mbed 第3页

从零实现基于BERT的中文文本情感分析的任务

weibo_senti_100k数据集1.model.py#model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassBertEmbeddings(nn.Module

AlexandrMisko·2025-06-10 22:28

【RAG】RAG系统——langchain 的用法（说人话版与专业版）

做本地知识库注意:py3.10以上配置环境变量，安装库load外部数据，存储到本地的一个index里（这是最简单的形式）然后，对数据做处理，储存好放数据库对数据做切分split然后，做store存储，用Embedding

DFminer·2025-06-10 17:21

LangChain学习路线与实践指南

路线设计参考官方文档及社区最佳实践，分为四个阶段：一、基础准备与核心概念1.前置知识Python基础：函数、类、装饰器、包管理（pip/poetry）17大模型基础：理解LLM、Token、Embedding

小李飞刀李寻欢·2025-06-10 15:06

【评测】Qwen3-Embedding模型初体验

回到目录Qwen3-Embedding的ollama部署方法可以参考【部署】dify+ollama部署Qwen3-Embedding-8B【评测】Qwen3-Embedding模型初体验模型的介绍页面0.6B

·2025-06-10 12:48

基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股

GlobalVectorsforWordRepresentation）FastTextMHA、GQA、MLApromptengineering位置编码正余弦编码（三角式）可学习位置编码（训练式）经典相对位置编码T5相对位置编码RotaryPositionEmbedding

许愿与你永世安宁·2025-06-09 16:27

【LangChain】langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings：基于Hugging Face的 Transformer 的嵌入（embedding）模型类

langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings是LangChain提供的一个嵌入（embedding）模型类，用于将文本转换为向量表示，基于HuggingFace

彬彬侠·2025-06-09 08:03

深入解析 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker：原理、应用与代码示例

深入解析Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker：原理、应用与代码示例在当今数字化信息爆炸的时代，高效的信息检索与处理技术成为了众多领域的关键需求。

从零开始学习人工智能·2025-06-09 06:16

使用阿里云百炼embeddings+langchain+Milvus实现简单RAG

使用阿里云百炼embeddings+langchain+Milvus实现简单RAG注意测试时，替换其中的key、文档等importosfromlangchain_community.embeddingsimportDashScopeEmbeddingsfromlangchain_community.vectorstoresimportMilvusfromlangchain_text_splitte

sl4379·2025-06-09 01:11

【RAG召回】bge实现向量相似度索引

sentence-transformers是一个非常强大的Python框架，它可以将句子或段落转换成高质量、高信息密度的数字向量（称为“嵌入”或Embeddings）。

weixin_37763484·2025-06-09 00:06

Windows CE系统全面介绍及其与其他Windows嵌入式版本的差异

WindowsCE系统全面介绍及其与其他Windows嵌入式版本的差异一、WindowsCE的起源与核心特性WindowsCE（后更名为WindowsEmbeddedCompact）是微软于1996年推出的嵌入式操作系统

轻栈OS工坊·2025-06-08 16:37

从微信读书后台架构看RAG知识召回架构

基于微信读书构建RAG召回系统，核心挑战如下：基于书籍原文构建全文检索，为了达到最好的效果，往往需要支持按语义进行段落切分，在此基础上构建embedding进行语义召回。

思绪漂移·2025-06-06 12:15

软考-系统架构设计师-第二章嵌入式基础知识

嵌入式基础知识2.1嵌入式系统的组成和特点2.2嵌入式系统的分类2.3嵌入式软件的组成和特点2.4嵌入式系统硬件体系结构2.1嵌入式系统的组成和特点基础知识点嵌入式系统（EmbeddedSystem）是以特定应用为中心

谷新龙001·2025-06-05 10:47

RAG架构中用到的模型学习思考

以下是RAG架构中常用的模型及其总结：一、RAG架构核心模型分类RAG架构主要由以下三类模型组成：Embedding模型：用于将文本转换为向量表示，支持相似度检索。

