如何为大数据集创建唯一向量

为大数据集创建唯一向量是一种常见的数据处理任务，可以通过以下步骤来实现：

数据预处理：首先，对大数据集进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等操作，确保数据的质量和一致性。
特征提取：从数据集中提取有意义的特征，可以使用各种特征提取方法，如统计特征、文本特征、图像特征等，根据数据的类型和应用场景选择合适的方法。
特征编码：将提取的特征进行编码，将其转换为向量表示。常用的编码方法包括独热编码、词袋模型、TF-IDF等，根据数据的特点选择适合的编码方法。
唯一向量生成：对编码后的特征向量进行处理，生成唯一的向量表示。常见的方法包括哈希函数、降维算法（如PCA、t-SNE等）、聚类算法等，根据需求选择合适的方法。
向量存储和索引：将生成的唯一向量存储到数据库或索引中，以便后续的查询和分析。可以使用各种数据库和索引技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、倒排索引等。

应用场景：

相似性搜索：通过比较向量之间的距离或相似度，实现相似性搜索，如图像搜索、音乐推荐等。
数据去重：通过比较向量之间的差异，识别和删除重复的数据。
数据聚类：通过聚类算法将相似的向量分组，实现数据的自动分类和归类。
异常检测：通过比较向量与正常模式的差异，检测和识别异常数据。

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深入研究向量数据库

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浅谈线性基

基：在线性代数中，基（也称为基底）是描述、刻画向量空间的基本工具。向量空间的基是它的一个特殊的子集，基的元素称为基向量。向量空间中任意一个元素，都可以唯一地表示成基向量的线性组合。...如果基中元素个数有限，就称向量空间为有限维向量空间，将元素的个数称作向量空间的维数。...例子如果有一集合 A={110,011,101}，那么 A 的线性基可以为 {110,011},{110,101},{011,10}。...由此可见，集合的线性基可能不唯一，线性基中的元素可以不在原集合中。...线性基的构造讲完了何为线性基，那么问题来了，给定一个集合，我们如何构造它的线性基呢？

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使用Tensorflow 2.0 Reimagine Plutarch

此外在使用文本标记器时，注意到“\ r”（表示回车）会创建错误的唯一单词，例如“us”和“us\ r” - 再次，在案例中并不重要。因此，“\ n”和“\ r”都需要去。...for i in text]) 仔细检查单词索引和转换是有意义的 - 一个错误可能会抛弃整个数据集，使其难以理解。交叉检查的例子 - 转换之前和之后 - 在Github存储库中可用。...在训练之后，具有相似含义的足够有意义的数据词可能具有相似的向量。这是模型摘要（具有额外密集层的模型位于github存储库中）： ?...前面提到的TensorFlow教程使用评论数据集，每个评论标记为1或0，具体取决于积极或消极的情绪。...然而在专门文本的情况下，特别是如果可以训练单词嵌入的语料库相当大，训练自己的嵌入仍然可以更有效。

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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？

这是一个很好的公开数据集，适用于各种有趣的数据科学项目，也包括本项目！当你注册了 Google Cloud 账号后，你将会得到 300 美元，这足以查询到此次练习所需要的数据。...，我们将数据分为训练集、验证集和测试集。...这个搜索索引将会转化两个项目：（1）一个索引表，它包括了数据库中最近邻居位置的整型数据（2）从查询向量到它的最近邻的距离（这里使用 cosine 距离）。一旦获取了这个信息，创建语义搜索就比较简单。...尽管此教程仅描述了如何为代码创建语义搜索，你可以在搜索视频，音频和其他数据时使用类似的技巧。...唯一的先决条件是您需要一个具有自然语言注释的足够大的数据集（如音频的转录本或照片的字幕）。我们相信你可以根据在本教程中学到的想法来进行你自己的研究，欢迎来信交流（参见下面联系方式）。

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OpenSU3D 利用2D基础模型，构建实例级3D场景表示，超越当前所有3D场景理解水平！

