答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
今天浏览国外的网站，发现一篇写得不错的文章，结合作者的观点，我做了一些注释。这是数据科学家阿诺特写的文章，他为我们梳理了如何将人工智能理念转化为可运行的软件的方法及经验。
词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
自 8.0 和用于文本嵌入的第三方自然语言处理 (NLP) 模型发布以来，Elastic Stack 的用户可以访问各种模型来生成文本文档的embedding并使用向量量搜索执行基于查询的信息检索。
文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
什么是文本挖掘 文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具，它从数据挖掘发展而来，但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web)；文档内容是人类所使用的自然语言，缺乏计算机可理解的语义。 传统数据挖掘所处理的数据是结构化的，而文档(web)都是半结构或无结构的。所以，文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本，
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了研究人员在文本到图像模型中引入人类反馈。 NLP 领域使用的技术不断地向其他领域扩展，如 CV 和多模态，鸿沟正在被打破。本文中谷歌研究院和加州伯克利的研究人员在文本到图像模型中引入人类反馈，微调后的模型生成见过和未见过对象的效果得到了显著提升。 最近，深度生成模型在根据文本 prompt 生成高质量图像方面取得了显著成功，部分原因在于深度生成模型扩展到了大规模网络数据集（如 LAION）。但是，一些重大挑战依然存在，因而大规模文本到图像模型无法生成与
软件开发职位通常需要的技能是NoSQL数据库（包括MongoDB）的经验。本教程将探索使用API收集数据，将其存储在MongoDB数据库中以及对数据进行一些分析。
深度学习在推荐系统上的运用，具体用了卷积神经网络（CNN）提取文本特征，融合PMF模型进行推荐。 具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/ 用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。为了处理稀疏性问题，已经提出了几种推荐技术，其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是，当评级数据稀少时，基于文档建模的方法通过额外使用文本数据（如评论，摘要或概要）提高了准确性。然而，由于单词模型的固有局限性，它们难以有效地利用文档的上下文信息，这导致对文
“高等数学里程碑式的研究”，114页论文让AI文理双修，也许不久后机器出的高数试卷就会走进高校课堂，这下可以说“高数题不是人出的了”。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 NLP 领域使用的技术不断地向其他领域扩展，如 CV 和多模态，鸿沟正在被打破。本文中谷歌研究院和加州伯克利的研究人员在文本到图像模型中引入人类反馈，微调后的模型生成见过和未见过对象的效果得到了显著提升。 最近，深度生成模型在根据文本 prompt 生成高质量图像方面取得了显著成功，部分原因在于深度生成模型扩展到了大规模网络数据集（如 LAION）。但是，一些重大挑战依然存在，因而大规模文本到图像模型无法生成与文本 prompt 完全对齐的图像。举例而言，当前的文本到图像模
Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation(RecSys18)
我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
近年来，文本到图像的合成有了实质性的发展。已经引入了几个新模型，并取得了显著的成果。尽管许多论文指出了这些测量方法的问题，但大多数研究都使用自动测量方法来验证他们的模型，例如FID分数和CLIPScore。最流行的测量方法FID被批评为与人类感知不一致，比如，图像调整大小和压缩几乎不会降低感知质量，但会导致FID分数的高变化，而CLIPScore可以为经过训练以优化CLIP空间中文本到图像对齐的模型而膨胀。
要让大型语言模型（LLM）充分发挥其能力，有效的 prompt 设计方案是必不可少的，为此甚至出现了 prompt engineering（提示工程）这一新兴领域。
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
在MongoDB中，数据模型是非常重要的，它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将介绍如何设计MongoDB数据模型，并创建索引来提高查询效率。
Yelp Reviews是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论，商业属性和来自多个大都市地区的超过20万张照片。这是一个常用的全球NLP挑战数据集，包含5,200,000条评论，174,000条商业属性。 数据集下载地址为：
摘要、提交人、发现时间、严重程度、优先级、重现步骤、所属模块、测试版本、测试类型、引入阶段、状态
BLEU，全称为Bilingual Evaluation Understudy（双语评估替换），是一个比较候选文本翻译与其他一个或多个参考翻译的评价分数。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.09687.pdf GoT的关键思想和主要优势在于将LLM生成的信息建模为图（arbitary graph），其中信息单元（思维，LLM thoughts）作为图的顶点，顶点之间的依赖关系作为图的边。 GoT方法可以将任意的LLM思维组合成协同结果，提取出整个思维网络的本质，或者使用反馈回路来增强思维。 通过实验可以证明GoT在不同任务上提供了优于现有技术的优势，例如，与ToT相比，排序任务的质量提高了62%，同时成本降低了31% 研究人员认为，GoT方法可以让LLM推理更接近人类的思维和大脑推理机制，比如二者都在内部形成了复杂的网络结构。 LLM思维（thought）的进化之路 用户与LLM对话的过程主要包括用户消息（提示，prompts）和模型回复（思维、想法，thoughts），其中回复可以是一段文本（摘要任务）、一个文档（生成任务）或是一个代码块等。 为了充分激活语言模型的能力，通常会采用各种提示方法：