勤奋的知更鸟·2025-06-05 05:40

WES7系统深度定制全流程详解（从界面剥离到工业部署）

登录界面与系统标识清除四、输入法集成与多语言控制五、深度定制问题与解决方案1.硬件兼容性问题2.启动异常处理六、高级部署：定制修复U盘开发七、技术演进与替代方案结语：嵌入式定制的平衡艺术WindowsEmbedd

轻栈OS工坊·2025-06-05 02:46

探索前沿技术：AWTK - 一款强大的GUI框架

探索前沿技术：AWTK-一款强大的GUI框架awtkAWTK=ToolkitAnyWhere(across-platformembeddedGUI)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors

周琰策Scott·2025-06-04 14:45

智能时代 | 合合信息Embedding模型荣获C-MTEB

合肥哈工艾斯德康智能科技前端实习(4.11oc)1、自我介绍2、学校课程情况3、自学方法4、盒模型5、定位有哪些属性，一般是在父子元素中怎么使用6、题解|正确使用DENSE_RANK()窗口函数SELECTemp_no,salary,DENSE_RANK()OVER题解|#三角形#java解法服了，搞半天，原来是我long存的数据太小，不得不用BigIntger了。Scann拼多多校招+实习生，速

huaxinjiayou·2025-06-04 10:14

k8s更新证书

[renew]FYI:Youcanlookatthisconfigfilewith‘kubectl-nkube-systemgetcmkubeadm-config-oyaml’certificateembeddedinthek

ascarl2010·2025-06-04 09:03

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式：#句子对格式（语义相似度任务）samples=[("문장1","문장2",0.8),#相似度得分("한국어문장","다른한국어문장",0.3)]#三元组格式（信息检索任务）tr

激进小猪1002·2025-06-03 19:51

LangChain(1) - RAG_langchain

目录1.code（1）数据加载与处理（2）创建embeddings（3）构建ChromaDB索引（4）配置LLMPipeline（5）构建问答链并查询（6）LCEL(LangChainExpressionLanguage

夏天ccys·2025-06-03 17:38

国产化文本向量化技术选型与LangChain集成实战指南，测试工程师如何构建高效检索系统

一、背景与核心价值随着企业对数据安全和本地化服务的重视，国产文本向量化技术（即Embedding）逐渐成为构建智能问答系统的关键组件。

Python测试之道·2025-06-03 17:05

【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案

以下是分阶段实施方案：一、核心系统架构设计（模块化可进化架构）1.多模态感知引擎-视觉子系统：YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统：Whisper+SpeakerEmbedding

DFminer·2025-06-03 04:39

【深度学习新浪潮】多模态模型如何处理任意分辨率输入？

以下是核心方法及技术细节：一、图像模态的分辨率处理1.基于Transformer的可变补丁划分（ViT架构）补丁化（PatchEmbedding）：将图像分割为固定大小的补丁（如16×16或32×32像素

小米玄戒Andrew·2025-06-02 21:40

LLM的工作原理详解

1.2tokenization过程1.3embedding层的作用1.3.1词嵌入1.3.2嵌入矩阵1.4位置编码的重要性1.4.1位置编码的作用1.4.2位置编码的实现1.5词向量的表示1.5.1One-Hot

我就是全世界·2025-06-02 18:22

NLP学习路线图（十八）：Word2Vec (CBOW & Skip-gram)

词向量（WordEmbedding）革命性地解决了这些问题。它将单词映射为稠密、低维的实数向量（如50-300维），其核心思想是：具有相似上下文（Contex

摸鱼许可证·2025-06-02 16:33

Java调用Chrome浏览器内核实现非Jxbrowser：一种高效的集成方案

浏览器内核实现非Jxbrowser：一种高效的集成方案【下载地址】Java调用Chrome浏览器内核实现非Jxbrowser本项目提供了一种基于Java调用Chrome浏览器内核CEF（ChromiumEmbeddedFramework

