嵌入专题
NLP中文本的嵌入层
在自然语言处理（NLP）任务中，模型学习的不是原始的文本字符串，而是这些字符串通过分词和索引化过程转换成的单词索引。实际学习的内容是这些单词索引对应的嵌入向量及其在模型中的权重。 原始文本到模型输入的过程 原始文本： 例如：“hello world” 分词（Tokenization）： 将文本字符串分割成单词、子词或字符。例如：["hello", "world"] 构建词汇表（Voc
EndNote X7如何在论文中嵌入中文定格式要求的参考文献
EndNote X7下载安装破解一条龙 1 下载2 安装3 破解 使用EndNote X7创建库使用中文格式 1 下载中文格式2 配置中文格式 插入中文格式的论文 1找参考文献2插入word 1. EndNote X7下载安装破解一条龙 1.1 下载 EndNote X7下载地址（内含软件以及破解文件）：https://pan.baidu.com/s/1nxcdENv 密码
try...catch...finally块嵌入return
不论C++还是Java中，try...catch...finally语句块都是用来控制程序异常的处理，而finally块是最后一定执行的，那么现在在try...catch...块中加入了return语句，finally仍会执行吗？ public class Try_Return_Final {int test(){int x = 1;try{return x;}finally{++x;}}p
【drawio笔记】比较嵌入和导出格式
比较嵌入和导出格式 Compare embed and export formats 虽然 HTML、SVG 和images的嵌入代码相似，但你会发现其中一种比另一种更适合你的情况。 HTMLSVGImage需要 JavaScript(Requires JavaScript)YesNoNo使用系统字体(Uses system fonts)YesYesNo支持超链接(Supports hyper
在SharePoint页面嵌入简单的Silverlight程序
在SharePoint页面嵌入简单的Silverlight程序 1. 打开VS，新建项目Silverlight。 2. 命名MyBannerAd，确定。 3. 清除选项“在新网站中承载Silverlight应用程序”，确定。 4. 右击项目添加文件夹Images。右击Images添加现有项，添加两个图片gear.png和branded.png。 5. 右击MainPag
使用词向量得到更好的类别特征的嵌入
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Inbar Naor 编译：ronghuaiyang 前戏 词向量除了用在NLP中，还可以用在类别特征的嵌入表达上，是不是很神奇，一起来看看吧！ 回到2012年，当神经网络重新流行起来时，人们对不用担心特征工程就可以训练模型的可能性感到兴奋。事实上，最早的突破大多出现在计算机视觉领域，在这一领域，原始像素被用作网络的输入。
词嵌入以及word2vec的介绍
作者：Dhruvil Karani 编译：ronghuaiyang 前戏 给大家介绍一些词嵌入和word2vec的一些基础内容，非常的浅显，都可以看得懂。 词嵌入是文档词汇表最常用的表示形式之一。它能够捕捉文档中某个单词的上下文、语义和句法相似性、与其他单词的关系等。 词嵌入到底是什么？粗略地说，它们是特定单词的向量表示。说了这么多，接下来是我们如何生成它们？更重要的是，它们如何捕获上下文
部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式，以推荐和搜索为例
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Robbe Sneyders 编译：ronghuaiyang 导读 机器学习模型的部署一般会比较麻烦，基于嵌入的模型的部署会更加麻烦，这里以推荐和搜索系统为例，给大家介绍一下基于嵌入的模型的部署模式。 大量的机器学习的研究，使得模型性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生
FastText词嵌入的可视化指南
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Amit Chaudhary 编译：ronghuaiyang 导读 非常清楚的解释了FastText的来龙去脉。 单词嵌入是自然语言处理领域中最有趣的方面之一。当我第一次接触到它们时，对一堆文本进行无监督训练的简单方法产生了显示出语法和语义理解迹象的表示，这很有趣。 在这篇文章中，我们将探索由Bojanowski等人介绍的
