一 国际化、本地化和中文化 国际化、本地化和多语言化的概念 一般来说, "国际化"是指把原来为英文设计的计算机系统或应用 软件改写为同时支持多种语言和文化习俗的过程. 在软件创作的初期, 一般的编程语言,编译,开发都是尽支持英文的, 为了适应更广的语言 和文化习俗, 软件有必要在设计结构和机制上支持多语言的扩展特性, 这一过程称为国际化. 国际化仅仅是在软件设计上提供了使用多语 言的可能.
目录一、OpenAI注册1、注册微软账号2、虚拟电话接收验证码3、登录OpenAI二、Java代码实现调用基于Azure可移步：
一、OpenAI注册1、注册微软账号Microsoft account OpenAI可以使用google账号登录，也可以使用微软账号登录，这里建议使用微软账号登录，因为一些原因
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2023-08-03 21:41:11
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文章目录词向量One-Hot Encoding学习资料要点缺点Word2Vec学习资料要点负采样（negative sampling）与分层softmax（hierarchical softmax）FastText学习资料要点Glove学习资料要点Glove对比Word2VecELMo、GPT、BERT学习资料要点难题一难题二句子、文章的表示BoW、TF-IDF学习资料要点BoWTF-IDFLS
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2023-11-03 18:23:13
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Embedding要知道embedding的作用，首先要了解独热编码(one-hot encoding)。假设现在有如下对应编码关系：0：我 1：是 2：一 3：头 4：猪那么用来表示一句话比如：“我是猪”表示为： 0，1，4 而one-hot编码中只存在 0 和1，有多少个字要编码，独热编码的每一行长度就会有多长，比如字典中一共有 5 个字 “我是一头猪” 被从 0-4 进行了编码，那么独热编码
虚拟仪器是计算机软件和硬件(处理器、存储器、显示器)及测试功能硬件(数／模变换器、模／数变换器、定时和计数、数字输入输出等)构成的测试平台，他融合了测试理论、仪器原理、电子技术、计算机接口、总线技术以及软件编程技术于一身，实现了测量仪器的系列化、模块化、智能化和网络化，具有多功能、低成本、应用灵活、操作方便等优点，成为仪器发展的一个重要方向。虚拟仪器与微型计算机的接口主要有3种形式：(1)通用仪器
本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用： 和大多数NLP深度学习模型一样，BERT将输入文本中的每一个词（token)送入token embedding层从而将每一个词转换成向量形式。但不同于其他模型的是，
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2024-09-11 06:45:48
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# Java Embedding: 了解如何在Java中嵌入代码
在Java中嵌入代码是一
原创
2023-11-02 09:20:06
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# 学习如何实现 Java 嵌入
Java 嵌入（Embedding Java）是一个将 Java 代码嵌入到其他语言或环境中运行的过程。对于新手来说，这可能听起来有些复杂，但我们可以通过简单的步骤来实现。本文将为您详细说明实现嵌入 Java 的流程，以及在每一步中需要使用的代码。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下实现嵌入 Java 的基本步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步
Design Pattern学习笔记之模板方法模式（the Template Method Pattern）1. 引子--Whois？在介绍过的设计模式中，我们一直在做封装的工作：封装对象的创建，封装方法调用，“封装”复杂接口，封装调用方与提供方接口的不兼容… 模板方法模式也是一种封装，它封装了包括好几个步骤的算法，子类可以按照实际需要实现算法中的特定
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2024-07-25 13:34:12
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OS X EI Capitan安装mcrypt 12月 01, 2015 发布在 php扩展
mac操作系统升级到10.11.2(OS X EI Capitan)后，系统自带的php也被修改覆盖了；之前安装的php扩展全无法继续使用了；而mcrypt扩展急需使用，可是怎么安装都无法安装成功；困扰了好久。编译后执行安装时总是提示[cp: /usr/lib/php/extensions/n
论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 LangChain 的远程嵌入（embedding）功能，以实现强大的自然语言处理能力。随着各类预训练模型的普及，使用远程嵌入可以更有效地处理数据，提升系统的响应速度和准确性。下面，我们将以多个部分来系统性地介绍这一过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，确保你已经为这个项目准备好了合适的环境。我们将
首先，介绍一下embedding的概念（该思想参考自知乎）：Embedding在数学上表示一个maping： ， 也就是一个function。其中该函数满足两个性质： injective （单射的）：就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应;structure-preserving（结构保存）：比如在X所属的空间上 ，那么映射后在Y所属空间上同理 。那么对于word embedding
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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在RNN模型的训练过程中，需要用到词嵌入，而torch.nn.Embedding就提供了这样的功能。我们只需要初始化torch.nn.Embedding(n,m)，n是单词数，m就是词向量的维度。 一开始embedding是随机的，在训练的时候会自动更新。 举个简单的例子： word1和word2是
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2020-10-09 15:15:00
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无论是network embedding 还是graph embedding都是通过节点(node)和边的图，学出每个节点的embedding向量。 比较流行的算法有： 一般的应用框架如下： 1、构建图： Item和item的共现相似矩阵可以构成一个网络，其中每个item都是节点，相似度达到一定阈值
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2019-09-05 17:38:00
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在这篇文章中，我们将深入讨论如何在LangChain中使用本地embedding。随着自然语言处理技术的不断发展，越来越多的开发者和研究人员开始探索更加高效的嵌入技术，以满足特定场景下的需求。接下来，我们将对这一主题进行详细的拆解和分析。
### 背景定位
当我们提到LangChain和本地embedding时，实际上是在讨论如何利用深度学习模型将文本转化为向量，从而便于计算机进行各种自然语言
摘要: 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 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开
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2024-04-28 10:00:43
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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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