范津彬·2025-06-01 14:27

STM32F207微控制器的串口通信实现与应用

iarusart"文件可能是IAREmbeddedWorkbench中用于演示串口通信的

白尼桑塔纳·2025-06-01 08:51

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

非小号·2025-06-01 07:13

为何 RAG 向量存储应优先考虑 PostgreSQL + pgvector 而非 MySQL？

而这个“外部知识库”的核心，往往是以向量嵌入（VectorEmbeddings）形式存在的海量文本数据。因此，选择一个既能存储又能高效检索这些高维向量的数据库，成为了RAG系统架构设计的重中之重。

qq_44199605·2025-06-01 05:27

Prompt Tuning与自然语言微调对比解析

核心定义与区别维度PromptTuning（提示微调）输入提示词自然语言微调本质优化连续向量空间中的提示嵌入（不可直接阅读）优化离散自然语言文本（人类可理解）操作对象模型输入嵌入层的连续向量（如WordEmbedding

ZhangJiQun&MXP·2025-05-31 18:39

CVPR 2024 视频处理方向总汇（视频监控、视频理解、视频识别和视频预测等）

LearningfromOneContinuousVideoStreamDeepVideoInverseToneMappingBasedonTemporalCluesVTimeLLM:EmpowerLLMtoGraspVideoMomentsCombiningFrameandGOPEmbeddingsforNeuralVideoRepresentationLearningtoPre

点云SLAM·2025-05-31 17:33

使用Milvus运行一个Milvus单机版实例

运行一个Milvus单机版实例sudodockerrun-d\--namemilvus-standalone\--security-optseccomp:unconfined\-eETCD_USE_EMBED

风筝超冷·2025-05-30 21:13

High performance embedded workshop #pragma 指定code和ram地址

在高性能嵌入式开发中，#pragma指令可以用来指定代码（code）和数据（通常存于RAM）的地址，不同的编译器对于#pragma的使用方式有所不同，下面分别以KeilC51（适用于8051单片机）和GCC编译器为例来介绍。KeilC51编译器在KeilC51中，#pragma可以用于指定代码和数据的存储地址。#include//指定变量存放在内部RAM的0x30地址处#pragmalocatio

郝亚军·2025-05-30 09:08

stm32cube ide如何将工具链替换成arm-none-eabi-gcc

在STM32CubeIDE中替换工具链为GNUArmEmbeddedToolchain(arm-none-eabi-gcc)，可按以下步骤操作：1.检查是否已安装工具链首先确认系统中是否已安装arm-none-eabi-gcc

郝亚军·2025-05-30 08:06

对WireShark 中的UDP抓包数据进行解析

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportembedfromcollectionsimportCounterimp

独坐寒江边·2025-05-30 02:18

嵌入式通用集成电路卡市场潜力报告：物联网浪潮下的机遇与挑战剖析

一、嵌入式通用集成电路卡概述嵌入式通用集成电路卡（EmbeddedUniversalIntegratedCircuitCard，简称eUICC），是一种将传统SIM卡功能直接嵌入到设备主板上的芯片解决方案

QYR_11·2025-05-29 22:43

2025-05-26 什么是“AI 全栈”

AI全栈应用的过程AI应用≠一个GPT接口，它通畅包含输入：用户提供问题/文档/图片/音频↓表示学习（Embedding）：把输入变成向量↓检索（Faiss/Milvus）：在知识库中找相关内容↓生成（

大油头儿·2025-05-29 12:40

深度解析 torch.mean 的替代方案

torch.mean是什么意思代码效果解释segment_vector=torch.mean(segment_embedding,dim=1)#[1,hidden_dim]这行代码的作用是在指定维度上对张量

ZhangJiQun&MXP·2025-05-29 12:39

MMAction2重要的几个配置参数

embed_dims（全称embeddingdimensions）是指每个patch（块）或特征的通道数/维度，是Transformer或SwinTransformer等模型中最核心的特征表示维度。

被放养的研究生·2025-05-27 07:28

Word2Vec模型学习和Word2Vec提取相似文本体验

Word2Vec模型Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入（WordEmbedding）技术，由Google团队（TomasMikolov等）于2013年

