根据特定的两段线对点的向量进行排序可以通过以下步骤实现:
这样就可以根据特定的两段线对点的向量进行排序了。
关于云计算和IT互联网领域的名词词汇,以下是一些常见的相关概念和推荐的腾讯云产品:
以上是对于如何根据特定的两段线对点的向量进行排序的答案,以及一些云计算和IT互联网领域的名词词汇和腾讯云产品的推荐。
Attention机制是大模型的核心组件,但该机制并不包含顺序信息,需要进行位置编码。当前位置编码(PE)主要是通过Token计数来定位,这限制了其泛化能力。例如无法针对特定的句子、名词进行定位。以下是在Kimi上测试结果,明显统计错误!
需要注意的是,轮廓线多边形内不能有空洞,使用的不是常见的非零绕数规则(nonzero)以及奇偶规则(odd-even)。
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英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如,我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”,但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且,这个关联可以推⼴⾄其他词汇。
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。 上一期,我们介绍了文本相似度的概念,通过计算两段文本的相似度,我们可以: 对垃圾文本(比如小广告)进行批量屏蔽; 对大量重复信息(比如新闻)进行删减; 对感兴趣的相似文章进行推荐,等等。 那么如何计算两段文本之间的相似程度?上一篇我们简单介绍了夹角余弦这个算法,其思想是: 将两段文本变成两个可爱的小向量; 计算这两个向量的夹角余弦cos(θ): 夹角余弦为1,也即夹角为0°,两个小向量无缝合体,则相似度
在自然语言理解中,自然语言推理(Nature Language Inference,NLI)被认为是一个非常基础但重要的研究任务。它要求机器去理解自然语言的深层次语义信息,进而做出合理的推理。更具体的推理任务,则是判断句子关系,即对于给定的两个句子,判断它们含义是否一致。
一年前在知乎上关注过这么一个问题: 如何判断两段文本说的是「同一件事情」?- 知乎 https://www.zhihu.com/question/56751077
导读:阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台,2018年广告营收超过1500亿,近乎占据中国广告市场收入的半壁江山。如何驱动这艘商业航母不断前行,阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略,而 TDM 正是在这一战略指导下,由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究、设计、应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表。
无监督文本的深度神经网络的出现,nlp领域又火了起来,深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模,但是由于单向信息流的弊端,效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现,推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型,通过掩盖的term,利用多层的self-attention的双向建模能力,横扫了NLP比赛的各大排行榜。
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具,在学术上并没有太大创新。但是它的优点也非常明显,在文本分类任务中,fastText(浅层网络)往往能取得和深度网络相媲美的精度,却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上, 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内,能够分类有着30万多类别的50多万句子在1分钟之内。 本文首先会介绍一些预备知识,比如softmax、ngram等,然后简单介绍word2vec原理,之后来讲解fastText的原理,并
1. 收集 这一步骤是数据收集阶段,涉及到从不同的来源(如数据库、网站、文档等)收集需要分析的文本数据。这些数据可以是文章、评论、报告等形式。重点是确定数据源,并确保数据的相关性和质量。
道格拉斯-普克算法是我们常用的一种轨迹点的抽稀算法,抽稀出来的点可以尽可能的维持原先轨迹点的大体轮廓,剔除一些非必要的点。
本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
【GiantPandaCV导读】到了第二章,检测网络已经发展到了将整个的检测任务都放在CNN中进行,也开始有学者探讨,CNN中每一层到底学到了什么信息。到此部分,现在通用的检测模型结构开始逐步的产生和完善,并向更高精度和更快速度迈进。
程序员的的代码大部分都不是如同写书法那般一挥而就,而需要反复地抠bug,抠到怀疑人生。
百度NLP专栏 作者:百度NLP 一、序言 文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题,自然语言处理中的许多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如网页搜索可抽象为网页同用户搜索 Query 的一个相关性匹配问题,自动问答可抽象为候选答案与问题的满足度匹配问题,文本去重可以抽象为文本与文本的相似度匹配问题。 传统的文本匹配技术如信息检索中的向量空间模型 VSM、BM25 等算法,主要解决词汇层面的匹配问题,或者说词汇层面的相似度问题。而实际上,基于词汇重合度的匹配算法有很大的局限性,原因包括: 1)语言的多义同
Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。
📷 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目。首先讲了下用户、广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已。平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题。因为Youtube深度
在昨天的文章中,为了我的命题用spaCy自然语言处理复盘复联3中我们分析了电影中排名前十的动词、名词、副词和形容词以及由特定角色说出的动词和名词。今天我们继续聊聊排名前30的实体。
引言:随着计算机技术的飞速发展以及人们对智能化设备需求的提高,人体行为识别已经成为计算机视觉领域热门研究方向之一,其广泛应用于公共安防、人机交互、虚拟现实、体育运动和医疗健康等领域,具有极高的理论研究价值。早期的方法主要针对于 RGB 视频图像,由于易受复杂背景、光照强度的影响,很难达到理想效果。但随着深度传感器技术的发展,高精度获取三维骨架关节点信息变得方便可行。对比传统 RGB 视频图像数据,骨架姿势信息对行为的描述有其内在优势,它不仅能够更准确地描述人体姿态和运动状态而且不受背景复杂度及光照强度等因素的影响,同时骨架信息也可以被广泛应用于行为识别。
这篇文章是看中国农大的图形学公开课的笔记, 简单介绍了贝塞尔Bezier曲线曲面和B样条B-Spline曲线曲面, 希望能够带来一个大概视角和总览. 本文同步存于我的Github仓库, 字数长度3.2k(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/tree/main/Content/%E4%B8%93%E9%A1%B9%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E6%A0%B7%E6%9D%A1%E6%9B%B2%E7%BA%BF%E6%9B%B2%E9%9D%A2).
