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cqbelt
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总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- 如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源
yxx122345
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计算理论过程见:transformer中多头注意力机制的参数量是多少?1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿(7billion)。这些参数主要分布在以下几个部分:Transformer层:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNetwork)嵌入层(EmbeddingLayer):词嵌入(TokenEmbeddings)位置编码(
- EDAS:投稿经验-word版本-问题解决
weixin_41724971
学习总结Latex写作经验总结SCI科研写作方法总结word
1.字体不对,字体未嵌入问题问题:word转PDF后,总是显示有字体格式不对(忘记截图了)。办法:1.EDAS投稿PDF格式问题-CSDN博客-PDF上修改+IEEE论文检测的字体未嵌入问题TimesNewRoman,Bold,TimesNewRoman,Italicisnotembedded解决方法_打开其他人的word显示文字未嵌入-CSDN博客(必须有会员,说实话我没弄出来。如有需要这俩结合
- 【ComfyUI专栏】ComfyUI引用Embedded和HyperNetwork超网络
雾岛心情
ComfyUIComfyUIAIGC
大家如果使用过WebUI,那么一定知道界面中存在的Embedding和HyperNetworks。在界面中我们直接点击相应的嵌入式和超网络就能直接使用。ComfyUI的界面设计不如WEBUI直观,但我们仍可通过Text-Encoder输入Embedding来实现Embedding的引入。在C站(Civitai)上,我们可以看到种类繁多的Embedding资源。这些文件通常体积较小,大多只有几十KB
- RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型
从零开始学习人工智能
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RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型在自然语言处理(NLP)领域,Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)模型已经成为一种强大的工具,用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤:数据嵌入(Embedding)和重排序(Re-ranking)。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
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最近在做RAG项目,会频繁使用到本地embedding模型和rerank模型,但是每次跑demo都要用10来秒加载模型,非常慢,所以就封装了接口用于直接调用importosimportnumpyasnpimportloggingimportuvicornimportdatetimefromfastapiimportFastAPI,Security,HTTPExceptionfromfastapi.
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PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
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之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制,但知识点仅限于Deepseek内部的数据,且目前数据截止时间为2024年7月,如果我们询问一些专业性比较强的内容,则Deepseek也显得无能为力,这就需要再给这个大脑外接一些文档数据了,通过AnythingLLM来Embedding外部文档。更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程1下载安装AnythingLLM有
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快速入门:利用fast-elasticsearch-vector-scoring提升ES向量搜索效率fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirro
- 【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度
深度学习机器
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一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG(RetrievalAugmentedGenerative)中的应用,本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说,构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示,并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。但是这种方法很明显会受到Embedding模型性能的影响,比
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大波V5
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- 第N4周:NLP中的文本嵌入
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本人往期文章可查阅:深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,用于将单词表示为数字,以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是,一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入(wordembedding)的工具,它们将离散的词
- RoPE——Transformer 的旋转位置编码
机智的小神仙儿
深度学习大模型transformer深度学习人工智能
在自然语言处理领域,Transformer是现代深度学习模型的基础,而位置编码(PositionEmbedding)则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。近年来,一种新型的位置编码方法RoPE(RotaryPositionEmbedding)得到了广泛关注。本文将全面解读RoPE的背景、原理、实现、优势及其应用场景,帮助读者深入理解这一方法。1.什么是RoPE?RoPE(Rotar
- 大模型与图数据库RAG通俗流程拆解
gallonyin
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图构建(略)neo4j、tugraph等均可,不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct图数据库tugraph索引faiss核心流程这个调用链日志展示了一个完整的问答系统处理用户输入“百草园里有什么”的过程。本项目使用和参考了开源项目茴香豆。以下
- Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified and no embedded datasource could
clownAdam
JavaJavaspringboot
问题:SpringBoot启动类时报错信息如下:ErrorstartingApplicationContext.Todisplaytheconditionsreportre-runyourapplicationwith'debug'enabled.2025-03-1000:52:29.412ERROR36776---[main]o.s.b.d.LoggingFailureAnalysisRepor
- 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性
汀、人工智能
LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- 文档进行embedding,Faiss向量检索
被编程为难的小娃娃
embeddingfaiss
这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主,改了一些东西,因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
- Docker+Ollama+RAGFlow本地部署DeepSeek R1并构建本地知识库
康顺哥
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目录背景安装Docker设置Docker默认参数修改Docker保存服务程序的缓存路径为服务程序镜像设置别名为ollama设置专用参数安装ollama运行DeepSeekR1大模型安装Open-WebUI配置Open-WebUI检验DeepSeek的资源占用情况安装RAGFlow添加chat模型添加embedding模型创建知识库AI结合知识库聊天总结背景DeepSeek持续火爆,但官网访问经常出
- Triplet Loss原理及 Python实现
AIGC_ZY
DiffusionModelspython深度学习机器学习
Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的,可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入(featureembedding)的损失函数,广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近,不同类样本的
- 向量数据库及其在大模型应用落地中的作用
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高级数据应用读书笔记工作总结数据库向量数据库解决方案
一、几个术语需要弄清楚几个术语,比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库,具体如下。1.向量:为AI理解世界的通用数据形式,是多模态数据的压缩,任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的,而且是高维数据,需要对其进行向量化处理(即Embedding),处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding:将文字文本转化为保留语义关系的向量文本,相当于利用embedding模
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。