缘友一世·2025-05-26 08:44

嵌入式开发方向开发利器

面向嵌入式的现代构建/上传/调试系统，支持多平台vcpkg/Conan嵌入式项目依赖包管理器（如json、fmt、unittest）GCC/arm-none-eabi-gcc主流交叉编译器CLion+EmbeddedPluginJetBrainsIDE

早日退休！！！·2025-05-25 23:47

第1章：Zephyr 开发环境搭建与 Hello World

1.1Zephyr项目构成概览Zephyr采用west作为项目管理器，通过west克隆下来的项目结构如下：zephyrproject/├──zephyr/#Zephyr主仓库├──modules/#可选模块，例如mbedtls

damo王·2025-05-25 21:28

向量数据库ChromaDB简介

ChromaDB相比传统数据库，有哪些独特优势适合哪些应用场景安装及使用案例怎样监控性能一.什么是ChromaDBChromaDB是一个专为AI时代设计的开源向量数据库，核心功能是高效存储和检索高维向量数据（embeddings

topfine·2025-05-25 14:15

自然语言处理核心技术：词向量（Word Embedding）解析

自然语言处理核心技术：词向量（WordEmbedding）全面解析在自然语言处理（NLP）领域，如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。

扉间798·2025-05-24 20:50

EMMC电路设计

1.EMMC简介eMMC（EmbeddedMultiMediaCard）是一种嵌入式非易失性存储器系统，由NANDFlash存储器和控制器组成。

嘴角那抹倔强的微笑·2025-05-24 14:45

mbedtls学习（4）消息认证码

消息认证码（MassageAuthenticationCode）用来检查消息的完整性和真实性。消息认证码的输入为任意长度的消息和发送者与接收者之间共享的密钥，输出为固定长度的数据，该数据被称作MAC值、Tag或T。发送者与接收者判断这个MAC判断消息完整性和真实性消息认证码的实现单项散列算法实现，这类方法统称为HMAC，与SHA1算法结合称为HMAC-SHA1，与SHA256算法结合称为HMAC-

qq_27182175·2025-05-24 02:45

mbedtls学习--大数运算

文章目录库文件依赖宏接口示例代码算法分析数位统计读取字符串输出字符串数值比较加减计算乘法运算大数除法取模运算指数运算求取最大公约数模逆运算大数计算，顾名思义，指超出64位的数的乘法运算、指数运算和模逆运算，其中模逆运算，特指求逆元，所谓乘法逆元，例如：2∗9mod17=12*9mod17=12∗9mod17=1则9是2关于模17的逆元（余数为1的被除数）或者2*9与1关于模17同余即：9=2−1m

Yanjing-233·2025-05-24 02:15

下载指定版本的milvus，并快速安装

首先运行wgethttps://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh然后打开这个文件

一个想走出去的宅家程序猿·2025-05-23 22:48

【RAG】ragflow源码亮点：文档embedding向量化加权融合

，进行加法运算，得到向量融合，增强了文本向量化的表示能力，这里开始讨论一下，为什么这里可以直接对向量进行加法运算，而得到一个增强的表示加权代码片段：title_w=0.1是标题的权重tts是标题进行embedding

每天写点bug·2025-05-23 15:55

（中转及国内）其他Embedding嵌入模型的配置与使用

1.HuggingFace本地模型使用场景在数据保密要求较高的场景下，当数据不允许传输到外网时，可以选择使用HuggingFace本地嵌入模型。配置步骤安装必要包安装langchain-huggingfaceLangChain团队基于huggingface封装的第三方社区包安装sentence-transformers用于生成和使用预训练的文本嵌入基于transformer架构目前使用量最大的本地

yibuapi_com·2025-05-23 11:34

基于Llamaindex的本地向量与大模型RAG搭建流程

工程化必须解决的全本地路径：本地embedding和LLMs（如Ollama）。Qwen指导文档给出了基于HF或者其他使用APIKey大模型的示例，场景不符。

1024点线面·2025-05-23 03:10

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