Oracle自增序列在Hibernate中的配置方法在很多情况下，我们使用Hibernate在已经建立好数据库的基础上。在oracle中，如果已经建立好的数据库中使用了sequence,则可以按照下面的步骤把它引入到Hibernate中： 1、在oracle 首先创建sequenceCREATE SEQUENCE SEQ_ID
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定义协同过滤推荐算法（仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法）就是指用户不断地和网站互动，是自己的推荐列表能够不断地过滤掉自己不感兴趣的物品。用户数据简介由于协同过滤推荐算法是仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法，这里首先介绍一下用户行为数据。用户行为数据一般分为显性反馈数据（比如评分）和隐性反馈数据（比如页面浏览行为）；假若按照反馈的明确性分，可以分为正反馈（行为倾向于用户喜欢该物品）和负反馈（行为倾
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2024-10-24 10:58:42
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一、UML序列图的定义UML是一种描述上下文不同对象之间，通信、操作、执行细节的序列图。它以时间为基础，并在纵轴上标注发送、接收信息的结点与内容，从而直观地显示对象交互的顺序。UML序列图可用于表达： ① 实际生活中，不同对象在进行具体用例或操作时的交互； ② 逻辑分析上，用户与系统、系统与系统之间的通信行为。二、UML序列图的相关概念2.1 对象参与交互的元素，如用户、系统、物体等。习惯上，将不
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2024-07-19 21:47:05
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本文首先简要介绍最近几年来时间序列分类算法的最新研究成果，包括dynamic time warping的各种改进技术和相关研究，以及最新的聚合式算法（ensemble algorithm）。其次以根据能耗数据来监测服务器运行程序的研究为实例，介绍如何对实际应用中的时间序列数据进行更准确的分类。一、时间序列分类算法综述 时间序列分类问题（Time Series Classification， TS
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2024-05-04 22:36:53
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序列化的概念1.序列化是将内存中的对象或者对象图（一组相互引用的对象）拉平为一个可以保存或传输的字节流，或者XML节点。2.反序列化与序列化相反3.序列化一般用于网络或程序边界传输，文件或数据库保存4.克隆对象序列化引擎1.数据契约序列化器2.二进制序列化器3.XML序列化器4.IXmlSerializable接口格式化器格式化器会根据特定的媒介或序列化上下文确定最终的格式显示序列化和隐式序列化1
一、用户行为序列建模用户行为序列特征加到 召回、粗排、精排，都会有收益1.1 普通多目标排序模型下面是普通的多目标排序模型1.2 用户的 lastN 行为序列这里重点关注 “用户特征” 中的 lastN 行为序列，也就是用户最近交互（曝光、点击、转化等等）过的 N 个物品序列（物品id序列、物品类目序列）做embedding：把N个物品id映射成N个向量，最后对向量取平均得到一个向量，这个向量可以
序列图1什么是序列图2序列图基础1 标题title2 参与者participant3 消息Note4 动作actor5 官方参考图3时序图实例1 示例12 示例23 示例3 序列图1、什么是序列图 序列图（Sequence Diagram），又名时序图、循序图、顺序图，是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。它可以表示用例的行为顺序，当执行一个用例行为
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2024-04-24 06:40:53
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1. 在时间序列分析中， 数学模型是什么？数学公式又是什么？数学推导过程又是什么？… …一句话：用数学公式后者符号来表示现实存在的意义。数学是“万金油”的科学，它是作为工作和分析方法运用到某个学科当中。比如在物理学中，数学公式或者数学符号也是表示现实存在的意义，G表示重力，再比如用什么表示分子，这些东西都是现实存在，而通过在数学层面的公式计算或者推导，就能够得到某种结果反推到现实中存在的意义是否准
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2024-07-25 19:43:58
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但凡你面对着某个复杂的问题的时候，请将自己的思维集中且仅仅集中在这个问题上，不要考虑与这个问题不相干的东西，不要考虑到这个问题更抽象层面的东西。显然，我们无论需要对某个序列分段，还是要在某个序列中搜索相似序列，这些都只是序列本身的问题，这个序列的业务含义怎样，有无其他业务属性，那是此刻不用关注的问题，你实现了相应的组件，之后在现
在电信等行业的实时业务中，如BOSS/BSS/OSS等系统升级，ORACLE数据迁移碰到的麻烦；高达TB级的数据，异构的迁移，而且要对生产系统重新做归档，整个过程时间长、而且非常麻烦；
