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    使用Sentence Transformers和Faiss构建语义搜索引擎

    介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量,并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中,您将学习如何使用Sentence Transformers和...反向索引:与检查每个文档是否包含查询词不同,反向索引使我们能够查找一个词并检索包含该词的所有文档列表。...我们将做如下的工作: 通过将模型名作为字符串传递来实例化transformer。 切换到GPU,如果它是可用的。 使用' .encode() '方法对所有论文摘要进行向量化。...要检索学术文章以进行新的查询,我们必须: 使用与抽象向量相同的句子DistilBERT模型对查询进行编码。...我们希望基于矢量的搜索引擎返回有关这些主题的结果。通过检查论文标题,大多数结果看起来与我们的查询非常相关。我们的搜索引擎可以正常工作!

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    算法集锦(13)|自然语言处理| Python代码的语义搜索引擎创建

    创建一个共享向量空间 在深入技术细节之前,从直观上了解语义搜索是如何实现的,是非常有意义的。其中心思想是:将想要搜索的内容(如代码)变换到共享向量空间(shared vector space)中。...获取这些数据非常方便,因为您可以使用SQL查询来选择要查找的文件类型,以及关于repos的其他元数据。 收集这些数据之后,我们需要将这些文件解析为code-docstring(代码、文档字符串)对。...在现有情况下,我们只能通过预先的判定来检查语句之间的相似性,来判断这些嵌入是否包含语义信息。 下图展示了一些示例,我们在向量化的docstring中搜索用户提供的短语的相似性。 ?...需要注意的是,这只是一个合理性检查—更严格的方法是度量这些嵌入对各种下游任务的影响,并使用它对嵌入质量形成更客观的意见。...构建代码向量搜索索引后,需要一种方法将字符串(查询)转换为向量。为此,可以使用步骤3中的语言模型。

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    听GPT 讲Prometheus源代码--promqlpromdb

    以下是这些函数的作用: String:将token的类型转换为可读的字符串表示。 Pretty:将token的类型和值以易读的方式格式化。 IsOperator:检查token是否为运算符。...IsAggregator:检查token是否为聚合函数。 IsAggregatorWithParam:检查token是否为带参数的聚合函数。 IsKeyword:检查token是否为关键字。...isSpace:检查字符是否为空白字符。 isEndOfLine:检查字符是否为行尾。 isAlphaNumeric:检查字符是否为字母或数字。 isDigit:检查字符是否为数字。...isAlpha:检查字符是否为字母。 isLabel:检查字符是否为标签。...IsFloatHistogram函数:这是一个判断给定的protobuf样本是否为Float类型直方图的函数。该函数接收一个样本字符串作为参数,并检查它是否满足Float类型直方图的标准。

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    人脸识别简介(使用Python代码)

    这就引出了最具挑战性的一个步骤:把特定人的面部转换成数字表示——机器学习算法只能理解数字。 这种“人脸”(或训练集中特征)的数字表示就是我们所说的特征向量,它包含按特定顺序排列的一系列数字。...为了方便理解,下面举一个简单的例子,我们可以将“人脸”映射到一个特征向量,该特征向量可以包含各种特征,例如:面长(cm)、面宽(cm)、平均肤色(RGB)、嘴唇宽度(cm)、鼻子长度(cm)。...一旦我们将每个图像编码成特征向量,问题就变得非常简单了,因为我们可以通过计算向量之间的“距离”判断两张“人脸”的相似程度。...得益于社区成员的贡献,现在我们有一个非常简单的Python库,它封装了上面提到的所有内容——从面部创建特征向量并知道如何检测人脸。...], current_image_encoded) # 检查是否一致 if result[0] == True: print "Matched: " + image else: print "

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    数据科学 IPython 笔记本 7.13 向量化字符串操作

    在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。...使用正则表达式的方法 此外,有几种方法可以接受正则表达式,来检查每个字符串元素的内容,并遵循 Python 内置的re模块的一些 API 约定: 方法 描述 match() 在每个元素上调用re.match...使用传递的分隔符连接每个元素中的字符串 get_dummies() 将虚拟变量提取为数据帧 向量化的项目访问和切片 特别是get()和slice()操作,可以在每个数组中执行向量化元素访问。...当你的数据带有一列,它包含某种编码指示符时,这非常有用。...进一步探索食谱 希望这个例子为你提供了一些能在 Pandas 字符串方法中有效使用的数据清理操作类型。当然,建立一个非常强大的食谱推荐系统需要更多的工作!

