一、什么是二维码？QR码(Quick Response Code) 是二维码的一种，在正方形二位矩阵内通过黑白标识编码二进制位从而编码数据，最早发明用于日本汽车制造业追踪零部件。QR码现有40个标准版本，4个微型版本。QR码的数据编码方式有四种：数字（Numeric）：0-9大写字母和数字（alphanumeric）：0-9，A-Z，空格，$，%，*，+，-，.，/，:二进制/字节：通过 
1. 什么是word embedding通过一定的方式将词汇映射到指定维度（一般是更高维度）的空间广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如之前学习的word2vec，即可认为是word embedding的一种狭义的word embedding是指在神经网络中加入embedding层，对整个网络进行训练时产生的embedding矩阵（embedding层的参数），这个e
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2024-06-04 15:07:08
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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1 function convert($str, $action='S'){
2 if($action != 'S' && $action != 'T'){
3 return $str;
4 }
5 $simplified = '啊阿埃挨哎唉哀皑癌蔼矮艾碍爱隘鞍氨安俺按暗岸胺案肮昂盎凹敖熬翱袄傲奥懊澳芭捌扒叭吧笆八疤巴拔跋靶把耙坝霸
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2024-03-18 21:17:29
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1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
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2024-05-13 20:43:59
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深入理解深度学习之 Embedding1. 从 one-hot 编码引入 Embedding在正式介绍 Embedding 之前，我们必须先理解它提出的背景，也就是说研究者提出 Embedding 是为了解决什么问题。首先我们有一个 one-hot 编码的概念。我们知道神经网络是不能处理字符数据的，所以在文本预处理中对一句话进行数值编码，比如对于一句话“我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去”，我
介绍 用法 TokenEmbedding参数 初始化 查询embedding结果 可视化embedding结果 计算词向量cosine相似度 计算词向量内积 训练 切词 预训练模型 中文词向量 英文词向量 Word2Vec GloVe FastText 使用方式 模型信息 致谢 参考论文 介绍 Pa ...
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2021-08-23 15:53:00
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系统调用系统调用（system calls）, Linux内核, GNU C库（glibc）.在电脑中，系统调用（英语：system call），指运行在用户空间的程序向操作系统内核请求需要更高权限运行的服务。系统调用提供用户程序与操作系统之间的接口。大多数系统交互式操作需求在内核态执行。如设备IO操作或者进程间通信。用户空间（用户态）和内核空间（内核态）操作系统的进程空间可分为用户空间和内核空间
在这篇博文中，我将分享我在配置、使用和优化“Ollama Embedding API”过程中所遇到的挑战及解决方案。Ollama Embedding API 是一个功能强大的工具，能够将文本数据转换为高维向量，以便进行机器学习和深度学习任务。以下是整个过程的详细记录。
### 环境配置
为了开始使用 Ollama Embedding API，首先需要配置开发环境。整个环境配置流程如下图所示：
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目录模型架构预训练步骤MLM(Mask Language Model)NSP下游任务微调BERT如何提升BERT下游任务表现 模型架构BERT的基础transformer结构（encoder部分）：输入部分： 对于transformer来说，输入部分会进行两个操作，包括Input Embedding和Positional Encoding两部分。 Input Embedding就是将输入转为词向
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2024-07-17 06:38:54
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问题描述我在用Keras的Embedding层做nlp相关的实现时，发现了一个神奇的问题，先上代码：a = Input(shape=[15]) # None*15
b = Input(shape=[30]) # None*30
emb_a = Embedding(10, 5, mask_zero=True)(a) # None*15*5
emb_b = Embedding(
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
HTML中html元素的lang属性的说明HTML中html元素的lang属性的说明我在刚开始学习HTML的时候，关于基本的HTML格式中有一点不明白的地方，基本格式如下：<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
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<title></t
迁移学习和预训练模型不仅在计算机视觉应用广泛，在NLP领域也逐渐成为主流方法。近来不断在各项NLP任务上刷新最佳成绩的各种预训练模型值得我们第一时间跟进。本节对NLP领域的各种预训练模型进行一个简要的回顾，对从初始的Embedding模型到ELMo、GPT、到谷歌的BERT、再到最强NLP预训练模型XLNet。梳理NLP预训练模型发展的基本脉络，对当前NLP
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2024-07-09 09:02:49
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目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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Bert 2018年10月 出现传送门
关于Bert已经有很多人都详细地写过它的原理，给大家推荐一个知友写的总结Bert的相关论文和代码的文章：Pan Yang：BERT相关论文、文章和代码资源汇总 1. Pre-training预训练之Marked LMBert在预训练的过程中使用的是多个transformer encoder层为什么都说Bert采用的是双向语言模型，就是因为
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2024-07-10 07:18:14
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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 方法编码的向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理（NLP）中遇到了一个包含
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2024-07-03 23:15:17
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今天的博客主要参考了2018年KDD会议的一篇paper《Learning and Transferring IDs Representation in E-commerce》。主要讲了盒马鲜生Embedding的生成策略，因为盒马鲜生是一个比较新的平台，所以新用户和新商品的冷启动问题会比较突出，同时又由于盒马生鲜主打的是卖当季的生鲜，故新商品冷启动问题会持续存在。从整体来看，作者指出生成的商品E
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2024-06-26 15:03:40
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