向量embedding
从基础到实践，回顾Elasticsearch 向量检索发展史
本文将回顾 Elasticsearch 向量检索的发展历史，重点介绍各个阶段的特点和进展。以史为鉴，方便大家建立起 Elasticsearch 向量检索的全量认知。 ......
文本张量和文本向量
文本张量（Text Tensor） 是一种将文本数据表示为多维数组（张量）的数据结构。文本张量通常用于深度学习和神经网络模型中，以便将文本数据传递给这些模型进行训练或推断。文本数据的维度通常包括以下方面： 词汇表：文本张量的一个重要维度是词汇表大小，即语料库中唯一单词的数量。这通常是一个整数值，表示 ......
向量维度
计算机科学的观点是向量是数字的有序列表 向量维度是指一个向量中包含的元素数量，也可以称为向量的长度。在数学和线性代数中，向量通常表示为一列数字，这些数字按照顺序排列。向量的维度可以是任意整数值，包括零（零向量），正整数（一维、二维、三维等），甚至更高维度。 例如，以下是不同维度的向量示例： 一维向量 ......
词向量
词向量（Word Vectors），也被称为词嵌入（Word Embeddings） 是自然语言处理（NLP）领域的重要概念之一。它们是一种将单词映射到连续向量空间的技术，使计算机能够更好地理解和处理文本数据。词向量的主要思想是 将单词的语义信息编码成连续的实数向量，使相似的词在向量空间中距离较近， ......
数学基础：特征值、特征向量
目录方阵的特征值与特征向量特征方程特征子空间小结参考 方阵的特征值与特征向量 特征方程 定义：设\(A=\begin{bmatrix}a_{ij}\end{bmatrix}\)是n阶方阵，若有λ和非零向量x，使得 \[\tag{1} Ax=λx \]成立，则称λ为方阵A的特征值，非零向量x为A的属于 ......
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。 通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。 Elasticsearch 作为一款流行的开源搜索引擎，其在 ......
Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]
Elasticsearch Relevance Engine 为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解] 今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站 ......
向量-转置
转置是一个数学和线性代数中的概念，通常用于矩阵或向量。它是一种操作，通过这种操作可以改变矩阵或向量的行和列的顺序，即将矩阵的行变成列，列变成行，而不改变矩阵中的元素的值。转置操作通常用一个上标T来表示，放在矩阵或向量的右上角。 对于一个矩阵 A，其转置记作 A^T。转置操作的定义如下： 如果 A 是 ......
使用 cgal 库计算向量的夹角
#include <vector> #include <iostream> #include <CGAL/Exact_predicates_exact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Ray_2.h> #include <CGAL/Polygon_2.h ......
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......
python 操作向量数据库qdrant
qdrant官网：https://qdrant.tech/documentation/overview/ 两个步骤： 1、文本进行向量化 2、连接qdrant进行存储 步骤一：文本向量化 文本向量化可以借助很多现有模型，个人使用bge-large-zh from sentence_transform ......
向量召回：深入评估离线体系，探索优质召回方法
向量召回：深入评估离线体系，探索优质召回方法 1.简介 近年来，基于向量进行召回的做法在搜索和推荐领域都得到了比较广泛的应用，并且在学术界发表的论文中，基于向量的 dense retrieve 的方法也在不少数据集上都战胜了 sparse retrieve，吸引了越来越多的关注。在内网的不少文章中也 ......
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
AI学习笔记（五）-支持向量机(SVM)
将数据映射到高维空间，在其中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。它可最大化边际，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。 ......
Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction
目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
向量vector
向量vector 1.几种向量的定义方式 (1) vector<int> vec 创建一个类型为int的空vector (2) vector<int> vec(vec2) 复制创建一个和vec2数据完全相同的vec (3) vector<int> vec = vec2; (4) vector<int ......
【计算几何】二维基础（向量、极坐标）
前排碎碎念 大抵就是些与坐标系，向量有关的东西。难度不大，但是很杂，遂整理。 向量运算 A(a.x,a.y),B(b.x,b.y) 加法： A+B=(a.x+b.x , a.y+b.y) 减法: A-B=(a.x-b.x , a.y-b.y) 点积： a·b=|a||b|cos<a,b> =x1x2 ......
JavaScript Library – YouTube Embedded、YouTube Player API、YouTube Data API
YouTube Embed Video 参考: Embed videos & playlists 它和 Google Maps Embed 类似，是通过 iframe 完成的。 <iframe width="800" style="aspect-ratio: 16 / 9" src="https:/ ......
论文阅读：A Lightweight Knowledge Graph Embedding Framework for Efficient Inference and Storage
ABSTRACT 现存的KGE方法无法适用于大规模的图（由于存储和推理效率的限制） 作者提出了一种LightKG框架： 自动的推断出码本codebooks和码字codewords，为每个实体生成合适的embedding。 同时，框架中包含残差模块来实现码本的多样性，并且包含连续函数来近似的实现码字的 ......
学习C++ -> 向量(vector)
一、向量的介绍 向量 vector 是一种对象实体, 能够容纳许多其他类型相同的元素, 因此又被称为容器。 与string相同, vector 同属于STL(Standard Template Library, 标准模板库)中的一种自定义的数据类型, 可以广义上认为是数组的增强版。 在使用它时, 需 ......
[论文阅读] Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding
Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding Introduction 在知识蒸馏（KD）中，知识是在教师-学生（T-S）对中传递的。在无监督异常检测的背景下，由于学生在训练过程中只接触到正常样本，所以当查询是 ......
基于Jenkins的openEuler Embedded CI部署
基于Jenkins的openEuler Embedded CI部署流程 下面主要以CentOS 7系统为例，写出全流程、可能遇到的问题及解决方案。 安装Jenkins 参考链接：https://www.jenkins.io/doc/book/installing/linux/ Debian/Ubun ......
embedding是什么
部分内容参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/164502624 近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。 “Embedding”直译是嵌入式、 ......
springBoot 启动报错： If you want an embedded database (H2, HSQL or Derby), please put it on the classpath.
原因 其实这个异常在SpringBoot中是一个比较常见的异常，一般是因为SpringBoot自动配置时，检测到我们添加了MySQL、Oracle、Mybatis等和数据库相关的依赖包，结果我们的配置文件中却没有添加数据库相关的配置，比如： spring: datasource: driver-cl ......
C++ STL之向量vector
/*vector_example.cpp*/ #include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; int main() { vector<string> msg = {"Hello", "C++", ......
SpringBoot 启动时报错Unable to start embedded Tomcat
导读 最近公司有个gradle构建的工程，需要改造成maven方式构建（点我直达）。转为maven后，启动时一直报tomcat错误，最终排查是因为servlet-api这个包导致的依赖冲突，将这个依赖排除即可启动 解决 排除依赖，检查项目是否包含：javax.servlet-api <exclusi ......
支持向量机（SVM）案例分析
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟 ......
墨天轮专访星环科技刘熙：“向量热”背后的冷思考，Hippo如何打造“先发”优势？
墨天轮对话星环科技基础架构部副总经理刘熙，一起通过9个问题了解星环科技在向量数据库领域的建树和背后的故事，聊聊“向量热”是否会持续、用户进行向量数据库选型时应该注意什么、未来向量数据库赛道如何发展。 ......
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中 ......