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教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
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- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
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nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- 微软语音合成标记语言SSML文档结构和事件(详细文档和实例)
阿酷tony
AI数字人微信语音合成microsoft微软语音SSML文档结构SSML结构SSML语音合成
说明:MicrosoftAzure中国技术文档网站,请访问https://docs.azure.cn包含输入文本的语音合成标记语言(SSML)确定了文本转语音输出的结构、内容和其他特征。例如,可以使用SSML来定义段落、句子、中断/暂停或静音。可以使用事件标记(例如书签或视素)来包装文本,这些标记可以稍后由应用程序处理。有关如何在SSML文档中构建元素的详细信息,请参阅以下部分。备注某些语音不支持
- bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思?
[CLS]和[SEP]是BERT中的两个特殊标记符号,在BERT的输入文本中起到特殊的作用。[CLS]是"classification"的缩写,在文本分类任务中,它通常表示句子或文档的开头。在BERT中,[CLS]对应着输入文本中第一个词的词向量,输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。[SEP]是"separator"的缩写,它通常表示句子或文档的结尾。在BERT中,[SEP]对应着输
- 英语学习笔记2.0
飞升不如收破烂~
学习笔记
✅正确表达:“HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?”或者更简单地问:“HowlongdoyouteachEnglish?”(这个句子语法对,但用在现在习惯性的行为上)用法说明:如果你想问:️“你教英语多久了?”✅用现在完成时(表示一段持续的时间):HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?️你可以这样试试新的句子:Howlonghaveyo
- Python通关秘籍之基础教程(一)
Smile丶Life丶
Python通关指南:从零基础到高手之路python开发语言后端
引言在编程的世界里,Python就像一位温和而强大的导师,它以简洁优雅的语法和强大的功能吸引着无数初学者和专业人士。无论你是想开发网站、分析数据、构建人工智能,还是仅仅想学习编程思维,Python都是你的理想选择。Python的魅力在于它的易读性和广泛的应用场景。它的代码就像英语句子一样自然,即使是完全没有编程经验的人也能快速上手。同时,Python拥有庞大的生态系统,从Web开发(Django、
- OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例
ZHOU_CAMP
RAG数据库dockerRAGopensearchagent
本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型(如Qwen3-Embedding)相结合,以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本(单词、句子、段落)转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
- Attention机制完全解析:从原理到ChatGPT实战
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一、Attention的本质与计算步骤1.1核心思想动态聚焦:Attention是一种信息分配机制,让模型在处理输入时动态关注最重要的部分。类比:像人类阅读时用荧光笔标记关键句子。1.2计算三步曲(以"吃苹果"为例)Q(Query)、K(Key)、V(Value)的分工角色数学表示作用类比QW_q·输入向量主动提问者:表示当前需要关注什么好比"学生举手提问"KW_k·输入向量匹配者:提供被匹配的特
- 深度探索:现代翻译技术的核心算法与实践(第一篇)
软考和人工智能学堂
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引言:翻译技术的演进之路从早期的基于规则的机器翻译(RBMT)到统计机器翻译(SMT),再到如今主导行业的神经机器翻译(NMT),翻译技术已经走过了漫长的发展道路。现代翻译系统不仅能够处理简单的句子,还能理解上下文、识别领域术语,甚至捕捉微妙的文化差异。本系列文章将带您深入探索现代翻译技术的核心算法与实践。作为开篇之作,本文将重点介绍神经机器翻译的基础架构——序列到序列(Seq2Seq)模型,并通
- 如何有效地用Python替换Word文档中的句子
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这个问题可以通过使用`python-docx`库来完成。以下是一个简单的步骤:1.首先,我们需要安装`python-docx`库。你可以使用pip来安装:```pipinstallpython-docx```2.然后,我们可以打开一个Word文档,并读取其中的文本。我们可以使用`DocxReader`类来实现这个功能:```pythonfromdocximportDocumentdefread_w
- StringBuilder练习项目代码及相关知识点
1.动态字符串操作需求:编写一个程序,接收用户输入的多个单词,并将它们组合成一个完整的句子,同时支持以下功能:动态添加单词删除某些单词将句子反转importjava.util.Scanner;publicclassStringBuilderDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){StringBuildersb=newStringBuilder();Scann
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sentence-transformers是一个非常流行的Python库,专门用于将文本(句子、段落、文档)转换为高质量的语义向量(嵌入)。它基于Transformer架构(如BERT、RoBERTa、DistilBERT等)的预训练模型,并在大量语义相似性数据上进行了微调,能够捕捉句子之间的深层语义关系。什么是sentence-transformers?项目地址:https://www.sber
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在PPT制作中,避免文字过多是提升视觉效果和信息传递效率的关键。以下是具体策略及操作建议,结合内容设计与排版技巧,帮助你打造更简洁直观的演示文稿:一、内容设计:从源头精简文字1.提炼核心信息,拒绝“逐句复制”用关键词代替句子:将段落拆分为核心短语或关键词,例如把“本次市场调研主要分析了消费者对产品价格的敏感度及购买渠道偏好”改为“市场调研:价格敏感度|购买渠道”。遵循“6×6原则”:单页文字不超过
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选择一套期末试卷作为编译原理的复习题,答案写的比较简单,仅供参考。一、选择题(20分)1、构造编译程序应掌握_______。A、源程序B、目标语言C、编译方法D、以上三项都是2、用高级语言编写的程序经编译后产生的程序叫_________。A、源程序B、目标程序C、连接程序D、解释程序3、文法G产生的_______的全体是该文法描述的语言。A、句型B、终结符集C、非终结符集D、句子4、文法分为四种类
