Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。...它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口 1 基本概念 语料（Corpus）：一组原始文本的集合...值得注意的是，虽然词袋模型是很多主题模型的基本假设，这里介绍的doc2bow函数并不是将文本转化成稀疏向量的唯一途径。在下一小节里我们将介绍更多的向量变换函数。...在Gensim中，也提供了这一类任务的API接口。 以信息检索为例。对于一篇待检索的query，我们的目标是从文本集合中检索出主题相似度最高的文档。...但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。...它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口 补充一些概念: 语料（Corpus）：一组原始文本的集合...，用于无监督地训练文本主题的隐层结构。...值得注意的是，虽然词袋模型是很多主题模型的基本假设，这里介绍的doc2bow函数，并不是将文本转化成稀疏向量的唯一途径。...这两行代码将完成对corpus中出现的每一个特征的IDF值的统计工作。
KG的每个节点代表一个概念，而每条边则是两个概念之间的关系。在本文中，我将分享一种将任何文本语料库转化为概念图（Graph of Concepts，GC）的方法。...我们还可以使用知识图谱来实现图检索增强生成（GRAG or GAG）并与我们的文档进行聊天。这比简单的RAG旧版本可以给我们更好的结果，而RAG旧版本存在一些缺点。...这不是很棒吗！ 如果我们将这个通过示例文章的每个文本片段，并将json转换为Pandas数据框，结果如下。 这里每一行代表两个概念之间的关系。...算法 - NetworkX 3.2.1 文档 修改描述 networkx.org[5] 在这里，我使用社区检测算法给节点添加颜色。社区是指那些彼此之间连接更紧密的节点群体，而不是图中其他部分。...这不是很棒吗？让我们还计算一下图中每个概念的度。节点的度是它连接的边的总数。所以在我们的案例中，一个概念的度越高，它就越是与我们文本主题相关的核心。我们将使用度作为节点在我们的可视化中的大小。
通过 Cypher，我们告诉知识图谱我们想要什么数据，而不是如何得到结果数据。这使得 Cypher 查询更易读、更好维护。此外，Cypher 易上手使用，且能够表达复杂的图查询。...KG 混合检索方式不仅使用关键词找到相关的三元组，它也使用基于向量的检索来找到基于语义相似性的相似三元组。...基于关键词的检索和混合检索二者主要区别，在于我们从知识图谱中检索信息的方法：基于关键词的检索使用关键词方法，而混合检索使用结合 Embedding 和关键词的混合方法。...的关键事实——只有关键事实，没有详情的阐述; KG 混合检索，原生向量索引检索和自定义组合查询引擎都返回了与主题相关的大量信息，主要是因为它们能够访问查询 Embedding； 原生向量索引检索返回的回答速度更快...“Trey” 而不是“Trea”，所以我们在问题中使用“Trey”）的支持。
什么是 CypherCypher 是由图数据库支持的一种声明性图查询语言。通过 Cypher，我们告诉知识图谱我们想要什么数据，而不是如何得到结果数据。这使得 Cypher 查询更易读、更好维护。...KG 混合检索方式不仅使用关键词找到相关的三元组，它也使用基于向量的检索来找到基于语义相似性的相似三元组。...基于关键词的检索和混合检索二者主要区别，在于我们从知识图谱中检索信息的方法：基于关键词的检索使用关键词方法，而混合检索使用结合 Embedding 和关键词的混合方法。...，没有详情的阐述;KG 混合检索，原生向量索引检索和自定义组合查询引擎都返回了与主题相关的大量信息，主要是因为它们能够访问查询 Embedding；原生向量索引检索返回的回答速度更快（约 3 秒），比其他...“Trey”而不是“Trea”，所以我们在问题中使用“Trey”）的支持。
