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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

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

【2022年的STM32】 03-HAL与LL(Low-layer APIs)与MCU驱动概述

ST官方链接：STHALUserManulHAL与LL–TheSTM32CubeHAL,STM32abstractionlayerembeddedsoftwa

mcucpp·2025-02-24 01:17

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

现在，我们需要将这个数字映射到一个向量上，这个向量称为嵌入（embedding）。在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。

coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

Konqueror-Embedded之结构分析

Konqueror-Embedded之结构分析KIOKIO是一个网络使能的文件管理类库。这个库包含了几乎所有的你可能要用到的文件管理的方法。

findsun·2025-02-23 19:06

Qt Embedded性能优化详解

QtEmbedded是挪威公司的图形化界面开发工具QT的嵌入式版本，它通过QTAPI与LinuxI/O以及Framebuffer直接交互,拥有较高的运行效率，而且整体采用面向对象编程，拥有良好地体系架构和编程模式

HiRuyue·2025-02-23 18:04

ARM平台嵌入式Linux下使用3G/4G 模块

简介随着工业发展，嵌入式设备接入网络的需求日益增多，在没有有线或者无线以太网的环境下，直接通过3G/4GModem连接运营商网络来接入互联网不失为一个好方法，本文就着重介绍基于ARM平台的嵌入式设备在EmbeddedLinux

coolboywjun·2025-02-22 19:02

word2vec（一） CBOW与Skip-Gram模型基础

Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词

浮汐·2025-02-22 18:24

第十节：通过Debug解析ChatGLMModel的数据流，理解视觉与语言模型结合架构

文章目录前言一、forward的参数解读二、图像编码token数量值方法解读三、input_ids的embedding方法解读1、embedding编码方法2、Embedding源码四、视觉编码方法解读五

tangjunjun-owen·2025-02-22 17:43

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

Embedding（嵌入）是自然语言处理（NLP）中非常重要的概念。简单来说，embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象（比如词、字符或句子）转换为密集的、连续的向量表示的技术。

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

大模型实战一（续）、Ollama+RagFlow 部署本地知识库（常见报错问题排查）

部署本地知识库很多人会遇到各种问题，本文持续更新用于汇总各种常见报错问题的排查思路和解决方案错误示例一：“httpxINFOHTTPRequest:POSThttp://127.0.0.1:11434/api/embeddings"HTTP

伯牙碎琴·2025-02-21 05:48

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

在自然语言处理（NLP）领域中，嵌入（Embedding）是一种将文本转换为向量表示的方法。

dgay_hua·2025-02-21 03:04

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

DataPreprocessing）(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取（FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

什么是Embedding、RAG、Function calling、Prompt engineering、Langchain、向量数据库？怎么使用

什么是Embedding、RAG、Functioncalling、Promptengineering、Langchain、向量数据库？

ZhangJiQun&MXP·2025-02-19 10:49

python后端调用Deep Seek API

python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程：DeepseekR1

YY_oot·2025-02-16 22:20

html显示base64的pdf,html - base64 embeded PDF files won't render in Chrome - Stack Overflow

SomePDFfileswon'trenderinChromebrowserbutwillrenderfineinFirefox.Allfilesrenderfineinallbrowsersifemededdirectly.Theconfusingpartisthattheproblemisonlyforsomefilesandnotall.Filesarestoredinafolderthat

weixin_33047553·2025-02-16 01:39

自动安装python的bat脚本

SetdownloadURLandtargetpathsetPYTHON_URL=https://mirrors.aliyun.com/python-release/windows/python-3.12.6-embed-amd64

·2025-02-15 22:00

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简

qahaj·2025-02-15 03:16

一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现）

相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个

Bug_makerACE·2025-02-14 02:52

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