知识图谱嵌入的Translate模型汇总（TransE，TransH，TransR，TransD
一文打尽图嵌入Translate模型，各种模型的动机，优缺点分析。 本文对知识图谱嵌入/知识表示的转换模型进行了简要的总结。你可以从TensorFlow-TransX中找到开源的TensorFlow代码。 知识表示的一些背景知识 通常，我们使用三元组(head, relation, tail)来表示知识。在这里，头和尾是实体。例如，(sky tree, location, Tokyo)。
将qt的子进程窗口嵌入qt的主进程主窗口中(方法二)
上一篇文章（将qt的子进程窗口嵌入qt的主进程主窗口中（方法一）_qprocess 可以传入窗口指针吗-CSDN博客）,存在失去焦点问题,分析可能原因是直接将子进程的main函数中将当前窗口的父窗口设置为传过去的窗口句柄，而这个在子进程中处理的句柄，虽然与主进程中句柄一致，但是在键盘焦点处理的时候，可能就会产生歧义了。目前没有搞清楚怎么处理的. 下面这种方式也类似第一种方式,不同点在于处理窗口句
【机器学习300问】127、怎么使用词嵌入？
在探讨如何使用词嵌入之前，我们首先需要理解词嵌入模型的基础。之前的文章已提及，词嵌入技术旨在将文本转换为固定长度的向量，从而使计算机能够解析和理解文本内容。可以跳转下面链接去补充阅读哦！ 【机器学习300问】126、词嵌入（Word Embedding）是什么意思？https://blog.csdn.net/qq_39780701/article/details/13980388
【机器学习300问】126、词嵌入（Word Embedding）是什么意思？
人类的文字，作为一种高度抽象化的符号系统，承载着丰富而复杂的信息。为了让电脑也能像人类一样理解并处理这些文字，科学家们不断探索各种方法，以期将人类的语言转化为计算机能够理解的格式。 一、One-Hot编码的不足 在自然语言处理发展的早期，给文字进行编码是处理文本数据的主要手段。其中，One-Hot编码是一种简单直观的方法，它将每个单词或字符映射为一个独特的二进制
Multi-Head RAG:多头注意力的激活层作为嵌入进行文档检索
现有的RAG解决方案可能因为最相关的文档的嵌入可能在嵌入空间中相距很远，这样会导致检索过程变得复杂并且无效。为了解决这个问题，论文引入了多头RAG (MRAG)，这是一种利用Transformer的多头注意层的激活而不是解码器层作为获取多方面文档的新方案。 MRAG 不是利用最后一个前馈解码器层为最后一个令牌生成的单个激活向量，而是利用最后一个注意力层为最后一个令牌生成的H个单独的激活向量，然
cocos2dx游戏以插件形式嵌入IE浏览器的实现
一、cocos2dx渲染窗口修改及导出dll 1、思路：cocos2dx引擎使用opengl进行游戏画面的渲染，opengl的渲染窗口由其自身创建，具有跨平台性，那么我可以对渲染窗口进行修改，便可以达到将游戏窗口嵌入其他窗口的效果。 2、实现原理：若直接设置某个窗口为opengl窗口，则可能需要手动实现被指定窗口与opengl窗口之间的消息传递等逻辑，较复杂。出
《QTreeView中嵌入QPixmap图标以展示状态数据》：系列教程之八（第6小节）
本小节属于《QTreeView使用代理实现表项编辑、定制显示控件》：系列教程之八的子章节。 由于本章节内容较多，放在一起可能大家看起来比较费劲，所以进行了拆分，大家可以从这里《QTreeView使用系列教程目录》找到其他的小节内容。 接下来开始讲解，QTreeView中嵌入QPixmap图标以展示状态数据。 从委托类QItemDelegate继承，由于我们需要QPixmap图标一直显示，
《QTreeView中嵌入QProgressBar以展示进度数据》：系列教程之八（第5小节）
本小节属于《QTreeView使用代理实现表项编辑、定制显示控件》：系列教程之八的子章节。 由于本章节内容较多，放在一起可能大家看起来比较费劲，所以进行了拆分，大家可以从这里《QTreeView使用系列教程目录》找到其他的小节内容。 接下来开始讲解，QTreeView中嵌入QProgressBar以展示进度数据。 从委托类QItemDelegate继承，由于我们需要QProgressBa
