facebook embedding-based embedding retrieval

## 错误描述： 运行spring程序时报错：Public Key Retrieval is not allowed ## 解决： 在application.properties文件中在数据库url后加入选项allowPublicKeyRetrieval=true ![](https://img20 ......

一、向量表示对ML/AI的意义 0x1：向量是AI理解世界的通用数据形式 1、向量是多模态高维数据的压缩 当我们见到一个熟悉的人或物的时候，大脑是这样思考的：首先，眼睛中的视杆细胞和视锥细胞记录下光的强度。这些信号传递到位于你大脑后方的视觉皮层，在皮层中数以百万计的神经元以不同的强度被激活。激活信号 ......

# Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings 通过神经源代码嵌入自动检测 Long Method 和 God Class 代码异味 Aleksa ......

1. # narrow切片 x1, x2 = (x.narrow(1, 0, self.split_len1), x.narrow(1, self.split_len1, self.split_len2)) 假设输入的张量是x，那么这句代码的作用是将x在第1维（即行数）上分别切割为两个长度分别为se ......

facebook console.log bug All In One ......

由于咱不知的原因，在同样的snmptrap的配置下，两种方法得到的trap信息不同，所以不同的解析方法要使用不同的snmptrap配置： 1、当使用traphandle default /usr/sbin/snmptthandler时，可以不用关心snmptrap的输出格式，似乎snmptt自己会解 ......

背景 如上图所示，结点6和7是相邻结点，他们应该是相似结点，结点5和6虽然不是相邻结点，但是它们有共同的相邻的结点，因此它们也应该是相似结点。 基于词观察，LINE算法提出了一阶相似性算法和二阶相似性算法 First-order 我们首先如如下公式来计算结点i和j的联合概率分布： 其中ui，uj​分 ......

DeepWalk Deep Walk，它是 2014 年由美国石溪大学的研究者提出的。它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入 Word2vec 进行训练，最终得到物品的 Embedding Node2vec 2016 年，斯坦福大学的研 ......

OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于：搜索（其中结果按与查询字符串的相关性排名） 聚类（其中文本字符串按相似性分组） 推荐（推荐具有相关文本字符串的项目） 异常检测（识别出相关性不大的异常值） 多样性测量（分析相似性分布） 分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）嵌入是浮点数 ......

问题描述 es启动正常；但当kibana时，报了如下错误 Unable to retrieve version information from Elasticsearch nodes. connect ECONNREFUSED XXX.X.X.X:9200 解决方法 网上大多是将配置文件中的相关地 ......

什么是Embedding？ Embedding是一种多维向量数组，由一系列数字组成，可以代表任何事物，如文本、音乐、视频等。在这里我们将重点关注文本部分。Embedding之所以重要，是因为它让我们可以进行语义搜索，也就是通过文本的含义进行相似性检索。 为什么Embedding在AI中如此重要？ E ......

Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......

<groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.13</version> </dependency> 开始没有制定版本 报错换成了8.0版本，依旧报错 看了下配置文件 没有问题 查 ......

NLP 中 Embedding（词嵌入） 和 Tokenizer（分词器） 分别是什么？ Embedding（词嵌入）和Tokenizer（分词器）是在自然语言处理中常用的两种技术，用于将文本转换为计算机可以处理的数字表示。 Tokenizer（分词器） 是将文本转换为单词或子词序列的过程。在自然语 ......

导入一个新的springboot maven项目启动一直报这个错，查出来的答案都说是加注解把数据库扫描给排除掉，这种方式其实有点鸵鸟，项目原先是没问题的，现在导入到自己的环境启动不起来，那肯定是不能去改动代码的。 排查了一遍，发现是项目中的resources文件没有指定成资源文件，所以找不到数据库的 ......

Facebook登陆 说句题外话：其实知道怎么写以后，写代码是相较简单的，比较难得地方是不知道该去哪找参考资料，如果遇见问题或者是难点去哪解决，所以每次写博客的时候尽量详细写一些找资料的过程，代码部分反而是其次的。 接下来就开启我们的Facebook登陆之旅 官方文档 首先登陆官方的开发者平台开发者 ......

