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- Word2Vec 原理是什么
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- 【AI大模型】数据处理
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- 从代码学习深度学习 - 词的相似性和类比任务 PyTorch版
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- 多模态核心实现技术
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一、模态表示(ModalRepresentation)模态表示是将不同模态数据(文本、图像、音频等)编码为计算机可处理的向量形式的核心步骤。1.单模态编码技术文本表示:采用词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe)或预训练语言模型(如BERT、RoBERTa),通过Transformer层提取上下文特征,生成动态词向量。高阶表示:通过句向量模型(如Sentence-BERT)将整段文本映射为固定
- Python自然语言处理库之gensim使用详解
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概要Gensim是一个专门用于无监督主题建模和自然语言处理的Python开源库,由捷克共和国的RadimŘehůřek开发。该库专注于处理大规模文本数据,提供了多种经典的主题建模算法,如LDA(潜在狄利克雷分配)、LSI(潜在语义索引)等,以及现代化的词向量模型Word2Vec、Doc2Vec、FastText等。Gensim的设计理念是"为人类而非机器",强调易用性和可扩展性,特别适合处理无标签
- 深度学习中的负采样
洪小帅
深度学习人工智能
深度学习中的负采样负采样(NegativeSampling)是一种在训练大型分类或概率模型(尤其是在输出类别很多时)中,用来加速训练、降低计算量的方法。它常用于:词向量训练(如Word2Vec)推荐系统(从大量候选项中学正例与负例)语言模型、对比学习、信息检索等场景本质概念在许多任务中,我们的模型要从上万个候选中预测正确类别。例如:给定单词“cat”,预测它上下文中出现的词(如Word2Vec的S
- NLP资源汇总和工具汇总
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NLP资源汇总和工具汇总涉及内容包括:中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库
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文章目录1.LLM的核心概念1.1什么是token?1.2tokenization过程1.3embedding层的作用1.3.1词嵌入1.3.2嵌入矩阵1.4位置编码的重要性1.4.1位置编码的作用1.4.2位置编码的实现1.5词向量的表示1.5.1One-Hot编码1.5.2分布式表示1.6Transformer架构1.6.1自注意力机制1.6.2前馈神经网络1.6.3Transformer的层
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档介绍了gensim库——一个专为Python设计的开源自然语言处理工具,它支持词向量模型、主题模型、相似度计算、TF-IDF和LSA等核心功能。该库适用于文档相似性和主题建模任务,特别强调其在处理大规模语料库中的高效性和准确性。包含gensim-4.0.0版本的预编译安装包,为64位Windows系统上的Python3.6版本提供便捷安装体验。文档还提供
- 自然语言处理核心技术:词向量(Word Embedding)解析
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自然语言处理核心技术:词向量(WordEmbedding)全面解析在自然语言处理(NLP)领域,如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。词向量(WordVector),又称词嵌入(WordEmbedding),通过将词语映射到连续的实数向量空间,为机器理解语言开辟了新路径。本文将从原理、发展历程、主流模型及应用场景等方面,深入解析这一关键技术。一、词向量:让语言可计算的“桥梁”词向量的核心目
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一、前言在上篇文章中,我们介绍了Word2Vec以及它的作用,总的来说:Word2Vec是我们理解NLP的第一站Word2Vec将词变成了“向量”——终于可以用机器理解词语的相似度我们获得了例如“国王-男人+女人≈女王”的类比能力我们可以将Word2Vec这种算法能力,应用到各种创新场景,例如基于Graph的推荐系统,后续如果小伙伴有需要,可以一起深入交流。但同时也指出了它的不足:一个词=一个固定
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在自然语言处理(NLP)领域,词向量表示是一项基础而关键的技术。通过将文本中的词语映射到低维向量空间,我们可以让计算机更好地理解和处理人类语言。今天,我们将深入探讨并实现CBOW(ContinuousBag-of-Words)模型,这是一种经典的词向量训练方法。什么是CBOW模型?CBOW模型是一种基于上下文预测目标词的神经网络模型,由Mikolov等人在2013年提出。与Skip-gram模型相
- 用 Gensim 实现 Word2Vec 古诗生成
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向量操作。我们将借助它完成从语料处理到古诗生成的全流程。6.1环境搭建与库导入首先安装Gensim及依赖库:bashpipinstallgensimnumpypandas导入必要模块:python运行fromgensim.modelsimportWord2Vec#核心词向量模型fromrandomimportchoice#随机选择字符fromos.pathimportexists#检查文件存在fr
- 图解gpt之神经概率语言模型与循环神经网络
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上节课我们聊了词向量表示,像Word2Vec这样的模型,它确实能捕捉到词语之间的语义关系,但问题在于,它本质上还是在孤立地看待每个词。英文的“Apple”,可以指苹果公司,也可以指水果。这种一词多义的特性,以及词语在上下文中的微妙变化,Word2Vec这种固定向量的表示方式就捉襟见肘了。而且,它还不能处理新词,一旦遇到词表里没有的词,就束手无策。所以,尽管有了词向量,NLP领域在很长一段时间内,也
