如何在Java中从google距离矩阵Api中获取距离 - 腾讯云开发者社区

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Spring AI 进阶：Embedding 技术原理、相似度算法与实操

而在 AI 的高级场景中，如语义搜索、聚类分析、检索增强生成（RAG），Embedding 技术是不可或缺的基础。...公式：核心优势：计算逻辑直观，能反映向量空间中的绝对距离关系。适用场景：向量维度较低（如简单文本聚类、短文本快速筛选。 3....智普 AI 账号准备官网地址：https://open.bigmodel.cn/ API Key 获取：登录后进入「用户中心 → 项目管理 → API Keys」创建密钥。...=GLM-4-Flash 注意，需要替换你的智普 AI API Key 为实际获取的密钥，配置完成后即可开始 Embedding 相关开发。...，返回单位矩阵（实际场景需用矩阵工具计算逆矩阵） */ private static double[][] invertMatrix(double[][] matrix) { int

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如何写最高端的代码？Facebook教你怎样用机器学习做最美的代码搜索工具

这类问题，工程师可以从 Stack Overflow 等常用网站上获取可用信息。...该工具接收自然语言作为查询（query），并返回从代码库中直接检索到的相关代码段。这里的前提是能够获取大型代码库，从而更有可能搜索到与开发者提出的查询相关的代码段。...结果表明，这两个模型可以正确回答该数据集中的问题，如：如何关闭／隐藏安卓软键盘？如何在安卓中将位图转换为可画的？如何删除一整个文件夹及其内容？如何处理 back button？...在该矩阵中，如果两个向量表示对应的单词经常出现在相似语境，则这两个向量表示距离较近。Facebook 使用该命题的逆命题帮助定义语义关系：向量距离接近的单词应该语义相关性较高。...在这个模型中，研究人员使用监督学习训练词嵌入矩阵 T，生成两个嵌入矩阵 T_c 和 T_q，分别对应代码 token 和查询 token。

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用 GPU 加速 TSNE：从几小时到几秒

然后，详细解释TSNE如何实现以及如何在cuML中对其进行优化，使其能在GPU上运行。 TSNE的应用 TSNE与传统的监督方法（例如线性回归和决策树）形成对比，因为它不需要标签。...TSNE有两个主要目标：距离近的点应该保持近距离。距离远的点应该保持远距离。...为了实现此优化，我们首先使用快速cuML primitives将点之间的距离转换为COO（坐标格式）稀疏矩阵。稀疏矩阵格式擅长表示连接的节点和边的图。...我们如何在RAPIDS中运行TSNE？让我们比较scikit-learn的API和RAPIDS cuML的API。本示例使用scikit-learn的数字数据集。...scikit-learn API： ?

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AI产品经理如何理解和应用Transformer架构，以提升产品的技术能力和用户体验？

从OpenAI的GPT系列到Google的BERT，再到Anthropic的Claude，这些现象级产品背后的核心引擎无一例外都指向了这一革命性的架构。...这种机制使得模型能够捕获任意两个token之间的依赖关系，无论它们在序列中的距离有多远。...例如，OpenAI的tiktoken工具，可以精确计算不同模型（如GPT - 4）下的token数量，这对于AI产品经理评估API成本和模型输入限制至关重要。 2....例如，“猫”和“小猫”的向量距离会比“猫”和“飞机”的向量距离更近。 AI产品经理的应用 Embedding为许多AI产品功能提供了底层能力，如语义搜索、文本相似度比较和推荐系统。...Transformer在NLP和CV中的应用领域应用 NLP 在机器翻译中，它能高效地将源语言序列映射到目标语言序列；在文本生成中，它能够根据提示词生成连贯、有逻辑的文本；在文本理解中，它能精准地从文本中提取关键信息

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OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

Google Apps Script提供的线性优化服务。Google Apps Script中的线性优化服务允许开发人员通过调用创建引擎的方法来有选择性地求解线性优化问题(包括LP和MIP)。...以Java为例，我们用IDEA来运行代码，需要通过maven导入求解器的类，maven中的pom.xml文件能够声明项目所依赖的jar包及其坐标信息。...element : locations) { element[0] *= 114; element[1] *= 80; } } } （3）创建距离矩阵...，这里的距离是指曼哈顿距离 //获取两个位置之间的曼哈顿距离 static class ManhattanDistance implements LongBinaryOperator {...该函数从解决方案中提取行驶路径和距离并将其打印到控制台。