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
为进一步提升大型语言模型（LLM）解决复杂问题的能力，今天给大家分享的这篇文章，作者提出了思维图（GoT），其性能超过了思维链（CoT）、思维树（ToT）。思维图（GoT）的关键思想是能够将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。实验结果显示：相比目前的思维树（ToT）提高了62%。
NO.57 基于内容的推荐方法 Mr. 王：最常见的一种方法就是基于内容的推荐。基于内容的推荐思想非常的清晰、简单，就是向用户推荐与他评分高（喜欢）项目相类似的项目。 小可：嗯，很多电影网站根据用户的
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
【编者按】本文摘录自Appboy联合创始人兼CIO Jon Hyman在MongoDB World 2015上的演讲。Appboy正在过手机等新兴渠道尝试一种新的方法，让机构可以与顾客建立更好的关系，可以说是市场自动化产业的一个前沿探索者。在移动端探索上，该公司已经取得了一定的成功，知名产品有iHeartMedia、PicsArt、Etsy、Samsung、Urban Outfitters等。本文主要包括Statistical Analysis、Multivariate Testing and Rate L
在过去的一年里，大语言模型（LLM）以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力，并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
在我们生活的这个时代，每周都有大量的新游戏、电影和剧集问世，追剧、追游戏并不容易，往往需要花费好几个小时浏览各种博客、媒体上的评价才能决定一部作品是否是你的菜。数据侠Stefan，Yvonne 和 Daniel 为自己设计了一个电子游戏、电视节目和电影的推荐系统 Metarecommendr，使用词嵌入（word-embedding）神经网络、情感分析和协同过滤来为你作出最佳的推荐选择。
给大家总结了8个计算机视觉深度学习中的常见bug，相信大家或多或少都遇到过，希望能帮助大家避免一些问题。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF 应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域，目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重（Weighting）表示方法，但是 TF-IDF 作为一个古董方法，依然在很多应用中发挥着不可替代的作用. TF-IDF 一般是文本处理领域初学者入门阶段就会了解到的概念, 了解和掌握 TF-IDF 算法, 能够帮助初学者更快地理解其它更加深入复杂的文本挖掘算法和模型. 以下我会从 TF-IDF 的应用背景, TF-IDF 的发现历史, 算法公式及其变种, TF-IDF 的应用几个方面来介绍和展开讨论.
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），相信大家对这个评价指标的概念已经很熟悉，随便百度谷歌就有相关介绍。原论文为BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation，IBM出品。
journaling会激活额外的内存映射文件。这将进一步抑制32位版本上的数据库大小。因此，现在journaling在32位系统上默认是禁用的。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者| Shuvayan Das 翻译| 张龙吟，卞铮 校对| 康欣，土家 编辑| Ivy 小编注：在Mongo
当查询时同时使用sort,skip,limit，无论位置先后，最先执行顺序 sort再skip再limit。 11. MongoDB 排序
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
作为一名研发，数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是火热的 NoSQL 之一，我们怎样才能学好 MongoDB 呢？本篇文章，我们将从以下几方面讨论这个话题：
确定哪种类型的数据库或数据库服务最适合您的企业的最佳方法是什么？这完全取决于您需要什么类型的用例。在本文中了解更多信息。
【新智元导读】今天我们要介绍的主人公叫 David Venturi。一年前他还没有编程背景，凭着对数学的爱好开始上网自学。后来他被加拿大一所大学的计算机科学专业录取，但仅过了两个礼拜就退学了，因为他发现想学的东西都能在网上找到。于是，Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站，自己设计课程组合，在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带你看看他的私人课表——他能做到，你同样也可以！ 温馨提示：这些课程可不是看看视频就能应付了事的，它们都是带有一定的互动性，而且有的课程的
今天我们将学习Mongoose，什么是Mongoose呢，它于MongoDB又是什么关系呢，它可以用来做什么呢，介绍Mongoose之前，我们先简单了解一下MongoDB。
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的，比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等，文章也可以有关键词，网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否，要么存在结果集中，要么不在。不关心文件的相关度或评分，只有文档的包括或排除处理。
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