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在Transformer模型中,所有可训练(trainable)的模块构成了其核心架构,每个模块都有其特定的功能和意义,并且都包含可通过反向传播进行优化的参数。下面是对各个模块的详细阐述:1.词嵌入层(EmbeddingLayer)功能/意义:将输入的离散token(如单词或子词)映射为连续的向量表示(词向量),便于模型进行数值运算。使得模型能够捕捉词汇之间的语义和语法相似性。可训练参数:一个形状
- 19、RAG的原理及代码实战(2)pipeline介绍
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1、整体流程根据前文介绍,整体的RAG流程如下2、embeddingembedding是指使用嵌入模型将切分后的文本块转换为向量表示。这些向量能够在高维空间中表示文本的语义信息。2.1openaiembedding目前最好的embedding模型是openai的text-embedding-3-large,使用前需要先注册openai账号,申请一个APIkey。主要的词向量有以下三个:模型名称每美
- 从零开始大模型开发与微调:词向量训练模型Word2Vec使用介绍
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从零开始大模型开发与微调:词向量训练模型Word2Vec使用介绍关键词:词向量,Word2Vec,神经网络,深度学习,自然语言处理(NLP),预训练,微调,Fine-Tuning1.背景介绍1.1问题由来在深度学习蓬勃发展的今天,人工智能技术在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别等领域取得了长足的进步。然而,语言和文本数据由于其高维度和非结构化特性,使得深度学习模型的训练和应用面临诸多挑战
- LSTM的简单模型
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好的,我来用通俗易懂的语言解释一下这个LSTMTagger类是如何工作的。1️⃣类的目的这个LSTMTagger类是一个用于自然语言处理(NLP)任务的模型,目的是标注输入的句子,通常用于词性标注(例如,标注每个词是名词、动词、形容词等)。它的核心是一个LSTM(长短时记忆网络),这是一种可以处理序列数据的神经网络。2️⃣模型的组成部分1.word_embeddings(词向量嵌入)self.wo
- 深度学习Day-41:使用Word2vec实现文本分类
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本文为:[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者:[K同学啊|接辅导、项目定制]任务:本次将加入Word2vec使用PyTorch实现中文文本分类,Word2Vec则是其中的一种词嵌入方法,是一种用于生成词向量的浅层神经网络模型,由TomasMikolov及其团队于2013年提出。Word2Vec通过学习大量文本数据,将每个单词表示为一个连续的向量,这些向量可以捕捉单词之间的语义和句法关系
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目录引言:赋能阿拉伯语人才的“知识向量化”革命阿拉伯语NLP困境:为什么传统检索不适用?词向量与知识库融合:原理与创新架构解析阿拉伯语知识库构建全流程详解(附代码与解读)架构解剖:检索增强生成(RAG)系统剖析(Mermaid架构图)案例演示:“智能学伴”助力阿拉伯语“因材施教”展望与思考:本地化NLP变革的未来引言:赋能阿拉伯语人才的“知识向量化”革命在全球语言智能化浪潮中,阿拉伯语因其书写复杂
- 【动手学大模型开发】搭建知识库 - 文档处理
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嗨,我是青松,很高兴遇到你!希望用我的经验,让每个人的AI学习之路走的更容易些~专栏:大模型(LLMs)高频面题全面整理(★2025最新版★)|动手学大模型开发目录一、源文档选取二、数据读取1.PDF文档2.MD文档三、数据清洗四、文档分割为构建我们的本地知识库,我们需要对以多种类型存储的本地文档进行处理,读取本地文档并通过前文描述的Embedding方法将本地文档的内容转化为词向量来构建向量数据
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自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)摘要:本文为零基础读者系统讲解自然语言处理(NLP)核心原理,基于BERT模型实现电影评论情感分析实战项目。从词向量到Transformer架构,包含数据预处理、模型微调、性能评估全流程详解,助你快速掌握NLP开发技能!关键词:自然语言处理、BERT、Transformer、情感分析、PyTorch一、为什么选择情感分析作为NLP入门项
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在古巴比伦的巴别塔废墟之上,人类从未停止过对完美沟通的追寻。当21世纪的代码工程师试图用0和1解析莎士比亚十四行诗的韵律,用矩阵运算还原李清照词作中的婉约意境,一场横跨五千年的认知革命正在悄然发生。自然语言处理(NLP)不再是实验室里的技术玩具,它正在重塑人类文明最根本的交流范式,构建起数字时代的新巴别塔。一、语言的炼金术:从象形符号到语义向量在甲骨文的龟甲裂纹与BERT模型的词向量之间,存在着惊
- 利用Python进行自然语言处理——从基础到高级应用
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本文将详细介绍如何使用Python进行自然语言处理(NLP),涵盖从基础概念、常用工具和库,到高级特性和实际案例的全面内容。通过实际代码示例和项目实践,帮助读者掌握这一强大技术的应用方法。目录自然语言处理概述PythonNLP库介绍数据预处理词向量与嵌入文本分类命名实体识别(NER)问答系统(QA)机器翻译情感分析实战案例:构建一个简单的聊天机器人总结与未来展望1.自然语言处理概述1.1什么是NL
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
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public class Singleton {
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public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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