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在Android实现双目测距

通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。...compute()方法的返回值是图像计算图像结果转换的图像，这给图像可以很直观显示图像的距离。计算结果都存放在xyz矩阵中。...计算完成之后，为了方便查看图像中的距离，把结果图在ImageView上显示，然后为ImageView添加点击获取坐标事件。...用户在点击之后会获取到图像中的坐标，然后使用这个坐标从xyz中获取拍摄物体的实际三维坐标。...用户在点击之后会获取到图像中的坐标，然后使用这个坐标从xyz中获取拍摄物体的实际三维坐标。

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在Android实现双目测距

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cs231n之KNN算法

二维欧氏公式，那么这两个矩阵的距离就可以推广为在一个1024维的坐标系上两点的距离 2.KNN的基本思想从1中我们可以根据公式计算出两张图片的相似度在接下来设为A，我们再假设我们有n张可供训练的图片每张图片被称为...2.从1中的n个Anm中取出k个最小值，这里的意思为为Cm找出最相似的k张图片。此时获取的Anm我们称为Akm。...numpy的对象 3.定义x,y分别为numpy的图片矩阵数组和 numpy的图片类型数组，每张图片都对应着一个图片类型，如猫、狗等等 4.将x图片矩阵数组重新展开成，10000张图片每张图片为32*...5.将y展开成与x中10000张图片一一对应的图片类型 6.返回x，y 3.获取到某个文件中的全部图片矩阵数组和全部图片类型数组之后，将其放入前面数组中，就这样一直循环，直到所有的文件数据都被放入到数组中...L2距离 3.两层循环嵌套以然后用前面说到的公式计算L2距离，然后将结果储存到对应的dists中 4.将dists返回 2.获取到了L2距离矩阵之后，将其与k传入predict_labels方法中，用来获取每张测试图片的预测图片种类

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tensorflow_cookbook--preface

Preface TensorFlow在2015年11月由Google开放，从此，它已经成为GitHub上最受欢迎的机器学习库。...我们还展示了如何使用TensorFlow中的矩阵和各种数学运算。在本章末尾，我们将展示如何访问本书其余部分使用的数据源。...第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...我们通过解释和展示TensorFlow中的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。

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Android：你要了解的自定义View基础概念都在这里了！

; } // 其余如下： getLeft(); //获取子View左上角距父View左侧的距离 getBottom(); //获取子View右下角距父View顶部的距离...getRight(); //获取子View右下角距父View左侧的距离与MotionEvent中 get()和getRaw()的区别 //get() ：触摸点相对于其所在组件坐标系的坐标...9.2 定义颜色的方式 9.2.1 在java中定义颜色 //java中使用Color类定义颜色 int color = Color.GRAY; //灰色 //Color类是使用ARGB...文件中引用xml中定义的颜色 //方法1 int color = getResources().getColor(R.color.mycolor); //方法2（API 23及以上） int color...，需要借用取色工具直接从图片或者其他地方获取颜色的RGB值。

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python入门基础教程02 Pytho

Guido 决心在 Python 中避免这一错误（的确如此，Python 与其它的语言如C、C++和Java结合的非常好）。同时，他还想实现在 ABC 中闪现过但未曾实现的东西。...距离真实机器的距离更远。...我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从Python 网站或其他一些资源中获取更多的信息。...可以从Vaults of Parnassus 以及新的PyPI 网站（请在Google 或http://www.python.org 上获得具体链接）找到这些领域的更多支持。...脚本可以通过套接字进行通信；从发给服务器端的CGI 脚本的表单中解析信息；通过URL 获取网页；从获取的网页中解析HTML 和XML 文件；通过XML-RPC 、SOAP 和Telnet 通信等。

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自定义View基础 - 最易懂的自定义View原理系列（1）

; } // 其余如下： getLeft(); //获取子View左上角距父View左侧的距离 getBottom(); //获取子View右下角距父View顶部的距离...getRight(); //获取子View右下角距父View左侧的距离与MotionEvent中 get()和getRaw()的区别 //get() ：触摸点相对于其所在组件坐标系的坐标...8.2 定义颜色的方式 8.2.1 在java中定义颜色 //java中使用Color类定义颜色 int color = Color.GRAY; //灰色 //Color类是使用ARGB...文件中引用xml中定义的颜色： //方法1 int color = getResources().getColor(R.color.mycolor); //方法2（API 23及以上） int color...，需要借用取色工具直接从图片或者其他地方获取颜色的RGB值。