数据归档是电信等关键行业数据迁移实施的一个关键环节，因为高达TB级的数据对于任何一个传统方案来说都是一个难题。因为需要解决几个问题：
*时间：
导读我们都知道在数据结构中，图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。以躺平APP社区为例，它是“躺平”这个大生态中生活方式分享社区，分享生活分享家，努力打造社区交流、好物推荐与居家指南。用户在社区的所有行为：发布、点击、点赞、评论收藏等都可以抽象为网络关系图。因此Graph Embedding技术非常自然地成为学习社区中
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2024-05-10 07:19:20
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深度学习-生成模型-预训练方法：Embedding（Tranform Object To Vector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、Word Embedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(Word Embedding)空间语言模型(Vector space models, VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram 模型四、Embedd
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2024-04-22 19:46:22
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在当前的技术环境下，利用 LangChain 进行嵌入查询数据是一项至关重要的技能。本文将详细探讨一系列相关的技术点，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展，帮助你在使用 LangChain 进行嵌入查询时更得心应手。
### 版本对比
首先，我们来看看不同版本的 LangChain 在嵌入查询数据过程中所展示的特性差异。从 v0.1 到 v1.0，LangChain
一、词汇表达1. 编码①独热编码 | one-hot representation独热编码是指在向量中用一个位置来代表一个词one-hot 的缺点如下：无法表达词语之间的关系而且这种过于稀疏的向量，导致计算和存储的效率都不高②词嵌入 | word embedding词嵌入是指用多个特征来表示一个词，而这多个特征也就形成了一个空间（维数为特征的数量），所以就相当于将该词（多维向量）嵌入到了所属空间中
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2024-05-02 17:30:07
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3 BERT 在本节中，我们将介绍BERT及其详细实现。 我们的框架有两个步骤：预训练和微调。 在预训练期间，通过不同的预训练任务对未标记的数据进行模型训练。 为了进行微调，首先使用预训练的参数初始化BERT模型，然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。每个下游任务都有单独的微调模型，即使它们已使用相同的预训练参数初始化。 图1中的问答系统示例将作为本节的运行示例。 图1:BERT的总体
具体步骤如下：1、创建图表-列胶囊把订单日期拖到列-点击胶囊上下拉选择以季度显示。标记处选择线。重复第一步的操作拖动订单日期到列，标记处选择圆。2、创建图表-行胶囊拖动地区字段到行，并设置第一个订单日期的标记线的格式如图：3、设置双轴和标记点击列的第二个胶囊的下拉三角选择双轴。把销售额字段拖到颜色；利润字段拖到第二个订单日期下的大小。4、隐藏标题标记最后，隐藏标题和标记。如此，就完成了一个气泡时间
本文是对2018年KDD Best Paper Real-time Personalization using Embeddings for SearchRanking at Airbnb1. 概述搜索排序和推荐是互联网公司最关心的基础问题，设计领域包括搜索引擎，内容发布网站和市场等。然而尽管这些问题有一些共同特征，但是在这个领域中没有一个普适的解决方案。本文中，作者引入了Listing Embe
神经网络中的数值特征Embedding化方法No EmbeddingField EmbeddingDiscretizationAutoDisMeta-EmbeddingsAutomatic DiscretizationAggregation Function 今天刷到了一篇华为诺亚方舟实验室发表在KDD 2021上的工作，论文标题《An Embedding Learning Framework
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2024-09-26 19:10:01
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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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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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