学习如何使用DeepWalk从图中提取特征 我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面 介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。...我们首先从文本或图像中提取数字特征，然后将这些特征作为输入提供给机器学习模型： 从图中提取的特征可以大致分为三类： 节点属性：我们知道图中的节点代表实体，并且这些实体具有自己的特征属性。...我们还可以在每个节点的图中捕获此类上下文信息。但是，为了学习NLP空间中的词嵌入，我们将句子提供给Skip-gram模型（浅层神经网络）。句子是按一定顺序排列的单词序列。...因此，要获得节点嵌入，我们首先需要安排图中的节点序列。我们如何从图中获得这些序列？有一项针对该任务的技术称为随机游走。 什么是随机游走？ 随机游走是一种从图中提取序列的技术。...我们将对图中的每个节点重复此过程。这就是随机游走技术的工作原理。 在生成节点序列之后，我们必须将它们提供给一个skip-gram模型以获得节点嵌入。整个过程被称为Deepwalk。
void *bitmapData; //内存空间的指针，该内存空间的大小等于图像使用RGB通道所占用的字节数。 static CGContextRef Cre...
默认情况下，WordPress 搜索结果显示发布的文章和页面，如果想把页面从 WordPress 搜索结果中排除，可以在当前主题的 functions.php 文件中添加如下的函数： add_filter...所以那么最好的方法是：将 page 的 post_type 对象的排除出搜索结果的属性设置为 true，这样就不会影响 WordPress 正常的搜索行为： add_filter('register_post_type_args
也许您没有环境中连接的模型。或者，所有关于因果关系、行动和后果的知识都没有记录，而是被锁定在某人的机构记忆中。...发现和监控工具可以提供服务蓝图，以简化动态服务模型的创建和维护。这些服务模型支持微服务、Kubernetes、云服务、应用程序性能跟踪和主机等现代技术，以准确跟踪所有 IT 资源和关系。...如何将 AI 整合到更快的故障排除中 因果 AI 和生成式 AI (GenAI) 等 AI 技术可以通过将原因与结果联系起来并翻译根本原因洞察力来帮助加速故障排除过程。...在生产故障排除中使用因果 AI： 通过提供事件相关联方式以及如何识别根本原因的可视化表示，帮助您理解和解释问题。 通过自动识别之前是否发生过类似情况，加速故障排除。...使用定义明确的服务模型建立正确的基础至关重要。 真实世界应用 服务建模已经在服务管理方面产生了重大影响。它减少了调查时间，帮助您在问题影响业务之前看到并响应问题。
典型的维度是从数万到数百万。这些向量不但不能真正代表我们相似性的概念，而且它们也非常庞大，不能真正用于实践。...它基于我们定义的原则以及从图中获得的知识，它产生了图节点 embedding。 Node2Vec 属性 Node2Vec 表示改进了节点的聚类和分类模型。...一旦我们有了节点的 embedding，就可以很容易地通过特定类型的关系确定相应的节点是否在我们的知识图中连接（或应该连接）。 不同的模型提出了不同的 embedding 比较方法。...每个矩阵的列或行与图中的节点一样多。如果这些节点通过这种关系连接，那么矩阵的值将为 1，如果不是，则为 0。很明显，这个矩阵非常大，非常稀疏。...该算法获取测试边缘的子集，并执行以下操作： 通过用负采样边替换边的首尾来破坏边 在部分损坏的数据集上训练模型 从测试数据集中计算边缘的聚合 MRR（Mean reciprocal rank）和 HITS10
1、图片素材 图片素材如下（大小：137px * 264px），图中从上到下，连续存放了两张100px * 100px的图 2、HTML代码 html代码如下： 从所在容器左上角的地方向上移动100px，超出的部分隐藏。 background-position: 20 18x;。...背景图片从所在容器左上角的地方向右移20px，向下移18px，超出的部分隐藏。 background-position: -20 -18x;。...背景图片从所在容器左上角的地方向左移-20px，向上移-18px，超出的部分隐藏。
1部分-使用Serilog RequestLogging减少日志详细程度 第2部分-使用Serilog记录所选的终结点属性 第3部分-使用Serilog.AspNetCore记录MVC属性 第4部分-从Serilog...请求日志记录中排除健康检查端点（本文） 作者：依乐祝 译文地址：https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/12253361.html 原文地址：https://andrewlock.net...从Kubernetes 1.16版开始，存在第三种探针，即startup probe。 在ASP.NET Core 2.2+中提供的健康检查终结点非常适合这些探针。...虽然它没有MVC基础架构的请求所示的那么多-每个请求10个日志，但是即使每个请求只有1个日志（就像我们从Serilog.AspNetCore获得的那样）都可能会令人不快。...在下面的屏幕截图中，我将Serilog配置为也记录Verbose日志，以便您可以查看运行状况检查请求-通常会将它们过滤掉！ ?