《QTreeView中嵌入QSpinBox实现编辑数据》：系列教程之八（第3小节）
本小节属于《QTreeView使用代理实现表项编辑、定制显示控件》：系列教程之八的子章节。 由于本章节内容较多，放在一起可能大家看起来比较费劲，所以进行了拆分，大家可以从这里《QTreeView使用系列教程目录》找到其他的小节内容。 接下来开始讲解，QTreeView中嵌入QSpinBox实现编辑数据。 从委托类QItemDelegate继承， createEditor()创建Edit
《QTreeView中嵌入QLineEdit实现编辑数据》：系列教程之八（第2小节）
本小节属于《QTreeView使用代理实现表项编辑、定制显示控件》：系列教程之八的子章节。 由于本章节内容较多，放在一起可能大家看起来比较费劲，所以进行了拆分，大家可以从这里《QTreeView使用系列教程目录》找到其他的小节内容。 接下来开始讲解，QTreeView中嵌入QLineEdit实现编辑数据。 从委托类QItemDelegate继承， createEditor()创建Edi
构建LangChain应用程序的示例代码：35、如何使用假设性文档嵌入（HyDE）技术来改善文档索引教程
使用假设性文档嵌入（HyDE）改善文档索引 摘要 本文介绍了如何使用假设性文档嵌入（Hypothetical Document Embeddings，简称HyDE），这是根据一篇论文中描述的技术。HyDE 是一种嵌入技术，它接收查询，生成一个假设性的答案，然后嵌入该生成的文档，并将其作为最终示例使用。 代码及注释 from langchain.chains import Hypotheti
KEA128 移植/嵌入Free_RTOS
话不多说，直接上步骤： 1.准备一个KEA128的空工程，如LED闪烁工程 2.去除工程中的PendSV_Handler和SVC_Handler，以免报错重定义 3.将Free_RTOS相关文件复制入系统，这里我是从原子的工程里面复制来的 4.将RTOS系统文件加入工程，KEA128是CM0+内核的，所以port.c应该选择 portable\RVDS\ARM_CM0中的 5.修改Fre
无法嵌入互操作类型SpeechLib.SpVoiceClass.请改用适用的接口.
解决方法： 选择引用里的SpeechLib，更改属性内的嵌入互操作类型值为false，报错会消除。具体原理暂时还不清楚，望指教
【图像隐藏】基于奇异值分解SVD实现数字水印嵌入提取，相关系数NC附Matlab代码
以下是使用奇异值分解（SVD）实现数字水印嵌入和提取的相关系数（NC）的Matlab代码示例： matlab % 数字水印嵌入 function watermarked_image = embed_watermark(original_image, watermark, strength) % 将原始图像进行SVD分解 [U, S, V] = svd(double(original_image
如何在ElementTree文本中嵌入标签
在 ElementTree 中，你可以使用 Element 对象的方法来创建新的标签，并将其嵌入到现有的 XML 结构中。下面是一个简单的示例，演示了如何在 ElementTree 文本中嵌入新的标签： 1、问题背景 我正在使用Python ElementTree模块来处理HTML。我想强调某些单词，我目前的解决方案是使用一个循环来遍历tree.getiterator()中的每个元素，然后
react native 嵌入原生Android应用中的问题
两个问题，简单的记录。 1是按照RN中文网上的步骤将js嵌入到原生应用中后，不显示js的页面。即在npm start之后 npm start> rndemo@1.0.0 start /Users/MPP/AndroidStudioProjects/RNDemo/RNDemo1> node node_modules/react-native/local-cli/cli.js star
Spring AI 第三讲Embeddings（嵌入式） Model API 第一讲Ollama 嵌入
有了 Ollama，你可以在本地运行各种大型语言模型 (LLM)，并从中生成嵌入。Spring AI 通过 OllamaEmbeddingModel 支持 Ollama 文本嵌入。 嵌入是一个浮点数向量（列表）。两个向量之间的距离可以衡量它们之间的相关性。距离小表示关联度高，距离大表示关联度低。 前提条件 首先需要在本地计算机上运行 Ollama。 请参阅官方 Ollama 项目 READ