更简单的机器学习 / 信息检索相似性度量可以扩展到大型的自然语言数据集，但是它很难解释结构相似性，而这是类比的核心。...我们证明，这些学习到的向量比传统的信息检索方法有着更高的精度，而且能更快地找到类比。 在一个思想过程的实验中，与传统方法相比，我们模型检索的类比显着提高了人们产生创意的可能性。...在本文中，为了检测 Android恶意软件，而不是仅使用应用程序编程接口（API）调用，我们进一步分析它们之间的不同，并创造了更高层次的语义，这让攻击者逃避检测更加困难。...我们将 Android 应用程序、相关的 API、及其与结构化异构信息网络（HIN）的丰富关系作为代表，然后我们使用基于 metapath 的方法来表征应用和 API 的语义相关性。...我们使用每个元路径来制定 Android 应用程序的相似性度量，并使用多内核学习聚合不同的相似之处，再然后，每个元路径都由学习算法自动加权来进行预测。
它关注于用户建模、先前检索结果的分析、问题转化为有效查询，以及其他难以用现有数据集研究的主题。 2. Background 目前针对该邻域的数据集规模小，或者应用范围窄，难以重用和推广使用。...数据建模方法： 针对一个Topic，用户使用对话助手 （Conversational Assistant）来探索或学习该主题，其中包含了一些列question，这些question共同代表了一个复杂的信息需求...主题被设计成信息(而不是任务)，不需要时间或外部背景，不包含个人或主观的决定，避免敏感或有争议的主题，不是小众(即，是普遍感兴趣的)，也不太宽泛。...passage来源于TREC CAR和MS MARCO（https://microsoft.github.io/msmarco/） 4....同时，该数据集揭示了对话式检索的结构，一些开放性的研究问题以及为该研究进行评估时所遇到的问题。CAsT-19数据集使用静态对话序列，其中下一个问题基于用户的兴趣，而不是系统的预先反应。
这个 API 还可以添加或删除可检索图库中的主题，也可添加或删除主题中的人脸。 Betaface：提供在线人脸识别和检测服务。...Microsoft Cognitive Service - Text Analytics：从所给的文本中检测情绪、关键短语、主题以及语言。...可以使用此 API 完成的操作：检索单词数量、发布翻译文档、检索已翻译的文档和文本。 Houndify：通过一个始终在学习的独立平台，将智能语音和智能对话集成到产品中。...Microsoft Azure Anomaly Detection API：用数值（均匀时间间隔）检测时间序列数据中的异常情况。例如，当检测到计算机内存使用量开始上升时，可能会指示内存泄露。...该 API 允许开发人员使用原始算法，将多个区域（包括层次结构）串联起来，还支持使用其它平台的功能。 PredicSis：从大数据中洞见趋势，通过预测分析来提高营销业绩。
gaze Api 提供新的包用来写 runtime API 的检查 提供 Microsoft Graph 控件 现有的大量控件 对所有控件支持亮主题和暗主题 性能提升和修改...因为 UWP 开发需要指定最低平台，而且对不同的平台可以不同的 API ，以前只能通过看文档才知道现在有哪些API是可以使用的，现在可以安装Microsoft.Toolkit.Uwp.PlatformSpecificAnalyzer...Microsoft Graph 控件 支持 Microsoft Graph 控件，可以快速在 Xaml 使用 Microsoft Graph 控件。...同时 AadLogin 支持通过 Microsoft Graph 服务器使用Azure Active Directory (AAD) 登陆。 ?...通过一行代码，开发者就可以获得实时相机拍到的图片。
在第二级提到但没有涉及的主题。 我们将在此级别使用的主要AdventureWorks数据库表是SalesOrderDetail表。在121,317行，它足以说明在表上有聚集索引的一些好处。...仓库偶尔会要求按产品而不是销售订单查看订单项，但大部分的要求;如销售人员或客户，打印发票的程序或计算每个订单总价值的查询;将需要所有销售订单的所有行项目。...我们将对每个版本的表执行相同的三个查询; 一个检索单个行，一个检索单个订单的所有行，一个检索单个产品的所有行。 我们在下面的表格中给出了SQL和每个执行的结果。...表2：检索单个SalesOrder的所有行 我们的第三个查询检索单个产品的所有行，执行结果如表3所示。...像在这些早期阶段遇到的索引的很多其他方面一样，这也是一个更高级别更详细的主题。 一般来说，检索效益大于维护损害; 使聚簇索引更适合堆。 如果您要在Azure数据库中创建表，则别无选择。