于是，CNN另辟蹊径，利用卷积、降采样两大手段从信号数据的特点上很好的提取出了特征。对于一般非信号数据，该怎么办呢？...BERT在2018年提出，当时引起了爆炸式的反应，因为从效果上来讲刷新了非常多的记录，之后基本上开启了这个领域的飞速的发展。 3....BERT的BASE版有12层的Transformer，下图中的每一个颜色代表一层的Transformer，相同颜色会聚集的比较近。相同层的head是非常相近的！ ?...Reference 【1】本文是Microstrong在观看葛瀚骋在B站上讲解的直播课程《从Transformer到BERT模型》的笔记。...直播地址：https://live.bilibili.com/11869202 【2】从BERT, XLNet, RoBERTa到ALBERT - 李文哲的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com
当然也可以采用其他优化，例如从学习率和策略、预热步数，较大的批处理大小等； 模型压缩：通常使用量化和修剪来完成，从而能够在架构不变（或者大部分架构不变）的情况下减少计算总量； 模型蒸馏：训练一个较小的模型...，该模型能够复制原始模型的行为。...还有另外一种更为巧妙优化方案，这是一种被称为 LAMB 的新的分层自适应大批量优化技术 [4]，这种技术可以将 TPUv3 Pod 上的 BERT 训练时间从 3 天降低到 76 分钟（1024 个 TPUv3...为此，作者提出了将知识从浅层模型转移到深层模型的堆叠算法，并逐步应用堆栈来加快 BERT 训练的速度。...DistilBERT 从 Hinton 开始，蒸馏的方法逐渐被应用到了不同的神经网络中，当然你可能也听过 HuggingFace 提出的 DistilBERT，这是一种对 BERT 的蒸馏。
AIPL模型 AIPL概念 AIPL模型主要用于对用户进行人群资产的量化，在分析用户的过程中，我们通常会用新用户和老用户进行划分。...缺点就是有点费人） 话题：通过引起大家的讨论与共鸣来强化认知（通过捐款事件认知鸿星尔克） 蹭流量：通过别人的流量来带动认知（XX推出联名商品） 兴趣：引起兴趣 当下能够让人们感兴趣产品的门槛变的越来越高，从二十年前的文字到十年前的图文到现在的短视频...，刺激用户的感官显得尤为重要，方式列举： 明星代言：（引起粉丝兴趣，获得大众信任） AR/VR展示：（好奇->兴趣） 实体带货：（大雪中卖羽绒服） 购买：促进购买 现在的购买不单单是从产品质量和价格上的考虑...我们需要在用户的整个忠诚周期内尽可能的提高用户购买频次，对于这类用户，我们可以理解为是平台的VIP，对待VIP就一定要有全方位提高的用户体验： 发放VIP代金券：（攻克价格心理） 增强用户与产品的互动性：（化妆品牌体验官计划） 总结 从本文对于...AIPL的分析，大家不难发现，AIPL模型的人群划分是从一个完全没有品牌认知的用户到忠诚用户的过程，而当平台拥有了大量的忠诚用户后，就该去考虑如何进行创收了。
这样，用户线程与内核调度实体 KSE 之间的对应关系可以就形成了三种主要的线程模型: 用户级线程模型 内核级线程模型 两级线程模型(或者混合线程模型) 多对一（Many to One） 也称为 用户级线程模型...2KB，可以按需扩缩容 M(Machine): 代表了内核线程 OS Thread 的抽象，CPU调度的基本单元；在绑定有效的 P 后，进入 schedule 循环；而 schedule 循环的机制大致是从...也会放入空闲 P 列表； Work Stealing 任务窃取机制：M 优先执行其所绑定的 P 的本地队列的 G，如果 P 为空，即没有其他 G 可以执行，它(这里指的是 M， 由 go 调度器来实现)会先尝试从...Global 队列寻找 G 来执行，如果 Global 队列为空，它会随机挑选另外一个 P，从它的队列里中拿走一半的 G 到自己的队列中执行。...由于 P 是一个双端队列， 执行任务的时候关联的 M 从一端获取任务，而其他 M 在窃取任务时从另一端获取。这种设计可以降低锁竞争风险，从而提高调度性能。
preface 由于项目需要，kevin 要将模型放到手机里面去测试速度，于是乎写了这篇文章，记录这个过程。...装包配环境 众所周知，将模型放到手机中去测试速度的话呢，肯定得先搞个 APP 出来，目前有安卓开发和 IOS 开发，比较普遍的是安卓开发，因为可以用 JAVA 作为开发语言，IOS 开发的话还需要一个...，后来又是一番查找，发现这个模型可能是用高版本的 PyTorch 训练出来的，不兼容，于是我又将我的 PyTorch 升级到了最新的 0.10.0 版本，这次就可以了，最终会在根目录生成三个模型，我们要的是最后一个经过优化过的模型...UI @Override public void run() { } }); } } 上面这段例子是我从...最常用的方式是调用 Activity 的 runOnUiThread() 方法： 模型转成 ONNX 格式代码记录 将 PyTorch 转成 onnx 的时候用 NetRon 看模型的图结构时会很复杂
Ollama模型导入指南，从HuggingFace下载模型轻松上手大家好，我是星哥，上一篇文章星哥介绍了本地部署DeepSeek的方法：《简单3步部署本地国产DeepSeek大模型》。...今天来讲不从Ollama官网下载模型的方法，而是从HuggingFace下载，再导入模型。...Ollama可以直接下载内置的几种模型，但选择有限。我们更希望从HuggingFace下载以便方便地评估各种模型，所以，这里我们并不从Ollama直接下载，而是从HuggingFace下载。...格式是llama.cpp团队搞的一种模型存储格式，一个模型就是一个文件，llama.cpp的创始人Georgi Gerganov定义，旨在解决当前大模型在实际应用中遇到的存储效率、加载速度、兼容性和扩展性等问题...Ollama的run命令可以直接运行模型。
那这不就像是洋葱模型吗。 洋葱模型 提到洋葱模型，koa的实现简单且优雅。koa中主要使用koa-compose来实现该模式。...} } } 源码中compose主要做了三件事 第一步：进行入参校验 第二步：返回一个函数，并利用闭包保存middleware和index的值 第三步：调用时，执行dispatch(0)，默认从第一个中间件执行...通过不断的递归加上Promise链式调用完成了整个中间件的执行 实践 已经了解到洋葱模型的设计，按照当前摸鱼的诉求，期望stack.push这部分内容由业务方自己去注入，而退出登录只需要执行compose
比如下图中，将全连接层替换成卷积层后，可以使得网络输出一个热度图（heatmap），而非单个类别标签。 ?