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继续加油,计算器小项目还没学会!1num1=float(input("请输入第一个数字:"))//其实我觉得python里面这种句子很奇怪,因为java里面要先printf这个中文,然后再读取输入的在Python中,input()函数确实会直接显示提示信息并等待用户输入,这与Java的处理方式有所不同。Java通常需要先使用System.out.print()输出提示,再用Scanner读取输入。
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分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
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句子分析:Thegreaterthepopulationthereisinalocality,thegreatertheneedthereisforwater,transportation,anddisposalofrefuse.一、句子结构解析句子类型:这是一个比较状语从句,使用了**“the+比较级…,the+比较级…”**的固定句型,表示“越……,越……”。结构拆分:前半部分(条件):The
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- RNN循环神经网络原理解读
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我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手,特别擅长处理按顺序出现的信息,比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想:记住过去的信息,帮助理解现在。普通神经网络的局限(没有记忆)想象一个普通的神经网络(比如用于识别图片的):输入:你给它一张图片。处理:它分析这张图片的像素。输出:告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题:它每次只看一个独立的输入(一张图片),输入之间没有联系。给它看一个视频(连续很多
- 燕山大学编译原理期末考试
能运行就算成功
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软件工程专业的首先,这一门课无法在三四天内速成(指零基础的)要是有考前才开始学到同学至少要提前一周开始学习(我觉得这都比较紧张,两周才算宽裕),b站上的速成课不全!不全!不全!不要想着完全看速成课,你要非这样我也没办法。考试范围如下:编译程序构成、编译程序与解释程序区别,词法分析、语法分折、语义分折及其任务,文法,语言,句型,句子,短语,推导,归约,句柄,文法、语言二义性,文法分类,有穷自动机、正
- 从CoNLL-U格式文件读取文本的实战指南
yunwu12777
langchain交互深度学习
在自然语言处理任务中,使用标准化的文本格式能够显著简化数据处理工作。CoNLL-U格式就是这样一种被广泛应用的文本格式,它是CoNLL-X格式的修订版,主要用于句法分析和词法标注任务。技术背景介绍CoNLL-U格式的文件是纯文本文件,采用UTF-8编码,文本内容包括三类行:词行:每个行代表一个词或标记,包含10个字段,用单个制表符分隔。空行:用于表示句子边界。注释行:以哈希符号(#)开头,用于附加
- 6月19日复盘
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6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- 文本表示的发展概述
抱抱宝
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文本表示的目的是将人类语言的自然形式转化为计算机可以处理的形式,也就是将文本数据数字化,使计算机能够对文本进行有效的分析和处理。文本表示是NLP领域中的一项基础性和必要性工作,它直接影响甚至决定着NLP系统的质量和性能。在NLP中,文本表示涉及到将文本中的语言单位(如字、词、短语、句子等)以及它们之间的关系和结构信息转换为计算机能够理解和操作的形式,例如向量、矩阵或其他数据结构。这样的表示不仅需要
- 大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
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什么是Few-shotPrompting?与Zero-shot、One-shot有什么区别?Few-shotPrompting是一种提示工程技术,指在向模型提出问题时,同时提供少量的示例作为参考,让模型通过这些示例理解任务要求并生成相应输出。比如询问模型“将以下句子翻译成法语”时,先给出“Hello->Bonjour”“Thankyou->Merci”这样的几个例子,再提供需要翻译的句子,模型就能
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[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器:输入:源语言序列输出:每个词的上下文表示(embedding)解码器:输入:目标语言序列+编码器输出输出:下一个词的概率分布(目标句子生成)inputs->inputsEmbedding+PositionalEncoding->N*encoderoutput->outputsEmbedding+PositionalEncoding->N*
- 自然语言处理文本分类
愚者大大
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一、文本分类基础定义:将文本文档或句子分类到预定义类别,包括单标签多类别(如新闻分娱乐/体育)和多标签多类别(如文档同时属“相机”“芯片”类)。基准公开数据集|Dataset|Type|Labels|Size(train/test)|Avg.length||---------|------|--------|------------------|-------------||SST|情感|5/2|
- 如何使用递归字符文本分割器进行文本分割
在文本处理中,分割文本是一项常见的任务,尤其在处理大段文本时,我们需要将其分割成更小的部分,以便进一步分析或处理。本文将通过一个简单易懂的示例展示如何使用递归字符文本分割器来实现这一目标。该分割器通过参数化字符列表来分割文本,默认列表为["\n\n","\n","",""],这些字符有助于尽量保持段落、句子和词语的完整性。技术背景介绍在自然语言处理中,理解文本的结构和语义关系至关重要。递归字符文本
- Transformer为何强大?揭秘多头注意力的核心机制
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注意力机制首先简单回顾一下transformer的流程。我们有一句话我是秦始皇。这个内容会首先进行token分词,然后映射为tokenid,接着我们会对token_id进行词嵌入,得到然后加入位置编码,得到X。整个步骤如下:Tokenization:将句子分割成token,["我","是","秦始皇"]。TokentoID:将token映射为数字ID,[259,372,5892]。Embeddin
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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1、打印100以内的所有奇数。
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#import <UIKit/UIKit.h>
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
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COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D