假设在云上使用A100花费每小时3美元，7B模型的成本约为300美元，而13B模型的成本约为700美元。...任务一：粗粒度主题检索 在现实世界的长对话中，用户通常与聊天机器人的讨论会在多个主题间跳转。 研究团队使用主题检索任务来模拟这种场景。...在这个测试中，聊天机器人需要精确地从长文档中检索一个数字，而不是从长对话中检索一个主题。...这个任务最初是在「Little Retrieval Test」中被设计出来的。 原始的测试中，是使用数字来表示一行，但研究人员发现较小的LLM通常无法很好地理解数字。...例如，在行检索测试中，模型可能会简单地回答「当然，我会告诉你这个数字」，而不是按照要求回答实际的数字。
在本教程中，小编将为大家介绍如何创建一个 ASP.NET Core 应用并将提交的消息将发送到服务总线主题以供订阅者使用。...Visual Studio 将项目添加到您的解决方案中，并使用新的代码行更新项目的Program.cs文件：AspireMessaging.AppHost builder.AddProject<Projects.AspireMessaging_WorkerService...创建 API 端点 提供一个端点来接收数据并将其发布到服务总线主题并向订阅者广播。...处理来自订阅者的消息 当新消息放入队列时messages，工作服务应检索、处理和删除该消息。...在项目页面的aspireweb行中，单击Endpoints列中的链接以打开 API 的 Swagger UI 页面。
这个 API 还可以添加或删除可检索图库中的主题，也可添加或删除主题中的人脸。 Betaface https://www.betaface.com/wpa/ 提供在线人脸识别和检测服务。.../text-analytics/ 从所给的文本中检测情绪、关键短语、主题以及语言。...可以使用此 API 完成的操作：检索单词数量、发布翻译文档、检索已翻译的文档和文本。...indico 的 API 可以免费使用，不需要训练数据。...该 API 允许开发人员使用原始算法，将多个区域（包括层次结构）串联起来，还支持使用其它平台的功能。
，KaBoom使用Krackle从Kafka中的主题分区中消费，并将其写入HDFS中的繁荣文件。...从表复制数据时，连接器可以通过指定应使用哪些列来检测新数据或修改的数据来仅加载新行或修改的行。...Kafka Connect跟踪从每个表中检索到的最新记录，因此它可以在下一次迭代时（或发生崩溃的情况下）从正确的位置开始。...JDBC连接器使用此功能仅在每次迭代时从表（或从自定义查询的输出）获取更新的行。支持多种模式，每种模式在检测已修改行的方式上都不同。...即使更新在部分完成后失败，系统恢复后仍可正确检测并交付未处理的更新。 自定义查询：JDBC连接器支持使用自定义查询，而不是复制整个表。
（&bg_color=DEG,COLOR1,COLOR2,COLOR3…COLOR10） hide_border - 隐藏卡的边框 (布尔值) theme - 主题名称，从所有可用主题中选择 cache_seconds...以逗号分隔) hide_title - (boolean) hide_rank - (boolean) show_icons - (boolean) include_all_commits - 统计总提交次数而不是仅统计今年的提交次数...(boolean) count_private - 统计私人提交 (boolean) line_height - 设置文本之间的行高 (number) Repo卡片专属选项： show_owner...5k次请求，因此使用其提供的API可能有访问限制，因此可以自行部署在自己的Vercel服务器上，参考部署 GitHub Readme Activity Graph [GitHub Readme Activity...username=xxx) 图片 通过title指定显示的内容：&title=Stars,Followers 通过rank过滤指定内容：&rank=S,AAA 设定行和列的大小：&row=2&column