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    实例+代码,你还怕不会构建深度学习的代码搜索库吗?

    理想情况下,你会使用与目标问题类似的语料库,这样就可以充分地捕获相关的语义和词汇。例如,对本实验来说 stack overflow 数据是一个很好的语料库,因为这个论坛中包含了非常丰富的代码讨论。...在没有这样的下游任务的情况下,我们至少可以人工判断意义相近的短语之间的相似性来检查这些嵌入项是否包含语义信息。...手工检测文本相似度是否合理,更多例子请参考这份笔记 需要注意这只能检查数据的合理性——一个更严格的方法是测量这些嵌入对各种下游任务的影响,并用它形成对嵌入质量更客观的 看法。...最后,我们的目的是将代码向量化,因此我们可以建立一个搜索索引。为了评估本实验的效果,我们会将不包含文档字符串的代码向量化,来看看这个模型会如何计算我们没有见过的数据。...第 5 部分的图(截取自本文开始处的流程图中) 在第 4 部分中,我们向量化了不包含任何文档字符串的所有代码。下一步是将这些向量放到一个搜索索引中,以便快速检索最近的邻居。

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    机器学习中的特征工程总结!

    'Rengstorff Avenue'} 由于模型不能将字符串与学习到的权重相乘,因此我们使用特征工程将字符串转换为数字值。...如果直接创建一个包含 100 万个元素的二元向量,其中只有 1 或 2 个元素为 ture,则是一种非常低效的表示法,在处理这些向量时会占用大量的存储空间并耗费很长的计算时间。...例如,以下 user_age 的来源没有检查值恰当与否: user_age: 277 实际数据内不要掺入特殊值 良好的浮点特征不包含超出范围的异常断点或特殊的值。...该曲线图显示,在加利福尼亚州的绝大部分地区,人均房间数为 1 到 2 间。不过,请看一下 x 轴。 ? 图 4. 一个非常非常长的尾巴 ? 图 5....仔细检查训练数据是否与其他来源(例如信息中心)的数据一致。 像处理任何任务关键型代码一样谨慎处理你的数据。良好的机器学习依赖于良好的数据。

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    使用深度学习训练聊天机器人与人对话

    聊天机器人已经存在了相当长的一段时间(Siri在2011年发布),但直到最近,深度学习成为了创建聊天机器人互动的首选方法。...这种“最佳”的响应应该是(1)回答发件人的问题,(2)给发件人相关的信息,(3)询问后续问题,或者(4)以现实的方式继续对话。这是一个非常艰巨的任务。...例如,第3次步中隐藏的状态向量将是前3个单词的函数。按照这种逻辑,可以将编码器RNN的最终隐藏状态向量看作是整个输入文本的精确表示。...这是正常的,填充标记是整个数据集中最常用的标记。然后,你可以看到,网络开始为每个输入字符串输出“lol”。这是有一定道理的,因为“lol”经常被使用,它是任何事物都可以接受的回应。...由于我还没有在Tensorflow和Node之间找到一个好的接口(不知道是否有一个官方支持的包装),所以我决定使用Flask服务器部署我的模型,并让聊天机器人的Express应用程序与它交互。

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    【Rust 易学教程】第 1 天:Rust 基础,基本语法

    Rust 字符串是 UTF-8 编码的,可以包含任何 Unicode 字符。 什么是 卫生宏?卫生宏和普通宏的区别有点类似词法作用域函数和动态作用域函数的区别。...例如,它具有强大的面向对象编程特性,而且,虽然它不是函数式语言,但它包含了一系列函数式概念。 根据上面的小结,你是否也能发现 Rust 的一些独特卖点: 编译时内存安全。...越界访问会导致 panic,或者可以通过切片的 get 方法进行检查。 match 会要求所有 case 都要得到处理。 易出错的 Rust 函数返回的 Result 值需要拆封,从而检查是否成功。...字符串字面值(" Hello ")存储在程序的二进制文件中。 Rust 的 String 类型是一个字节向量的包装器。与Vec一样,它是私有的。...Rust String 大致相当于c++中的std:: String(主要区别:它只能包含UTF-8编码的字节,并且永远不会使用小字符串优化)。

