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全局修改GitLab14默认语言为中文

默认语言为中文方法如下：0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab，那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded

·2025-07-29 20:26

修改gitlab默认的语言

文章目录网上的方法1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库2.1查看表2.2创建function2.3创建触发器2.4修改历史数据网上的方法网上修改/opt/gitlab/embedded/service

Victor刘·2025-07-29 20:53

XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV（Embedded Vision）

XCZU4EV-1FBVB900EXCZU4EV‑2FBVB900E属于AMD（Xilinx）ZynqUltraScale+MPSoCEV（EmbeddedVision）系列，集成四核Arm®Cortex‑A53

XINVRY-FPGA·2025-07-28 09:35

SpringBoot + Maven 在 idea 下启动报错 Unable to start embedded Tomcat

记录一个idea下启动报错UnabletostartembeddedTomcat的原因，刚遇到的时候头都大了，明明上一秒还在愉快的玩耍，下一秒就GG了【吐血】。

知道的越多，不知道的越多·2025-07-27 23:24

RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景

“以复数旋转解锁位置关系的本质表达，让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法

大千AI助手·2025-07-26 19:22

RAG、Function Call、MCP技术笔记

核心原理：将文档内容进行向量化存储（通常使用Embedding模型）用户提问时，将问题也向量化通过相似度计算（如欧氏距离、余弦相似度）找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大

大佐不会说日语～·2025-07-26 19:49

RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

其基础是在语义嵌入（embedding）模型的支持下，将文本、图像等数据表示为高维向量，以便通过向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离）找到内容上的邻近项。

不务正业的猿·2025-07-26 17:04

Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解

Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2

lazycatlove·2025-07-26 13:41

Complete Guide to Integrating Live Chat Support on Your Website

Integratinglivechatfunctionalityintoyourwebsiteisapowerfulwaytoenhanceuserexperienceanddrivebusinessconversions.Thisguideprovidesstep-by-stepinstructionsonhowtoseamlesslyembedanonlineconsultationfeatu

adminwolf·2025-07-26 05:47

PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南

一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术，它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入，语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。

慕婉0307·2025-07-26 02:29

Python----大模型（ RAG的向量化（embedding））

一、向量化向量化是将非结构化数据（如文本、图像等）转化为数字表示的一种过程。在RAG中，通常会使用预训练的Transformer模型（如BERT、RoBERTa等）将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息，从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索：向量化将文本转换为向量后，可以通过向量相似度算法（如余弦相似度）快速检索与查询相关的信息。语义理解：通

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-07-25 09:05

DPDK Sample Applications User Guides(42)Eventdev管道示例应用程序

doc.dpdk.org/guides/sample_app_ug/eventdev_pipeline.htmlPDF下载地址：https://www.intel.com/content/www/us/en/embedded

超帅浩浩·2025-07-24 03:33

BERT模型架构

BertModel((embeddings):BertEmbeddings((word_embeddings):Embedding(30522,768,padding_idx=0)(position_embeddings

大多_C·2025-07-24 00:16

krpano 渲染全景视频

使用的krpano版本为1.19index.htmlERROR:Javascriptnotactivatedembedpano({xml:"video.xml",target:"pano",passQueryParameters

是菜菜的小前端啊·2025-07-23 22:30

Embedding与向量数据库

1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），

玖月初玖·2025-07-22 21:20

【速通RAG实战：数据库】6.RAG向量数据库原理

在RAG（检索增强生成）系统中，向量数据库扮演着至关重要的角色，它负责存储文本经过Embedding处理后的向量表示，并能高效地进行向量检索，以找出与查询向量最相似的文档。

无心水·2025-07-22 20:47

打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析

本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系

程序员威哥·2025-07-21 18:16

Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding（Hash & JSON 双版本）

1.场景与思路痛点：把“文本内容”转成向量后，如何在本地Redis里做近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库？方案：利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量；借助RediSearch的HNSW索引能力，在Hash或JSON文档里存储&查询向量；用go-redisv9的高阶API（FTCreate

Hello.Reader·2025-07-21 05:42

springboot2.x Embedded Tomcat 配置jndi

对于EmbeddedTomcat的话，需要添加ServletWebServerFactory进行配置配置ServletWebServerFactory@ConfigurationpublicclassJNDIConfig

方穹轩·2025-07-20 14:28

大模型核心概念 | 嵌入模型（Embedding）、向量模型（Vector Model）

一、核心概念解析1.1嵌入模型（Embedding）作为AI领域的核心基础技术，嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量，实现语义特征的深度捕捉：文本嵌入：如将语句转换为1536维向量，使"机器学习

·2025-07-20 05:00

边缘智能革命：嵌入式机器学习如何让万物“思考”

当智能手表精准识别你的健身动作，工业传感器预测设备故障于毫秒之间，农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景，而是嵌入式机器学习（EmbeddedMachineLearning,或TinyML）正在悄然重塑的现实

万能小贤哥·2025-07-20 02:32

摄像驱动会接触到的单词（想起来就更新）3

工作单词delivers交付；传递assignment分配；任务；指派firmware固件stack栈integrate整合superspeed超高速embedded嵌入式development研发、开发