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基于内容的图像检索技术：从特征到检索

Video-Google[1]中检索系统也分为构建词库、构建索引和检索三部分。下图是视觉词库构建流程： ? 对图像提取若干个局部特征描述子，如sift，对这些描述子进行量化。...三、图像特征提取技术图像视觉特征分为多种，从存储形式分为浮点特征和二进制特征，从提取方式上分为传统特征和深度特征。...为矩阵奇异值构成的对角矩阵，奇异值是PCA协方差矩阵特征值的平方根，而对角矩阵的逆矩阵的对角元素为原始矩阵对角元素的倒数，因此 ? 操作为PCA白化过程中的标准差归一化操作。 4) 对 ?...的正交投影矩阵P。具体生成方式为：随机产生一个高斯矩阵，对高斯矩阵进行QR正交分解，提取正交矩阵Q的前 ? 行向量构成投影矩阵 ? 。 2) 对学习集 ? 中的每个向量 ?...第一级量化是一个粗粒度量化过程，采用类似于video-google文中的方法，对数据库中的向量进行粗粒度K-means聚类，生成码表和量化器 ? ，该码表的码字构成了倒排索引结构中的每个节点。

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深度学习前沿：图Transformer位置编码的谱分析——拉普拉斯特征向量与相对位置编码

位置编码的两种主流范式目前图Transformer中的位置编码主要分为两大类：基于拉普拉斯矩阵的方法这类方法利用图的谱特性，通过拉普拉斯矩阵的特征分解获取节点的结构位置信息。...谱域位置编码的实现机制基于拉普拉斯特征向量的位置编码通常采用以下步骤：计算图的归一化拉普拉斯矩阵进行特征分解获取前 kk 个最小非零特征值对应的特征向量将特征向量按节点顺序拼接为位置编码矩阵 P...在交通流量预测的实测中，DyRPE在预测精度和训练效率上均优于静态编码方法。技术演进过程中呈现三个明显趋势：1）从手工设计到数据驱动；2）从离散编码到连续表示；3）从独立建模到与图结构特征的融合。...计算效率与可扩展性从计算复杂度角度看，拉普拉斯特征向量方法需要进行 O(n3)O(n^3) 的矩阵分解运算，这对于超大规模图（如百万节点级别的社交网络）构成显著挑战。...2024年Google Research发布的GraphCast模型证明，基于拉普拉斯矩阵的特征分解，不仅能有效捕获节点间的全局结构关系，还能在分子性质预测任务中实现92.3%的准确率突破。

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【Android 音视频开发打怪升级：OpenGL渲染视频画面篇】三、OpenGL渲染多视频，实现画中画

写在前面距离上次更新已经有两个星期，由于这段时间事情比较多，还请各位关注本系列文章的小伙伴见谅，一有时间我会加紧码字，感谢大家的关注和督促。下面就来看看如何在OpenGL中渲染多视频画面。...要把Java中的值传递到片元着色器中，直接传值是不行的，需要通过顶点着色器，间接传递。...获取顶点着色器的alpha，然后在绘制前把值传递进入。在片元着色器中，修改从纹理中取出的颜色值的alpha。最后赋值给gl_FragColor进行输出。...为此，要平移画面，就需要对x，y，z进行相应的缩放处理（否则移动的距离将被原矩阵中的缩放因子改变）。...获取触摸距离，并平移画面为了获取手指的触摸点，需要自定义一个GLSurfaceView。

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数学建模--图论与最短路径

例如，在旅行商问题（TSP）中，需要找到访问所有城市一次并返回起点的最短路径；在物流配送中，需要找到从仓库到各个配送点的最短路线以节省成本和时间。...延伸如何在实际应用中优化Dijkstra算法以提高效率？...稀疏矩阵和向量运算：在程序中使用稀疏矩阵可以减少计算量和内存占用，特别适合处理大规模图数据。使用向量运算代替循环，可以进一步提高计算速度。这种方法在某些编程环境中（如Matlab）尤其有效。...例如，在Java中，可以使用堆优化版的Dijkstra算法，并提供详细的代码示例和解释。 Floyd算法在处理多源最短路径问题时的具体实现步骤是什么？...初始时，将矩阵中的所有元素设为无穷大（表示没有直接连接），除了对角线上的元素（即每个点到自身的距离），这些都设为0。遍历所有中间节点：接下来，遍历所有的中间节点k（从0到n-1）。