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    PyTorch入门笔记-基本数据类型

    PyTorch 是一个面向数值计算的高级深度学习框架,因此并没有像 Python 这些编程语言一样内置字符串类型(string),不过使用深度学习处理 NLP(自然语言处理)任务时,输入的样本通常是原始的文本语料...,既然 PyTorch 中没有内置字符串类型,并且还需要将这些字符串输入到深度学习模型之中,这就需要使用一些映射方法将字符串类型的文本转换为 PyTorch 能够处理的数值类型,常见的两种文本映射方法为...: One - hot 编码:首先将文本分词,对其中唯一的词进行编号构建长度为 n 的词典,使用 0 表示对应编号位置的词没有出现,使用 1 表示对应编号位置的词出现。..." 被表示为 0, 0, 1; Embedding 词嵌入:在实际任务中, 「构造的词典可能会非常庞大,此时使用 one-hot 编码可能会引发维度灾难,并且 one-hot 编码没有考虑词的语义信息以及词与词之间的关系...Embedding 是通过相邻词语义相似的原理将词映射到低维度的词向量空间中,由于使用相邻词语义相似的原理进行训练,因此词向量可以表示语义信息,并且可以使用余弦相似性来计算词与此之间的相似度。

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    R语言基础教程——第8章:文件的输入与输出

    包含单个字符或空字符的向量。代表注释字符的开始字符。可以使用""关闭注释。 (19)allowEscapes 逻辑值。类似“\n”这种C风格的转义符。...(21)stringsAsFactors 逻辑值,标记处字符向量是否需要转化为因子,默认是TRUE。 (22)fileEncoding 字符串类型,指定文件的编码方式。...如果指定了该参数,则文本数据按照指定的格式重新编码。 (23)encoding 假定输入字符串的编码方式。 (24)text 字符串类型。...file.info():参数是表示文件名称的字符串向量,函数会给出每个文件的大小,创建时间,是否是目录等信息。 dir():返回一个字符串向量,列出在其第一个参数下面整个目录所有文件的名称。...file.exists():返回一个布尔值,表示作为参数的字符串向量中给定的每一个文件名是否存在。

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    听GPT 讲Rust源代码--libraryalloc

    它是基于堆分配的Unicode字符串,允许修改和拼接。 FromUtf8Error结构体:表示从UTF-8字节序列转换为String时可能出现的错误,比如包含非法的UTF-8编码字节。...同时,该文件中也定义了一些辅助函数和宏,用于字符串的内存管理和编码转换。...它是一个泛型trait,可以为不同类型的值判断是否为零。对于实现了该trait的类型,可以调用is_zero方法来检查其元素是否为零。...它定义了一个has_zero方法,该方法用于检查数组中是否存在零值元素。该trait只能为实现了Copy trait的类型实现,因为它需要使用复制语义来遍历和检查数组。...总而言之,这些traits提供了一系列方法来判断向量类型的元素是否为零或是否包含零。它们为切片和数组类型提供了额外的功能,使得在处理零值相关的操作时更加方便和高效。

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    2024全网最全面及最新且最为详细的网络安全技巧 七之 XSS漏洞典例分析POC;EXP以及 如何防御和修复(6)———— 作者:LJS

    ASCII JavaScript会对字符串和标识符Unicode解码 根据浏览器的自动解码,反向构造 XSS Payload 即可 7.18 深入理解浏览器解析机制和XSS向量编码 7.18.1 基础部分...只有这样,你才能从浏览器的角度去正确编码你的向量。...: __proto__同样,我们可以使用or设置对象的原型Object.setPrototypeOf: 简而言之,当我们尝试访问对象的属性时,JS 引擎首先检查对象本身是否包含该属性。...: 遍历 obj2 的所有属性并检查它们是否存在于obj1....简而言之,检查当前标签或所有标签(使用通配符时'*')是否允许该属性。非常有趣的是,sanitize-html 对原型污染有某种保护: // Avoid false positives with .

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    揭秘APT团体常用的秘密武器——AsyncRAT

    【Sigma 规则检测恶意行为】 检测引擎未能静态检出可能是由于攻击者在文件中增加了超过一百个长字符串进行干扰。 【注释字符串】 字符串都是相同的日文文本,翻译过来都是无用的废话。...【文本翻译】 恶意的命令反而非常简单,夹杂在无意义的长字符串间。经过了混淆也可能是导致没有检出的原因之一。...【解密的配置参数】 AsyncRAT 在 CBC 模式下使用 AES-256 算法来解密字符串: 【使用 AES 解密】 该函数读取 base64 编码的字符串,前 32 个字节代表 HMAC,后面...16 个字节是解密向量 IV,其余字节是加密数据。...【加密数据】 研究人员提供了解密 AsyncRAT 的 Python 脚本。 【配置解密】 该样本并未启用反分析功能,但也使用了反虚拟化的技术,检查了硬盘大小、操作系统制造商和型号等。

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