CLIP [3]、BLIP [14] 以及类似的模型融合了视觉和文本数据，创建了统一的表征，从而在多模态任务（如图像字幕生成、视觉问答和跨模态检索）中提高了性能。...III Method 作者的方法处理一系列的RGB-D图像及其姿态，以创建一个开放集的3D场景表示，适用于开放世界场景理解任务，如开放词汇目标检索、3D分割、标注和空间推理。...通过基于缩放比例的多尺度裁剪图像，创建特定实例的特征向量，然后使用第III-D节讨论的多尺度特征融合方案融合每个裁剪图像的向量。...Feature Fusion 给定图像中一个实例的多尺度裁剪特征向量集和对应于3D实例多视角图像的特征向量集，一个简单直接的特征融合方案如下所示对这些特征向量进行聚合：然而，如等式4和等式5所示...Iv-B3 Filtering and Post-Processing 为了防止背景大物体（如墙壁、地面、屋顶、天花板）以及边界框占据图像面积大于95%的物体特征向量与前景物体表现出相似性，从而不利地影响召回率和得分分布

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「X」Embedding in NLP｜初识自然语言处理（NLP）

本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。 01. 什么是 NLP ？...情感分析技术可能使用机器学习算法在标记数据集上训练模型，或利用预训练模型捕捉单词和短语的情感。情感分析常见的场景之一是电影评论分类，可以统计出正负面的影评占的比例。...NLP 模型在大型数据集上接受训练以执行特定NLP任务的深度学习模型被称为 NLP 的预训练模型（PTM），它们可以通过避免从头开始训练新模型来帮助下游 NLP 任务。...PaLM 2是下一代大语言模型，已经过大量数据训练，能够预测人类输入后的下一个单词。 GPT-4 是 OpenAI 开发的多模态大语言模型。...大语言模型仅基于公开可用的数据进行训练。因此，它们可能缺乏特定领域知识或者私有信息。开发者可以在 LLM 之外的向量数据库中存储特定领域的数据，进行相似性搜索以返回与用户提问相关的 top-K 结果。

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一文搞懂 One-Hot Encoding（独热编码）

步骤2：创建二进制特征向量为每个动物类别创建一个二进制特征向量。向量的长度等于动物类别的数量，即在这个例子中是4。对于每个动物，只有与其对应的特征位置为1，其余位置为0。...每个唯一分类值转换为二进制向量：在独热编码中，每个唯一的分类值都被赋予一个唯一的二进制向量，也被称为“独热”向量，因为在这个向量中，只有一个位置的元素是1（表示该类别的存在），其余所有位置的元素都是...另一种方法是创建额外的特征来表示类别间的相对关系，如通过比较或计算不同类别之间的距离。...特征扩展：影响：独热编码会增加数据集的特征数量。例如，一个有 n 个不同取值的分类特征会被转换成 n 个新的二进制特征。...避免引入偏序关系：如果直接将分类特征的标签（如1，2，3）用作数值输入，模型可能会错误地解释这些标签之间存在数值上的关系（如认为2是1的两倍，或3大于2）。

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最简单的模型轻量化方法：20行代码为BERT剪枝

目前业界上主要的轻量化方法如下：蒸馏：将大模型蒸馏至小模型，思路是先训练好一个大模型，输入原始数据得到logits作为小模型的soft label，而原始数据的标签则为hard label，使用soft...在这些方法中，剪枝显得非常简单又高效，如果你想快速得对BERT模型进行轻量化，不仅inference快，还希望训练快，模型文件小，效果基本维持，那么剪枝将是一个非常好的选择，本文将介绍如何为BERT系列模型剪枝...BERT剪枝本节先重温BERT[1]及其变体AL-BERT[2]的模型结构，分析在哪里地方参数量大，再介绍如何为这类结构进行剪枝。 1....海量的参数加上海量的无监督训练数据，BERT模型取得奇效，但我们在训练我们的下游任务时，是否真的需要这么大的模型呢？ ...2 312 6 312 0.763 388ms AL-BERT 1 312 6 312 0.74 183ms 不要怀疑，为什么BERT效果这么差，因为这份结果是拿口语化badcase测试的，与训练集相符合的验证集可以到达