空与实的极致·2025-07-19 11:14

Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践

nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。

skywalk8163·2025-07-12 10:39

2025年的RAG技术发展趋势与演进

一、RAG技术的演进RAG（检索增强生成）由“检索”和“大模型生成”两部分组成，而检索之前的索引创建（如chunking、embedding等）是核心基础。

码农Q！·2025-07-12 10:36

ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘解决

错误提示D:\python-3.13.4-embed-amd64>pip-VTraceback(mostrecentcalllast):File“”,line198,in_run_module_as_mainFile

幼稚园的山代王·2025-07-11 01:26

如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码（One-hot Encoding，1950s）

1950s）如果让计算机理解人类语言-词袋模型（BagofWords,BoW，1970s）如果让计算机理解人类语言-Word2Vec（WordtoVector，2013）如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd

·2025-07-10 09:40

大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用

打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列（三）：SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列（四）：SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding

·2025-07-10 07:27

OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例

本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型（如Qwen3-Embedding）相结合，以实现强大的语义搜索。

ZHOU_CAMP·2025-07-10 03:00

文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型

\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.

·2025-07-08 23:29

Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系

先说联系（共同点）点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding（向量）做相似度搜索，比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。

·2025-07-07 21:48

SVN介绍（三）--SVN启动方式

目录1.StandaloneServerMode（独立服务器模式）2.ApacheHTTPServerMode（与Apache结合模式）3.EmbeddinginApplicationMode（嵌入应用程序模式

小蘑菇二号·2025-07-07 13:26

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。

油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

electron主进程的nodejs消息循环是如何驱动的

很简单，有个NodeBindings::EmbedThreadRunner的函数，是在主进程的工作线程运行。

龙泉寺扫地僧·2025-07-06 03:49

隐形水印嵌入技术详解

用于著作标题的HTML有序列表HTML注释HTML表格表头单元格HTML数学符号隐形水印嵌入技术详解（含HTML代码示例）1.图片水印技术1.1频域水印（DCT变换）//使用canvas处理图像functionembedDCTWatermark

·2025-07-06 01:08

【LLM论文阅读】

LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN

一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:23

百度7天GNN学习-图与图学习中

链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding

静静喜欢大白·2025-07-05 07:28

Windows中安装python-embed版本和VSCode免安装版本python开发环境

python-embed版本下载安装官网下载:下载地址Tips:下载Windowsembeddablepackage安装方法:解压到指定目录即可,无需安装配置环境变量python.exe文件目录配置到Path

Effordson·2025-07-05 05:46

Mint密室 · 猫猫狐狐的“特征选择”囚室逃脱

摘要：这一篇是猫猫狐狐被锁进“特征选择”密室的一场逃生剧本，用冒险叙事把Filter、Wrapper、Embedded三大特征选择法串进情节，轻松解释维度诅咒和特征冗余，还留了一个“尾巴带特征”的彩蛋，

Gyoku Mint·2025-07-05 05:44

从0开始，手搓一个ViT

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassPatchEmbedding(nn.Module):def__init__(self

星光银河·2025-07-05 00:17

基于昇腾910B部署Qwen3-embedding-8B模型（通过vllm 推理引擎部署）

目前基于知识库搭建，会涉及到embedding和rerank模型，目前阿里通义千问Qwen3-embedding-8B模型在网上测评效果还不错，本文基于vllm部署Qwen3-embedding-8B模型

萌新--加油·2025-07-04 04:56

Qwen3 Embedding 结构-加载-训练看透模型设计哲学

1Qwen3-Embedding模型结构拆解说明：目录包含了运行一个基于Transformer的句向量模型所需的所有组件文件类别核心文件作用核心模型model.safetensors,config.jsonmodel.safetensors

·2025-07-04 04:25

本地部署Jina-CLIP v2:多语言多模态文本图像向量模型（包含一些踩坑记录和技巧）

JinaCLIPv2：Jina-CLIP-v2是一个全新的通用多语言多模态向量模型，该模型基于jina-clip-v1和jina-embeddings-3构建，实现了一些关键改进。

令令小宁·2025-07-04 01:08

Llama改进之——RoPE旋转位置编码

引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中，以增强Transformer架构的性能。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

从0实现llama3

分享一下从0实现llama的过程流程如下：word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前

讨厌编程但喜欢LLM的学院派·2025-07-04 01:36

【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布

fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。

·2025-07-04 00:32

Advanced RAG：下一代检索增强生成技术详解

核心演进维度二、关键技术组件1.智能检索子系统2.动态知识管理3.生成控制器三、核心增强技术1.递归检索(RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding

北辰alk·2025-07-03 12:02

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

核心组件技术选型1.检索模块（Retriever）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型（Embedding

认知超载·2025-07-03 08:06

Linux系统简介

主流操作系统PC:Windows,osx,Linux服务器(Server）:Unix/Linux,WindowsServer,OSX嵌入式设备(EmbeddedDevice):Linxu,Android

strive颖先生·2025-07-02 06:18

初学Spring AI 笔记

目录SpringAI简介依赖与环境配置基础概念集成OpenAI（或其他LLM提供商）Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain

笑衬人心。·2025-07-02 05:14

基于langchain的法律助手工作流的搭建

其中planner、lawtrans、lasearch使用的都是gpt4，embedding模型使用的是openai的text-embedding-ada-002。c

一尾清风915·2025-07-02 04:04

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