1.6.1.如何表示字符串 1.6.1.1.word embedding 1.6.1.1.1.文本表示（Representation） 1.6.1.1.2.独热编码 | one-hot representation 1.6.1.1.3.整数编码 1.6.1.1.4.什么是词嵌入 | word embedding ? 1.6.1.1.5. 2中主流的word embedding算法 1.6.1.1.
Alex I这个翻译模型，不仅支持200+语言之间任意两两互译，还是开源的。Meta AI在发布开源大型预训练模型OPT之后，再次发布最新成果NLLB。NLLB的全称为No Language Left Behind，如果套用某著名电影，可以翻译成“一个语言都不能少”。这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多小众语言△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都
1.JS的垃圾回收机制
2.js几种数据类型
3. class基本语法及继承
4.new和Object.create的区别
5.箭头函数及其this问题
6. Array.sort()方法与实现机制
7.Set和Map数据结构
8.Proxy
9.CSS权重及其引入方式
10. 标签全部作用
1.JS的垃圾回收机制 &
最近了解下基于 Token 的身份验证，跟大伙分享下。很多大型网站也都在用，比如 Facebook，Twitter，Google+，Github 等等，比起传统的身份验证方法，Token 扩展性更强，也更安全点，非常适合用在 Web 应用或者移动应用上。Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡。传统身份验证的方法 HTTP
本周主要学习了，在生成token的过程中的使用方法，以及可能遇到的问题和对应的解决方法。01 greedy（贪心算法）这个算法，每次预测token的时候，选择其中概率最大的那个token。直到预测到<end>时结束。这种算法的缺点：往往预测的句子，是没有什么意义的话，感觉说的不是人话。02 beam search这个算法是每次选择概率最大的k个，然后在该序列中依据前面已经预测过的tok
php token的生成 接口特点汇总：1、因为是非开放性的，所以所有的接口都是封闭的，只对公司内部的产品有效；2、因为是非开放性的，所以OAuth那套协议是行不通的，因为没有中间用户的授权过程；3、有点接口需要用户登录才能访问；4、有点接口不需要用户登录就可访问； 针对以上特点，移动端与服务端的通信就需要2把钥匙，即2个token。第一个token是针对接口的（api_tok
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
#NE(Network Embedding)论文小览自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding，今天我们要关注的这个领域是Network Embedding，也就是基于一个Graph，将节点或者边投影到低维向量空间中，再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务，对于复杂网络来说这是比较新的尝试，而且取得了一些效果。 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和论文，paper主要是来自
介绍：提示：Transformer-decoder 总体介绍 本文将介绍一个 Transformer-decoder 架构，用于预测Woodsense提供的湿度时间序列数据集。该项目是先前项目的后续项目，该项目涉及在同一数据集上训练一个简单的 LSTM。人们认为 LSTM 在长序列上存在“短期记忆”问题。因此，该项目将使用一个 Transformer，它在同一数据集上优于之前的 LSTM 实现。L
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2024-06-15 12:28:32
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论文标题：Pure Transformers are Powerful Graph Learners论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02505一、概述由于Transformer的完全注意力架构接收、处理和关联任意结构的输入和输出的能力，消除了将特定于数据和任务的归纳偏差融入网络架构的需要，这使得其在NLP、CV等诸多领域成为了通用架构。与大规模训练相结合，它为构建一
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2024-04-18 16:03:25
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记录一下工作中学到的东西。1、什么是Token？Token，也称为“令牌”，是服务端生成的一串字符串，以作客户端进行请求的一个令牌，当第一次登录后，服务器生成一个Token便将此Token返回给客户端，以后客户端只需带上这个Token前来请求数据即可，无需再次带上用户名和密码。形式例如：39faf62271944fe48c4f1d69be71bc9a举个生活中的例子，来通俗说明一下。大家肯定都去过
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2024-03-25 22:15:01
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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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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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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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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
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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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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