引言 在软件开发生命周期中，从系统模型到软件模型的过渡是一项关键任务。系统模型关注整个系统的结构和行为，而软件模型更集中于软件组件的详细设计和实现。...本文将介绍如何平滑地从系统模型过渡到软件模型，确保一致性和有效性。 2....从系统模型过渡到软件模型的步骤 3.1 定义过渡目标和范围 过渡的第一步是明确过渡的目标和范围，理解系统模型和软件模型之间的区别，并确定需要转换的具体元素。...总结 从系统模型到软件模型的过渡是软件开发过程中的复杂任务，涉及多个阶段和考虑因素。通过明确的计划、深入的分析和灵活的方法，可以确保过渡的平滑进行。...不断学习和实践，掌握从系统模型到软件模型的无缝过渡，将为我们的软件开发项目带来深远的价值。
继续写《从0开发大模型》系列文章，本文主要介绍预训练过程。...预训练是目的是让模型学习知识，需要将预处理的数据（《机器学习|从0开发大模型之数据预处理》）中生成的 pretrain_data.bin 文件的上下文全部学习到，那预训练怎么做呢？...，所以一般做成配置文件携带模型一起发布。...3、初始化模型 初始化模型，借鉴 llama2.c 的代码，路径：https://github.com/karpathy/llama2.c/blob/master/model.py，使用 Transformer...然后通过上述模型初始化，并打印模型： def init_model(): def count_parameters(model): return sum(p.numel() for
现有的获得这种可控性的方法是收集模型生成相对质量的人类标签，并微调无监督语言模型以符合这些偏好，通常使用从人类反馈中进行强化学习 (RLHF)。...然而，RLHF 是一个复杂且通常不稳定的过程，首先要拟合一个反映人类偏好的奖励模型，然后使用强化学习微调大型无监督语言模型以最大化这个估计的奖励，而不会偏离原始模型太远。...由此产生的算法，称之为直接偏好优化 (DPO)，稳定、高效且计算量小，无需拟合奖励模型、在微调期间从 LM 中采样或执行重大超参数调整。...保存模型，传入 output_dir 参数，指定保存的模型路径 4、总结 至此，训练系列按照步骤写完了，现在总结训练流程： 模型训练流程 不过验证下来，训练效果不是很好，这个也是从0开始训练会遇到的问题...，因此接下来会完成几个事项： 模型迭代优化，解决训练效果不好的问题； 模型尝试新的模型和解决方案，解决训练速度问题； 加入多模态训练集，将语言大模型改进为多模态模型； 最后将整个模型训练完成后，将代码开源
继续《从0开发大模型》系列文章，上一篇用全量数据做微调，训练时间太长，参数比较大，但是有一种高效的微调方式LoRA。 1、LoRA是如何实现的?...= m 且 rank(A) = n，则 rank(AB) ≤ min{m, n}； 1.3、LoRA LoRA（Low rand adaption） 是微软研究人员提出的一种高效的微调技术，用于使大型模型适应特定任务和数据集...LoRA 的背后的主要思想是模型微调期间权重的变化也具有较低的内在维度，具体来说，如果Wₙₖ代表单层的权重，ΔWₙₖ代表模型自适应过程中权重的变化，作者提出ΔWₙₖ是一个低秩矩阵，即：rank(ΔWₙₖ...模型有了基座以后，如果强调学习少量的特征，那么就可以大大减少参数的更新量，而ΔWₙₖ就可以实现，这样就可以认为ΔWₙₖ是一个低秩矩阵。...target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.01, bias="none" task_type="SEQ_2_SEQ_LM", ) # 包装模型
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