余弦相似度-文本向量第11页

文本操作基础知识：正则表达式

目录摘要：一、语法二、匹配模式pattern1、普通字符[]2、限定字符3、定位字符4、运算字符()三、修饰符flags四、各语言的正则使用1、Python的re参考资料：摘要：常用匹配：[A-C]、[^A-C]、\w、\d、\n、\r、\t、*、+、?、｛n,m｝。python的re.findall函数一、语法/pattern/flagspattern：表示匹配模式，需要匹配的具体内容。flag

时之彼岸Φ·2025-02-28 13:42

上位机知识篇---HTTP&HTTPS等各种通信协议

文章目录前言1.HTTP（HyperTextTransferProtocol）功能传输超文本无状态协议支持多种方法特点明文传输基于TCP简单灵活使用场景示例请求响应2.HTTPS（HTTPSecure）

Ronin-Lotus·2025-02-28 12:05

文本数据格式转换备份

概述一些文本格式转换代码，个人做一下备份。

@Mr_LiuYang·2025-02-28 12:04

android sqlite 自增主键,SQLite设置自增主键

这算是第一次近距离接触SQLite吧，算是脱离文本数据库的一小步(虽然SQLite也有类似文本数据库的味道)，第一次用php+sql，操作起来有点小激动，按照教程来做，感觉无比顺利，成功完成了增删改查，

洛岗·2025-02-28 11:31

探秘 ES6 模板字符串：从基础语法到高级应用的全方位解析

目录引言一、基础语法：告别传统字符串拼接的繁琐（一）传统字符串拼接的困境（二）模板字符串的简洁之美二、多行字符串：轻松实现复杂文本布局（一）传统方式处理多行字符串的难题（二）模板字符串的多行支持三、表达式求值

码上前端·2025-02-28 11:00

Elasticsearch：使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名

作者：来自ElasticTomásMurúa在本文中，我们将介绍如何将阿里云AI功能与Elasticsearch集成，以提高语义搜索的相关性。阿里云人工智能搜索是一种将高级人工智能功能与Elasticsearch工具相结合的解决方案，利用QwenLLM/DeepSeek-R1系列提供高级推理和分类模型。在本文中，我们将使用同一作者撰写的小说和戏剧的描述来测试阿里巴巴重新排名和稀疏嵌入端点。步骤创建

·2025-02-28 11:17

自然语言处理系列（5）——情感分析的原理与实战

自然语言处理系列（5）——情感分析的原理与实战情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理中的一项经典任务，目的是通过分析文本，判断其表达的情感倾向性。

DoYangTan·2025-02-28 10:24

Java中字符流和字节流的区别

例如，当逐行读取大文本文件时，BufferedReader的缓冲功能能避免频繁的磁盘I/O操作。字节流：BufferedInputStre

刘小炮吖i·2025-02-28 10:52

transformer中seq_len参数的设置

在自然语言处理任务里，文本会被拆分成一个个的单词、子词或者字符，这些元素构成了一个序列。seq_len就是对这个序列中元素数量的上限规定，它决定了模型输入和输出的维度。二、具体使用输入处理文本

yuweififi·2025-02-28 10:49

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。

yuweififi·2025-02-28 10:49

邻接矩阵存储图 C++题解

邻接矩阵存储图内存限制：128MiB时间限制：1000ms标准输入输出题目类型：传统评测方式：文本比较题目描述给出一个无向图，顶点数为n，边数为m。

繁花开盛夏·2025-02-28 10:48

【AI+智造】基于阿里云Ubuntu24.04系统，使用Ollama部署开源DeepSeek模型并集成到企业微信

一、方案背景与架构设计1.技术选型背景DeepSeek模型：作为开源大模型，支持文本生成、智能问答等场景，适合企业知识库与自动化服务。

邹工转型手札·2025-02-28 10:46

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。

AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Apache Lucene 详解及示例

Lucene提供了丰富的API来进行索引和搜索，支持高效的文本处理和查询。本文将深入解析Lucene的核心概念和主要功能，并通过示例代码演示其使用方法。

微笑听雨。·2025-02-28 09:43

【linux自动化实践】linux shell 脚本替换某文本

在Linuxshell脚本中，可以使用sed命令来替换文本。

忙碌的菠萝·2025-02-28 09:12

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

eso1983·2025-02-28 09:08

推荐使用：react-native-cn-quill - 为React Native打造的富文本编辑器

秋玥多·2025-02-28 07:55

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

在本文中，展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息，并获得关节模型化的三维对

Im Bug·2025-02-28 07:24

第五篇普通人的编辑利器EmEditor——Vim的替代者（一）

现在polaris的博客基本搞定，原计划是接着完善它然后把之前的博文导进去（没有找到好的方法，只能一篇篇复制，调格式了），今天得知一位网友很“期待”文本编辑器序列的第五篇，于是决定停下其他的事情，钻心写这篇文章

weixin_34236497·2025-02-28 05:40

镜像解决，向量数据库Milvus报错

MilvusMilvus是一款开源的向量数据库，具有高度的灵活性、稳定可靠性以及高速查询等特点。它支持针对TB级向量的增删改操作和近实时查询，适用于大规模向量数据的存储和检索。

zwzscnds·2025-02-28 04:32

向量数据库实战介绍

本文将介绍三种常用的向量数据库：faiss,Milvus和Qdrant，并给出一个具体的使用例子。

Zhank10·2025-02-28 04:02

硅基流动api

官方文档内提供的API未列出ststem和user两个角色，且未提供事例文本fromopenaiimportOpenAIdefmodel_siliconflow(s_content,u_content)

