EMBED

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src=http://127.0.0.1/file.xlsxhttps://view.officeapps.live.com/op/embed.aspx?

大波V5·2025-03-11 11:19

第N4周：NLP中的文本嵌入

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

OreoCC·2025-03-10 18:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

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。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

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/

gallonyin·2025-03-10 02:15

Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified and no embedded datasource could

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

clownAdam·2025-03-10 02:11

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

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

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

文档进行embedding，Faiss向量检索

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

被编程为难的小娃娃·2025-03-10 00:30

Docker+Ollama+RAGFlow本地部署DeepSeek R1并构建本地知识库

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

康顺哥·2025-03-09 17:25

Triplet Loss原理及 Python实现

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

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

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。

一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

利用golang embed特性嵌入前端资源问题解决

embed嵌入前端资源，配置前端路由的代码如下funcStartHttpService(portstring,assetsFsembed.FS)error{//r:=gin.Default()gin.SetMode

Iam0x17·2025-03-07 05:30

langchain4j+milvus实战

milvus步骤docker运行milvusdockerrun-d\--namemilvus-standalone\--security-optseccomp:unconfined\-eETCD_USE_EMBED

·2025-03-05 20:55

词向量Word Embedding

词向量词向量做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。one-hot编码one-hot对每个词进行编号，假设词表的长度为n，则对于每一个词的表征向量均为一个n维向量，且只在其对应位置上的值为1，其他位置都是0。问题：1.有序性问题：它无法反映文本的有序性。2.语义鸿沟：其无法通过词向量来衡量相关词之间的距离关系，无法反映词之间的相似程度。3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这

m0_60217276·2025-03-05 09:01

词向量（Word Embedding）

词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

Office文档格式分析汇总转载

转载原地址：http://www.programmer-club.com.tw/ShowSameTitleN/general/2681.html1.Ole物件檔Office檔案或是EmbededObject

Gondon·2025-03-04 15:09

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

词嵌入模型（WordEmbeddings）——Word2Vec简介：Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法，通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。

热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

探索笔记本EC的奥秘：ITE厂家提供的开源Demo版

探索笔记本EC的奥秘：ITE厂家提供的开源Demo版【下载地址】笔记本EC源代码ITE厂家提供的demo版本仓库提供了一个压缩包，内含笔记本EC（EmbeddedController）的源代码，采用C语言编写

曹筱习Dwayne·2025-03-03 14:57

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示：one-hot1.2文本离散表示：词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型（bagofwords）1.2.2对词袋模型的改进：TF-IDF二、文本分布

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景

如：文本嵌入(Embedding)：BERT等模型生成768维向量图像特征：ResNet提取2048维特征向量1.2向量搜索简介向量

程序员大任·2025-03-03 03:34

Esp32蓝牙Hid调用方案 http执行设备、鼠标、键盘相关操作

下面是整理出的所有http调用方法和rhino引擎方式使用前需要一块烧录好的ESP32板子并在手机安装好embedded软件用于蓝牙通信文件地址:https://www.123865.com/s/Qtm4jv-xyZbd

代码简单说·2025-03-03 02:51

阿里微服务注册中心 Nacos 启动报错 Unable to start embedded Tomcat

Unabletostartwebserver;nestedexceptionisorg.springframework.boot.web.server.WebServerException:UnabletostartembeddedTomcatatorg.springfram

FH-Admin·2025-03-02 23:02

mac下载nacos启动报错

Unabletostartwebserver;nestedexceptionisorg.springframework.boot.web.server.WebServerException:UnabletostartembeddedTomca

