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
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
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
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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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
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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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
IO编程IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过
概述Angular中的输入输出是通过注解@Input和@Output来标识，它位于组件控制器的属性上方。 输入输出针对的对象是父子组件。演示Input新建项目connInComponents:ng new connInComponents.新增组件stock:ng g component stock.在stock.component.ts中新增属性stockName并将其标记为输入@Input(
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2024-09-17 10:32:14
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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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RAG、LangChain 和 Embedding 模型是三种不同的技术概念，它们在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域扮演着不同的角色。下面我将详细解释它们之间的区别：
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 是一种结合了信息检索和生成模型的混合方法。它的核心思想是在生成回答之前，首先从大量文档中检索相关信息。这样做的目的是为了解决大型语言模型（L
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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1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
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2024-08-01 16:43:44
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其实很多seoer不知道b和strong以及i和em是什么东西，因为他们从来没有接触过html标记，写文章的时候只是用网站后台的编辑器排版文章，需要加粗的时候点击编辑器上面的B按钮就行了。 但是对于一些稍微了解html的朋友来说b和strong又成了问题，不仅是seoer为这个问题头疼，就连很多网页的编写者也分不清这两个标
jsonpath：对json串进行搜索安装jsonpath安装：pip install jsonpath 导入： from jsonpath import jsonpath jsonpath能通过简单的方式就能提取给定JSON中的字段。jsonpath官方地址：https://goessner.net/articles/JsonPath/在线检验jsonpath是否正确：https://www.j
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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