一，默认显示:如图: 说明：刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客，地址：https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取： https://github.com/liuhongdi/ 或: https://gitee.com/liuhongd ......

https://github.com/openai/openai-cookbook Embedding是什么意思就不说了 基于大模型的Embedding本身是包含比文本更多的内涵的，因为包含了大量的相关性 但Embedding怎么用，基本逻辑是文本相似性 所以Semantic search是最简单的 ......

embedded │ │language │──c │──c++ │hardware│ └──万用表│ └──示波器│ └──逻辑分析仪 │ └──proteus │ └──AD │software │ └──c51 │ │ │──gpio │ │ │──中断 │ │ └──定时器 │ └──stm ......

Facebook为什么需要养号？（国外ip地址） Facebook需要养号，主要是为了维持其广告生态系统的健康和稳定。这就要求Facebook必须持续地吸引新用户、维护老用户，并且不断提高用户参与度和活跃度。而养号就是一种重要的方式，可以增加用户活跃度和参与度，同时也可以扩大用户基数，提高广告生态系 ......

配置nacos，结果启动一直报这个错误，搜出来的答案要么是改数据库配置，要么是改集群配置，一个个都试了还是不行，后来往下看到了这个报错 the length of secret key must great than or equal 32 bytes; And the secret key mus ......

论文阅读01-Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 1. 创新点idea Two-step的图嵌入方法不是目标导向的，聚类效果不好，提出一种基于目标导向的属性图聚类框架。 所谓目标导向，就是说特征提取和聚 ......

前言 本文介绍了Facebook AI Research的Segment Anything (SA) 项目：用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用该模型，它构建了迄今为止最大的分割数据集，在 1100 万张许可和尊重隐私的图像上有超过 10 亿个掩码。该模型被设计和训练为可提示的， ......

Online Continual Learning with Maximally Interfered Retrieval 阅读笔记 摘要： 本文主要提出了一种可控的样本采集策略的重放方法。我们检索受干扰最大的样本，即它们的预测将受到预测参数更新的最大负面影响。 1 Introduction 人工神 ......

1.假设GET请求和POST请求，用的序列化类不一样，如何处理__ser.py 2.假设GET请求和POST请求，用的序列化类不一样，如何处理__views.py 3.假设GET请求和POST请求，用的序列化类不一样，如何处理总结 4.用户注册测试 5.查询用户名和用户头像 6.修改用户头像 7.C ......

今天阿里云服务器上的sqlserver突然打不开了，尝试去打开服务，报这个错： 请求失败或服务未及时响应,有关详细信息,请参见事件日志或其他适用的错误日志。 于是我就去查看错误日志，错误原因为： TDSSNIClient 初始化失败，出现错误 0xd，状态代码 0x10。原因: Unable to ......

背景 这是Facebook应用在社交搜索召回上的一篇论文，与传统搜索场景(google,bing)不同的是，fb这边通常需要更加考虑用户的一些画像，比如位置，社交关系等。举个例子：fb上有很多John Smith，但用户使用查询“John Smith”搜索的实际目标人很可能是他们的朋友或熟人。 或者 ......

​ 【关键字】 认证服务、facebook、AGC 【问题描述】 开发者反馈应用集成了AGC认证服务的facebook登录功能，在登录时遇到了一些问题。提示SERVER_ERROR: [code] 1675030 [message]: 执行查询时出错，具体如下所述： 开发接入集成认证服务中的fb登陆 ......

引言：对于接口，不了解参数含义，就不知道它能咋用？而了解参数的含义最好有例子，基于这个认知，整理了OpenAI几个主要API的接口参数说明。 OpenAI的Embeddings接口主要用于将自然语言文本转换为向量表示，以便计算机可以更轻松地对文本进行处理和分析。 这些向量表示可以捕捉到文本中的语义和 ......

Zhang Y., Dong X., Ding W., Li B., Jiang P. and Gai K. Divide and Conquer: Towards better embedding-based retrieval for recommender systems from a mul ......