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R vs. Python vs. Julia

整体比较如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。...我将R与Julia进行了比较，展示了Julia是如何为数据科学社区带来全新的编程思维方式的。主要的结论是，有了Julia，您不再需要向量化来提高性能，良好地使用循环可能会提供最好的性能。...为了评估R，Python和Julia中的不同实现，我生成了一个数据集，该数据集包含1.000.000范围从1到2.000.000的唯一整数，并执行了1.000个从1到1.000的所有整数的搜索。...使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...(a, parse(Int, line)) end 理论上应该是一样的，对吧，但是： > typeof(a) Array{Any,1} 句子a = []看起来很方便，它创建了一个Any数组，这意味着可以在该数组的每个元素上存储任何类型的数据

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译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

在上面的图中，我们已经考虑了最简单的示例，即数据集位于2维平面（）中。但是支持向量机也可以用于一般的n维数据集。在更高维度的情况下，超平面是平面的概括。...超平面方程你将会看到一条直线方程，如，其中m是斜率，c是直线在y轴的截距。超平面的一般方程如下：其中和是向量，是两个向量的点积。向量通常被称为权重。...从训练数据集中学习，然后应用其知识来分类未知数据。的值可以是无穷大的数，所以我们必须限制我们正在处理的函数类。在SVM的情况下，这类函数是表示为的超平面的函数。...SVM是一种适用于线性和非线性可分离数据（使用核函数技巧）的算法。唯一要做的是找出正则化项C。 SVM在低维和高维数据空间上工作良好。...我已经省略了一些复杂的数学问题，如计算距离和解决优化问题。但我希望通过这篇文章，你能了解一个机器学习算法SVM是如何基于已有的数据集建立起来的。 PPV课小组翻译译：恬甜淡淡转载请联系授权

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PCA主成分分析

我们希望找到某一个维度方向，它可以代表这两个维度的数据。图中列了两个向量方向，u1和u2，那么哪个向量可以更好的代表原始数据集呢？从直观上也可以看出，u1比u2好。 ? 为什么u1比u2好呢？...因此我们认为，最好的k维特征是将n维样本点变换为k维后，每一维上的样本方差都尽可能的大。 ?...假设原始数据集为X，我们的目标是找到最佳的投影空间Wk=(w1,w2,…,wk)，其中wi是单位向量，且wi与wj(i≠j)正交，那么何为最佳的W？...因此，我们只需要对协方差矩阵进行特征值分解，得到的前k大特征值对应的特征向量就是最佳的k维新特征，而且这k维新特征是正交的。得到前k个u以后，原始数据集X通过变换可以得到新的样本。...即在尽量保留原数据信息（方差）的基础上，用更少的维度表达出原数据集的信息。ok，本节课到此，下节课开始带来深度学习相关内容，敬请期待！

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高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索

向量相似性搜索需要大量的内存资源来实现高效搜索，特别是在处理密集的向量数据集时。而压缩的主要作用是压缩高维向量来优化内存存储。...这个方法通常应用在大规模数据检索任务中，特别是在处理非常大的数据数据库时表现出色。 IVFPQ 中包含了两个关键概念：倒排索引（Inverted File）：这是一种数据结构，用于加速搜索。...它可分为以下几个步骤: 1、将一个大的、高维的向量分成大小相等的块，创建子向量。 2、为每个子向量确定最近的质心，将其称为再现或重建值。 3、用代表相应质心的唯一id替换这些再现值。...然后用一个唯一的ID来代替这个质心向量。...精确匹配：对于剩余的倒排列表中的数据，通过计算它们的原始特征向量与查询特征向量之间的距离，进行更精确的匹配。这可以使用标准的相似性度量，如欧氏距离或余弦相似度。

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