如果有一个圆,在圆上有很多数学上的点,这些点足够多。那么将这些点拿出来,而不是很表示一段有趣的序列
导读:飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨开源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型,在真实的FAQ问答场景中,比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公开语义匹配数据集(LCQMC)进行评测准确率也达到了0.7532,性能超越同等复杂的CBOW基线模型。SimNet 显著改善了长冷 query 的搜索效果,提升了搜索智能化的水平,在百度搜索以及其它产品线广泛应用。
前两天我看到了一篇文章,测试Java和Go和Python的性能,其测试内容是一个排序,排序一亿次,然后看那个语言耗时最短,我先贴一下这个文章的测试结果,Java竟然比Go快了一倍不止,Go不是号称接近C的性能吗,难道?结尾我会把我看的这篇文章链接共享出来,接下来听我分析,
文档相似度判断方法有很多种,比如说余弦相似度,ngram和著名的tf-idf方法去计算文本相似度。
在平时的开发中,我们或多或少的会用到排序。在最开始学习语言的时候,我们都会学习基本的排序算法。例如:冒泡排序,基数排序,快速排序,插入排序,选择排序。
在本文中,你将学习什么是doc2vec,它是如何构建的,它与word2vec有什么关系,你能用它做什么,并且没有复杂的数学公式。
众所周知,在机器学习领域中,计算机视觉、自然语言处理和语音识别的技术已经发展的非常成熟,都已经有非常好的效果。同时,在系统安全领域,也有非常多的研究者,正在尝试使用非常大量的数据进行分析,以完成一些人类难以完成的挑战。
基于Transformer的预训练模型的趋势就是越来越大,虽然这些模型在效果上有很大的提升,但是巨大的参数量也对上线这些模型提出挑战。
接上篇我们继续聊一下VideoEditor中视频导出,这次我们谈谈【如何优化视频导出的速度】,视频的导出速度算是VideoEditor的一个非常重要的衡量指标,如何导出速度太慢了,那么VideoEditor肯定是流失相当一部分用户的。本文关于视频导出速度的优化都是经过实践证明过的,非常具有参考意义。
这是 LeetCode 上的「778. 水位上升的泳池中游泳(困难)」,难度为 Hard。
题目位置:https://leetcode-cn.com/problems/partition-array-into-three-parts-with-equal-sum/
状态机是逻辑设计的重要内容,状态机的设计水平直接反应工程师的逻辑功底,所以很多公司在硬件工程师及逻辑工程师面试中,状态机设计几乎是必选题目。本篇在引入状态机设计思想的基础上,重点讨论如何写好状态机。由于篇幅比较长,如何写好状态机分成三篇呈现。话不多说,上货。
今天给大侠带来如何写好状态机(二),由于篇幅比较长,如何写好状态机分成三篇呈现。上一篇已经说了状态机的基本概念,此篇带来如何写好状态机部分,话不多说,上货。
在传统的客服、IM等场景中,坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询,通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而,使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。
前一阵子(还挺前的)正好在忙数据结构的课程设计,大体是要求做一个航班管理系统。程序主体就是简单堆几个高效数据结构,再糊上一个RESTful API,没什么好谈的。不过在优化其中的排序算法时倒是学到了挺多。虽然说本质还是缝合若干优秀算法,但刚好最近也很久没更新博客了,所以干脆写一篇博客简述当时的思路吧。优化思路本身都是拾人牙慧,有错漏还请指出。
大家好,我是数说君,这篇文章是想跟大家讨教一下。 如果有两段简单文本,如何比较它们的相似度?这里我们就假设是英文,不存在中文的分词问题,文本就类似于: text1 = 'hello, I am shushuo jun' text2 = 'hi, wo ye shi shushuo jun' 目前比较容易实现的,是计算出每个文本的词向量,然后将两列词向量进行比较,计算出相似度,实现比较简单,就不上code了。我在python中,计算出上面的text1和text2的相似度是51%。 但问题是: 这样的比较是以词
