Spark特点： 高效（比MapReduce快10~100倍） 内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销 DAG引擎，减少多次计算之间中间结果
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2024-01-11 11:01:03
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1.引入：向量的垂直1.v·w=vTw=02.||v||^2+||w||^2=||v+w||^2注意：和高中的写法另有不同，1中的0是常数0不是向量，给出的点积的另外一种书写形式2.绝对值用||v||双竖线3.零向量和零向量垂直2.子空间的正交：行空间和零空间正交向量空间正交的定义：向量空间S1内所有的向量正交于另一向量空间的所有向量S2，有S1和S2正交。1.S1和S2可以相同维度的子空间（向量
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2024-04-14 11:48:37
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概述Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”，在深度学习中，Embedding技术对于深度学习非常重要，甚至可以说是深度学习的“基本核心操作”。深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换。 使用One-hot编码对类别、Id型特征进行编码，导致样本特征向量极度稀疏，而深度学习的结构特点使其不利于稀疏特征向量的处理，因此
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2024-04-03 09:02:32
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目录一、什么是词向量 1.1 离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation）二、如何生成词向量三、如何让向量具有语义信息四、CBOW和Skip-gram的算法实现4.1Skip-gram的理想实现 4.2Skip-gram的实际实现一、什么是词向量 &nb
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2024-03-19 12:28:32
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BERT全称BidirectionalEncoder Representations from Transformer（基于Transformer的双向编码器？）。BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本内在语义信息的Representation。输入：文本中各个词的原始向量。这个向量既可以是随机初始化，也可以是使用word2vec初步训练得到的。输出：文本中各个词融合了全文语义后的向
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2024-10-08 20:26:49
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一.简介本文主要是在我读过论文《How to Generate a Good Word Embedding?》后进行的总结，一下就是我总结的内容。二.综述文中指出几乎所有的词向量训练方法都基于分布式假说：在近似文本中出现的词语倾向于有着近似的意思。因此，目前存在的词向量训练方法在模型结构上分为两个方面，第一是目标词与输入文本之间的关系，第二是输入文本的表示。如下图所示： p(w|c)p(w|c)的
线性代数主要研究的对象是向量空间，但是真正令人着迷的是向量空间上的线性映射。以下用 表示实数域 或者复数域 ，用 和 表示 上的向量空间。 定义：从到的线性映射是具有下列性质的函数：加性（additivity）对所有 ，都有 ；齐性（homog
文章目录什么是向量向量提供哪些接口实现宏定义定义类成员变量构造函数与析构函数构造函数析构函数成员函数size()get(r)put(r, e)expand()insert(r, e)remove(lo, hi)remove(r)disordered()sort(lo, hi)find(e, lo, hi)search(e, lo, hi)deduplicate()uniquify()重载 “[]
title: 机器学习模型优缺点 tags: 机器学习,分类,回归 grammar_cjkRuby: true1 机器学习分类模型1.1 朴素贝叶斯的优缺点 NBM1.1.1 优点算法逻辑简单,易于实现分类过程中时空开销小对缺失数据不太敏感，适合文本分类对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练朴素贝叶斯对结果解释容易理解1.1.2 缺点对输入数据的表达形式很敏感(离散、连续，值极
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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Word Embedding是整个自然语言处理（NLP）中最常用的技术点之一，广泛应用于企业的建模实践中。我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射为计算机语言，然后输入到神经网络模型中学习和计算。如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢？本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解。
前言
Word
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2024-06-18 21:59:56
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1、词嵌入 词嵌入（word-embedding）又被称为词向量。在图像分类中一般使用One-hot编码，比如有五类，如果一个物体属于第二类的话，就可以用编码（0,1,0,0,0）来表示其类别。对于分类问题，十分简单明了。但在自然语言处理中，单词的数目过多，这样做就行不通了。比如有10000个单词，用one-hot方式来定义效率就特别低，每个单词的维度都是10000维的向量，其中只有一个是1，其他
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2024-05-29 00:47:17
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词向量，英文名叫Word Embedding，按照字面意思，应该是词嵌入。说到词向量，不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec，大牌效应就是不一样。另外，用Keras之类的框架还有一个Embedding层，也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识，大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来，而反过来问“Embedding是哪种词向量？”这类问题，尤其是对于初学者来说，应该是
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2024-08-12 10:52:10
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目录1.嵌入矩阵的基本作用 2.嵌入矩阵的数学解释3.嵌入矩阵在联合分布适应中的数学推导主要包括以下几个步骤4.在JDA中，怎么得到嵌入矩阵 5.联合分布自适应中如何得到嵌入矩阵 （另一种解释） 1.嵌入矩阵的基本作用 在机器学习中，嵌入矩阵通常用于将离散的类别型变量转化为连续的向量表示。在联合分布自适应（Joint Distribution Ad
矩阵向量求导的定义 在高等数学里面一般都是标量对标量的求导，比如标量
对标量
的求导表示为
,有些时候会遇到一组标量
,i = 1,2,3,....
.对标量
求导,
,i = 1,2,3,.....
,这些求导结果可以拼成一个向量的形式，即得到维度为
# Java生成向量Embedding的科普文章
## 引言
在机器学习和自然语言处理领域，向量Embedding是一种将数据（特别是文字）转换为向量表示的方法。这种表示保留了数据中的语义关系，使得计算机可以更好地理解文本信息。Java作为一种广泛使用的编程语言，我们可以利用它来生成向量Embedding，进而进行更复杂的分析和处理。本文将介绍向量Embedding的基本概念，并提供一个Jav
C++向量类模板向量（vector）时一种随机访问的数组类型，提供了对数组元素的快速、随机访问，以及在序列尾部快速、随机的删除和插入操作。它是大小可变的向量，在需要时可以改变其大小。创建vector向量的方法：#include<vector>
...
...
vector <type> v;首先调用vector头文件 #include< vector > 然后定
lucene的词向量即TermVectors记录的是每篇文档每个字段每个词的词频、位置、字符偏移量、payload信息，与数据域的存储有着相似的实现思路同样由两个文件组成，一个是数据文件采用分片压缩存储的方式文件后缀名是tvd，另一个是索引文件用于随机获取某个文档某个字段的词向量信息文件后缀名为tvx。在写入向量文件数据的时候同样是按照（数量达到一定阈值或者占用空间达到一定阈值）后批量写入的，
在现代的自然语言处理（NLP）领域，“langchain embedding 生成向量”已经成为一个不可或缺的技术。它通过将文本数据转化为嵌入向量，使得机器可以更好地理解和处理语言信息。本文将详细阐述生成嵌入向量的过程，从技术原理到性能优化，再到扩展讨论，为读者提供全面的理解。
### 背景描述
在追踪“langchain embedding”技术的演进过程中，可以总结出以下几个关键时间节点：
13年 Word2vev 横空出世，开启了基于 word embedding pre-trained 的 NLP 技术浪潮，6年过去了，embedding 技术已经成为了 nn4nlp 的标配，从不同层面得到了提升和改进。今天，我们一起回顾 embedding 的理论基础，发现它的技术演进，考察主流 embedding 的技术细节，最后再学习一些实操案例。
从实战角度而言，现在一般把 fastT
原创
2021-06-29 14:50:27
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