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本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详
复现项目GitHub - NVlabs/nvdiffrec: Official code for the CVPR 2022 (oral) paper "Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images".Windows环境下：一、配置环境1、前面下载安装顺利，运行如下命令出现报错pip install --g
这篇教程来讲解自然语言处理中的词嵌入，也就是word embedding，并介绍GLoVe预训练参数的加载。简单来说，word embedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。在tensorflow 2.0中，tensorflow.keras.layers.Embedding实现了这一功能。其中embedding层计算了一个行向量乘矩阵的矩阵乘法，其中行向量是one hot形式
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2024-09-23 06:10:04
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xml布局优化1、避免使用linerlayout一直嵌套。2、使用merge，merge标签主要就是减少嵌套的层数。3、使用viewsub。在一些应用中，我们可能在某些情况下才需要某些布局进行显示，通常想到的方法就是在不需要的时候就设置为gone，需要的时候遍设置为visible，这样可行但是可能是出现资源被占用的情况，这样就可以使用viewsub，viewsub标签默认情况不可见，如果需要时，设
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2024-03-23 15:46:23
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目录1 Variational Graph Auto-Encoders（VGAE，GAE）1.1 编码器1.2 解码器1.3 实验结果2 Adversarially Regularized Graph Autoencoder for Graph Embedding （ARGA，ARVGA）2.2 问题定义2.2 整体框架2.2.1 自编码模型2.2.2 对抗模型2.3 实验结果3 Attribut
css之单位角度<angle>用于<gradient>s和某些transform功能中deg表示以度为单位的角度。一整圈就是360deg。例如：0deg，90deg，14.23deg。grad用渐变表示角度。一整圈就是400grad。例如：0grad，100grad，38.8grad。rad表示以弧度表示的角度。一个完整的圆是2π弧度，近似于6.2832rad。1rad是1
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2024-07-09 21:18:41
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我们要在网页中正常显示flash内容，那么页面中必须要有指定flash路径的标签。也就是OBJECT和EMBED标签。OBJECT标签是用于windows平台的IE浏览器的，而EMBED是用于windows和Macintosh平台下的Netscape Navigator浏览器以及Macintosh平台下的IE浏览器。windows平台的IE利用Activex控件来播放flash而其它的浏览器则使用
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2024-09-29 06:44:32
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想要做语义检索，迫切需要embedding模型来做文本的嵌入。也就是转向量。huggingface上那么多text embedding模型，
原创
2024-01-18 11:28:52
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引言深度学习已经成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的重要工具。但对于初学者来说，深度学习可能会显得复杂和晦涩。本系列文章将从零开始，用通俗易懂的语言，详细解释深度学习的基本概念和实际应用。在本文中，我们将着重介绍如何构建一个简单的图像分类器，以便初学者能够了解深度学习的基本原理和步骤。深度学习的基本概念在开始构建图像分类器之前，让我们先了解一些深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习方法，它模
①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法。它通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文，提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，兼具高效性和灵活性。公司的客户机器人都特别适合。 下面的案例是使用GPT的embedding来向量化相关信息，然后通过关键字检索，最后把这些信息，结合
【代码】240922-Ollama使用Embedding实现RAG。
原创
2024-10-11 15:17:59
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