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Android 9.0适配及部分新特性介绍

移除加密提供程序：从 Android 9 开始，Crypto JCA 提供程序已被移除。...更严格的 UTF-8 解码器：在 Android 9 中，针对 Java 语言的 UTF-8 解码器比以往更严格，并且遵循 Unicode 标准。...网上有人发现了绕过API检查的方法，也有专门的库允许在Android P上使用反射而没有任何限制，如FreeReflection： 1//允许在Android P上使用反射而不受任何限制 2implementation...API 28也提供了新的类： DisplayCutout 类，该类主要用于获取凹口位置和安全区域的位置等。...getSafeInsetRight () 返回安全区域距离屏幕右边的距离，单位是px。 getSafeInsetTop () 返回安全区域距离屏幕顶部的距离，单位是px。

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WLAN 感知概览（Wi-Fi Aware）

_r3/xref/frameworks/base/wifi/java/android/net/wifi/aware/ Wi-Fi感知功能使运行Android 8.0（API级别26）及更高版本的设备能够发现彼此并直接连接...这在复杂的场景中可能有用，但通常应该避免。发布服务要使服务可被发现，请调用publish（）方法，该方法接受以下参数： PublishConfig指定服务的名称和其他配置属性，如匹配筛选器。...您的应用程序得到另一台设备的PeerHandle两种方法之一：你的应用程序发布服务并从订阅服务器接收消息您的应用程序从onMessageReceived（）回调获取订阅者的PeerHandle。...然后，当它发现一个匹配的发布者时，应用程序从onServiceDiscovered()回调获取发布者的PeerHandle。...ConnectivityManager在发布服务器上使用WifiAwareNetworkSpecifier请求支持Wi-Fi的网络，指定从订阅服务器发送的消息中获取的订阅服务器的发现会话和PeerHandle

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从0到上线只需3小时！飞算JavaAI引爆全民编程革命：不懂代码也能做系统，AI全自动开发时代来了！

特点：自然语言输入：无需记住复杂的语法和API，只需用日常语言描述需求。即时反馈：输入指令后，AI会立即生成对应的Java代码，并展示在屏幕上。...） */ public void addEdge(int i, int j, int weight) { // 在邻接矩阵中设置两个方向的权重 // 因为是无向图...六、飞算JavaAI的“优点”和“缺点”（真实评价）优点真正“无代码”开发：不需要懂Java、SQL、API，也能做出系统。生成代码质量高：不是“玩具代码”，而是企业级标准代码。...缺点主要支持Java：如果你用Python、Go、Node.js，它帮不了你。定制化有限：复杂业务逻辑（如算法推荐、AI模型集成）还需手动开发。...一句话总结：飞算JavaAI，是目前国产AI工具中，唯一能实现“全自动开发全流程”的平台，特别适合Java生态和非技术背景的用户。

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FID指标复现踩坑避坑文本生成图像FID定量实验全流程复现（Fréchet Inception Distance ）定量评价实验踩坑避坑流程

2024好事发生这里推荐一篇实用的文章：系统性能调优指南：CPU、内存、磁盘I/O资源的优化策略在系统运维中，性能调优是确保系统高效运行的关键任务。...这些特征通常是从Inception v3网络倒数第二层的输出中提取的，该层输出一个2048维的特征向量。计算均值和协方差矩阵：对生成图像和真实图像的特征分别计算均值和协方差矩阵。...计算Fréchet距离：根据均值和协方差矩阵，使用Fréchet距离公式计算生成图像分布与真实图像分布之间的距离。...Fréchet距离是一种衡量两个多元正态分布之间差异的度量，它考虑了均值和协方差矩阵的差异。FID计算两个分布之间的距离，距离越小代表生成的分布越贴近于真实分布，故FID越小越好。...对于某些特定领域的图像（如医学图像），使用通用的Inception v3模型可能不太合适，因为该模型可能无法准确捕捉这些领域图像的特征。

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Spring AI 进阶：Embedding 技术原理、相似度算法与实操

如何写最高端的代码？Facebook教你怎样用机器学习做最美的代码搜索工具

用 GPU 加速 TSNE：从几小时到几秒

AI产品经理如何理解和应用Transformer架构，以提升产品的技术能力和用户体验？

OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

在Android实现双目测距

在Android实现双目测距

cs231n之KNN算法

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自定义View基础 - 最易懂的自定义View原理系列（1）

基于内容的图像检索技术：从特征到检索

深度学习前沿：图Transformer位置编码的谱分析——拉普拉斯特征向量与相对位置编码

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数学建模--图论与最短路径

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从0到上线只需3小时！飞算JavaAI引爆全民编程革命：不懂代码也能做系统，AI全自动开发时代来了！

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