我是高月洁,来自网易云音乐,是K歌综合评分系统的项目负责人,同时也负责包括音乐业务、直播业务与嗓音分析相关的内容。
本节会详细介绍 FastGPT 知识库结构设计,理解其 QA 的存储格式和多向量映射,以便更好的构建知识库。这篇介绍主要以使用为主,详细原理不多介绍。
今天继续,看看Facebook在KDD'21的工作,从模型到部署介绍了Facebook Marketplace这一电商平台的语义检索系统。
从20世纪70年代起就有不少专家提出了一些有效的亚像素边缘定位的方法,如插值法、灰度矩法和一些组合的算法等。本文在前辈的基础上描述一种图像亚像素边缘检测方法,用Sobel算子和多边形逼近的方法实现亚像素级边缘定位。 1. 亚像素的边缘提取 在进行直线以及圆弧基元的分割的前提,是要将亚像素的边缘提取出来,这一部分内容,我们可以先提取像素级的边缘,在利用拟合曲面来提取亚像素的边缘。 利用sobel算子,我们可以很容易的提取出图像的边缘,这里利用了非最大值抑制,双滞滤波器,达到边缘的准确提取,并且保留梯度图像,
大家好,我是柒八九。因为,最近在看Vue3 源码分析,发现无论React还是Vue,在框架层面,为了实现特定的场景,它们为我们封装了很多比较复杂的逻辑。比如,
通过时间、距离约束过滤路段 公交车的上下情况 分割段 行程内转移 CRF条件随机场 观察序列-隐藏序列 xi=(li,li+1) S={l1,l2,l3,…} 通过标记数据足够多的CRF序列,使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数: L(λ,D)=log(p|x)- / 地点类别补全:通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别。挖掘模式。(显性模式) 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u,用线性加权的方式进行融合。(隐性模式)
本文将介绍图形编辑器中吸附系统中,各种吸附类型的吸附逻辑和算法实现,让大家对吸附有一个概念。
归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。 假定待排序表中含有N个记录,则可以看成是N个有序的子表,每个子表长度为1,然后两两归并,得到[n/2]个长度为2或1的有序表; 在两两归并,。。。如此重复,直至合并成一个长度为N的有序表为止,这种排序方法称为2-路归并排序。 下面是2路归并排序的例子: 初始关键字:【49】,【38】,【65】,【97】,【76】,【13】,【27】 一趟归并后:【38,49】,【65,97】,【76,13】,【27】 二趟归并后:【38 49 65 97】,【13 27 76】 三趟归并后:【13 27 38 49 65 76 97】 Merge()的功能是将前后相邻的两个有序表归并为一个有序表的算法。 设两段有序表A[low...mid]、A[mid+1...+high]存放在同一顺序表中相邻的位置上,将它们复制到辅助组B中。 每次从对应B中的两个段取出一个记录进行关键字的比较,将较小者放入A中, 当数组B中有一段超出其表长时(例如B[low,mid]全部被放入A中),将另一段(例如B[mid,high])中的剩余部分直接复制到A中。
随着AI技术在各个领域的广泛应用,人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力,为客人提供智能化自助服务,同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团依靠强大的客服团队为国内外旅行者的出行提供了优质的服务保障,持续提升智能客服的交互能力,提高客服人员的生产效率显得尤为重要。
最近在做个类似的项目,有用到这方面的知识,顺便做一些记录和笔记吧,希望能帮到大家了解智能体应用开发
1.确定分界点:(这里的分界点不一定是x,可以随意取值,常用取值方法如下) q[l],q[(l+r)/2],q[r],随机//这里随机数的表示:q[rand() % (r - l) + l] 2.调整区间:
LeetCode 315. Count of Smaller Numbers After Self
使用opencv对图像进行旋转的代码随手一搜即得,但是有些旋转后图像会不完整,有些只给出代码并未解释其实现原理。本文会详细介绍如何使用opencv实现图像旋转得到完整图像,以及其中的实现原理。
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