10、IBM Watson Retrieve and Rank 使用机器学习，通过在给定的数据集中寻找“信号”，改进信息检索。开发者能把自己的数据上传到服务器上，使用相关已知结果来训练机器学习模型。...其API的代表使用方法包括创建和管理用户和用户记录、检索内容、根据用户创建和管理推荐。 16、Predictions 为旅行和医疗行业提供长期的预测。...一个网页服务，能允许第三方开发者使用其人脸分析技术来开发更加智能的、交互的应用程序。这一技术可用于更好地理解用户习惯，检索相关的脸部分析，比如他们的年龄、性别、脸部表情、头的动作以及种族。...27、Microsoft Project Oxford Vision 允许开发者对Microsoft Project Oxford进行融合。一些API的例子应用包括处理图像、探测图像和反馈缩略图。...为了分析情感或把文本中的一行话进行分类，开发者可能会使用这一API来获得分类标签，分为积极的、中立的和消极的。
该 API 能够用于情感分析、关键语句提取、语言检测以及主题识别这些非结构化文本的处理任务。该 API 并不需要使用者提供相关的训练数据，能够大大降低使用门槛。...Microsoft Cognitive Service – Text Analytics: 提供了情感检测、关键语句提取、主题以及语言分析等功能。...LangId: 能够快速地从多语言中检索结果的服务，并不需要使用者指定哪种语言，并且能够返回结果对应的语言类型。...新版本提供了批处理支持，更好地 API 检索服务、更清晰的 API 使用界面以及更好的注册与账单界面等。...Microsoft Azure Anomaly Detection API : 能够在序列数据中检测出异常数据，譬如检测内存使用过程中是否存在内存泄露的情况。
此后处理包括对 Microsoft Graph 的其他调用、负责任的 AI 检查、安全性、合规性和隐私审查，以及 Microsoft 365 应用交互的命令生成。...2、使用Semantic Kernel实现 在Semantic Kernel的示例中，可以通过内置的 Microsoft Graph 连接器在上下文中添加的： 连接器是技能的一部分，您还可以使用Memory...函数从Memory中的键值存储和矢量数据库中检索和添加内存和先验知识。...通过我们的完整示例，你可以利用高级功能，例如多个对话主题、语音识别、文件上传，通过你自己的最新信息使聊天更智能，持久内存存储允许机器人在每次使用时变得越来越智能，甚至可以下载机器人与他人共享，加入他们的对话...要使用的模型是 Azure OpenAI 服务，它具有丰富的企业安全性，我们可以从Copilot Chat示例程序开始。
还有其他聊天机器人的玩家：wit.ai, Chatfuel, Facebook Messager, Apple Siri, 腾讯机器人平台, Microsoft LUIS.AI, etc....聊天机器人模型分类 基于检索的模型 回答是提前定义的，使用规则引擎、正则匹配或者深度学习训练好的分类器从数据库中挑选一个最佳的回复。...目前，在生产环境下，提供聊天服务的，一般都是基于检索的模型，而Seq2Seq的出现，有可能使基于生成的模型成为主流，因为Seq2Seq在长对话的情况下，依然可以表现的很好。..."订酒店"属于个人助理类服务，目前，api.ai已经支持了这种“追问用户更多信息”的功能，属于简单的问题。 而类似于客服机器人，更多情况是多问题-多交织的对话，就是长对话中，很难解决的问题。...在封闭语境下，只能聊机器人设定的主题。 这主要取决于数据：有什么数据，就能聊什么主题。 比如在车载系统中，对话的机器人一般都是十个左右的意图，围绕意图进行训练聊天主题。 老司机一般都聊什么？
背景： 按照《Oracle Conecpt》的结构一起了解Oracle数据库，这是学习Oracle从入门到精通的基础。...本文主题：第二章《Tables and Table Clusters》 - Overview of Tables。 哈希聚簇概要 哈希聚簇，除了会用一个哈希函数替代索引键之外，就像一个索引聚簇。...不存在独立的聚簇索引。在哈希聚簇中，数据就是索引。 在索引表或者索引聚簇中，Oracle数据库会使用独立索引中的键值定位数据行。...为了查找或存储哈希聚簇中的行，Oracle数据库会对行的聚簇键值性哈希函数。得到的哈希值会对应到聚簇的一个数据块上，数据库会对这些数据块进行读写操作。 哈希是一种提高数据检索性能的可选方法。...当可以满足如下条件的时候，才会从聚簇中得到便利： 对表更多的是检索操作，不是修改操作。 哈希键列通常使用等价条件，例如，department_id=20。对这种查询，聚簇键值会被哈希。
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