Zswdhy·2025-02-28 04:30

向量数据库milvus部署

官方文档MilvusvectordatabasedocumentationRunMilvusinDocker(Linux)|MilvusDocumentationMilvusvectordatabasedocumentation按部署比较简单，这里说一下遇到的问题一：DockerCompose方式部署1、镜像无法拉取,(docker.io被禁)只能获取以下镜像，image:quay.io/core

一方有点方·2025-02-28 04:00

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。

kakaZhui·2025-02-28 04:59

GPT-4提示词冠军如何写 prompt：CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

CO-STAR框架CO-STAR框架用来构建提示词(prompt)，分隔符对提示词进行文本分段。

天涯倦客的美丽人生·2025-02-28 04:58

前言：什么是大模型微调

通过微调，我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务，例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调？适应特定任务：通用模型虽然功能强大，但在特定任务上可能表现不够精准。微

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

利用 Azure Cosmos DB 和 MongoDB vCore 进行向量搜索示例

技术背景介绍AzureCosmosDB是一个全球分布式的多模型数据库服务，以其高性能和自动缩放能力而闻名。特别是对于支持OpenAIChatGPT这样的高需求应用程序，CosmosDB提供了单毫秒级的响应时间。对于开发者来说，AzureCosmosDB提供了一种与MongoDB兼容的服务，即MongoDBvCore，这使得熟悉MongoDB的开发者可以无缝地迁移和使用他们的经验与工具。在现代应用中

vaidfl·2025-02-28 03:24

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。

网易数智·2025-02-28 03:22

Azure AI Search Retriever 深度指南

技术背景介绍AzureAISearch（前称AzureCognitiveSearch）是微软提供的云端搜索服务，为开发者提供了强大的基础设施、API和工具，以扩展性地进行向量、关键词和混合查询的信息检索

bBADAS·2025-02-28 03:48

计算机网络压缩版

整体结构目前主流的分类模型是五层体系结构，分别为1，应用层，负责主机内报文对应应用的分发，如邮件SMTP，文件共享服务FTP和浏览器的超文本传输协议H

编码的凯文·2025-02-28 02:45

Linux文本处理三剑客之sed命令

Linux文本处理三剑客之sed命令Linux用于处理文本数据的三剑客，分别为grep命令、awk命令和sed命令，再加上正则表达式，就可以处理文本文件中各种常见的数据需求了。

碳烤小卤蛋·2025-02-28 02:13

BagelDB：AI的开源向量数据库

BagelDB：AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。

qahaj·2025-02-28 02:12

常用命令_LINUX三剑客之文本处理（一）：分别利用awk和sed命令添加列文本

常用命令_LINUX三剑客之文本处理首先是源文本test.tcl@@cattest.tcl-switch_core_1HEADBUFMDV32_140P7T35R+FIXED(137260030000)

offer_N·2025-02-28 02:12

使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件

背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务，支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

JSP介绍（二）

内容构成：JSP文件中的内容是HTML和Java代码的结合，静态部分使用HTML和文本，动态部分使用Java代码。Web容器处理JSP文件请求的三个阶段翻译阶段：We

frandiy·2025-02-28 00:00

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

这个新模型具有编辑和插入文本的能力。它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。

翰墨之道·2025-02-28 00:56

Python 文本处理神器：textwrap 模块深度解析

Python文本处理神器：textwrap模块深度解析在Python编程中，处理文本是一项常见任务，比如自动换行、填充文本、缩短文本等。textwrap模块就像是一个贴心助手，专门用来解决这些问题。

tekin·2025-02-27 23:50

Objective-C实现NLP中文分词（附完整源码）

Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词（NLP中的重要任务之一）在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。

源代码大师·2025-02-27 23:15

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型

晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

字节的豆包和Kimi 的优劣势对比

Moonshot自研长文本大模型，专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成，垂直领域优化。长文本处理支持

eso1983·2025-02-27 23:14

http 协议和 https 协议的区别在哪里？【详情解答】

HTTP（超文本传输协议）和HTTPS（超文本传输安全协议）都是用于在网络上传输数据的协议，二者存在多方面的区别，具体如下：安全性：这是HTTP和HTTPS最主要的区别。

ssk521125·2025-02-27 22:05

yolo格式

YOLO格式的标注文件是一个文本文件，每一行表示一个目标，内容包括目标类别的编号和该目标在图像中的位置（相对于

ZHOU_WUYI·2025-02-27 22:34

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

浅谈HTML5

第一部分，了解HTML和XHTMLHTML——HyperTextMarkupLanguage(超文本标记语言)，它的发展史比较复杂，从1991年年底推出HTML,当时HTML并没有

·2025-02-27 21:55

Python客服机器人

2.实现逻辑初始化与GUI设置：通过tkinter库创建了一个窗口应用程序，设置了文本显示区、用户输入区、发送按钮、导入话术按钮和下载模板按钮。连接到数据库：尝试连接

编织幻境的妖·2025-02-27 21:56

数据挖掘与数据分析

数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代

「已注销」·2025-02-27 21:55

阿里AI通义千问api python开发文档

通义千问说明支持的领域/任务：aigc通义千问大语言模型以用户文本形式的指令（prompt）以及不定轮次的对话消息作为输入，并基于这些信息生成回复作为输出。

淘小白_TXB2196·2025-02-27 20:52

大语言模型：数据分析报告自动化的未来趋势

目录写在开头1.数据分析报告的传统挑战时间消耗技术壁垒错误风险可扩展性问题更新频率限制用户交互和定制化不足整合新技术的挑战2.大语言模型在报告生成中的作用自动化文本生成增强准确性和丰富性实时数据处理能力提高可访问性和用户交互

theskylife·2025-02-27 20:50

脑洞大开！用DeepSeek辅助AI绘图！

DeepSeek应用（AI绘图篇）DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一，其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域，本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。

二哥不像程序员·2025-02-27 20:49

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