总是幸福的老豌豆·2025-03-02 23:30

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

nacos启动报错Unable to start embedded Tomcat

否则运行不了nacos-mysql.sql文件JDK版本：1.8.0_144（版本低了也不行）问题描述：1、本地idea运行springcloudalibabanacos源码报错UnabletostartembeddedTomcatorg.springf

xsj_592523829·2025-03-02 23:29

Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现）

author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding

lczdyx·2025-03-02 22:50

OpenAI API教程

本文将首先介绍OpenAIAPI基础知识和模型，然后以ChatCompletionsAPI和EmbeddingAPI为例子介绍OpenAIAPI的用法。

Jachin Huang·2025-03-02 16:41

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss

汀、人工智能·2025-03-01 23:44

IDEA-插件开发踩坑记录-第七坑-Unable to locate JNA native support library

因为插件环境没办法使用用户的Neo4j库，因此需要用到Neo4j的内嵌模式（Embedded）。

無炆_·2025-03-01 17:05

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed

红色的山茶花·2025-03-01 12:58

Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现）

一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding

lczdyx·2025-03-01 04:26

spring boot 连接mysql报错。配置数据源失败：未指定“url”属性，无法配置嵌入的数据源

报错信息：FailedtoconfigureaDataSource:'url'attributeisnotspecifiedandnoembeddeddatasourcecouldbeconfigured.Reason

飘零未归人·2025-02-28 20:36

第九章 Spring AI API中文版 - Ollama Embeddings API

SpringAI通过OllamaEmbeddingClient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衡量它们的相关性。小距离表明高相关性，大距离表明低相关性。

明爷们儿·2025-02-28 18:52

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

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

eso1983·2025-02-28 09:08

PyTorch使用常见异常和解决办法汇总

PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3.PyTorch创建Embedding

东哥说AI·2025-02-28 09:36

Go红队开发—语法补充

文章目录错误控制使用自定义错误类型错误包装errors.Is和errors.Aspanic捕获、recover、defer错误控制练习接口结构体实现接口基本类型实现接口切片实现接口接口练习Embed嵌入文件之前有师傅问这个系列好像跟红队没啥关系

竹等寒·2025-02-28 08:31

向量数据库实战介绍

在向量数据库中，数据以向量的形式进行存储和处理，需要将原始的非向量型数据转化为向量表示（比如文本使用Embedding技术获得其表征向量）。这种数据库能够高效地进行

Zhank10·2025-02-28 04:02

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

在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

AI之DeepSeek

它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。

james二次元·2025-02-27 18:01

使用HyDE进行高效文档检索：原理与实战

近年来，信息检索领域取得了长足的进步，其中HypotheticalDocumentEmbeddings（HyDE）方法引人瞩目。

eahba·2025-02-27 05:26

Flutter 运行新项目时报错 Build failed due to use of deprecated Android v1 embedding.（已解决）

问题描述：构建flutter项目时错误了这个错误：BuildfailedduetouseofdeprecatedAndroidv1embedding。

--程·2025-02-26 23:33

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模

UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构，包含以下关键组件：EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

linux系统移植(5)——TF-A移植

获取tf-a的源码1.从st的官方下载https://www.st.com/content/st_com/zh/products/embedded-software/mcu-mpuembedded-software

小徐的记事本·2025-02-26 16:19

【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界

向量坐标就是它们的星际坐标：经度：语义维度（动物/植物/人造物）纬度：情感维度（积极/中性/消极）高度：抽象维度（具体/抽象）#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:52

自然语言处理(NLP)：文本向量化从文字到数字的原理

本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程，包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入（Embedding），并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。

全栈你个大西瓜·2025-02-25 10:45

深度学习笔记——常见的Transformer位置编码

本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码（sin/cos）、基于频率的二维位置编码（2DFrequencyEmbeddings）、旋转式位置编码（RoPE）文章目录Transformer

好评笔记·2025-02-25 01:05

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

词向量（WordEmbeddings）和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果，主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。

cjl30804·2025-02-24 15:02

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

RAG流程简要概括为3步，对应其名：检索：借助Embedding，将问题转化为向量，比对知识库，选取最相关的TopK知识。1、增强：结合检索出的上下文和问题，构造Prompt。

Python程序员罗宾·2025-02-24 15:31

常用设计模式（embeded Qt）

常用设计模式：观察者模式（ObserverPattern）应用场景：传感器数据更新、UI状态同步。实现方式：通过QT的信号槽机制（本质是发布-订阅模式）自动实现。例如：connect(sensor,&Sensor::dataUpdated,uiWidget,&UIWidget::updatePlot);策略模式（StrategyPattern）应用场景：动态切换动平衡算法（如影响系数法、试重法等）

m0_55576290·2025-02-24 10:48

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