%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89）前先根据某种条件过滤数据，例如： 在法律领域，可能只需要从某个特定数据库中搜索相关的法律条款； 在零售业，可能需要搜索某个尺码的男鞋...我们将演示如何利用标量过滤来召回只符合某些特定条件的文档片段，例如特定的来源网址，或者特定的文件名称。大家也可以利用类似的思路实现召回带有特定标签的文档，例如发表年份、版本号等。...Ingestion Pipeline支持上传您在对象存储上的文件（例如AWS S3 和 Google Cloud Storage）。本例中我们将数据上传至 AWS S3。...在代码中粘贴Pre-signed URL 并点击运行。这步会将文件进行分片提取向量并导入到向量数据库 Collection 中。 9....进入collection页面，检查 Collection 和 Schema 是否正确。此时文档片段的向量应该已经显示在Data Preview中了。
1、SVN的hooks start-commit 提交前触发事务 pre-commit 提交完成前触发事务 post-commit 提交完成时触发事务 pre-revprop-change 版本属性修改前触发事务...注：svn status、svn diff和 svn revert这三条命令在没有网络的情况下也可以执行的，原因是svn在本地的.svn中保留了本地版本的原始拷贝。...svn diff path(将修改的文件与基础版本比较) 例如：svn diff test.php svn diff -r m:n path(对版本m和版本n比较差异) 例如：svn diff -r...200:201 test.php 简写：svn di 11、将两个版本之间的差异合并到当前文件 svn merge -r m:n path 例如：svn merge -r 200:205 test.php...（将版本200与205之间的差异合并到当前文件，但是一般都会产生冲突，需要处理一下） 12、SVN 帮助 svn help svn help ci ———————————————————————
然后，将一个文档中所包含的各个特征对应的向量加权求和，加权的系数等于该特征的权重。得到的和向量即表征了这个文档，我们可以用向量之间的夹角来衡量对应文档之间的相似度。...在simhash算法中，并没有直接产生用于分割空间的随机向量，而是间接产生的：第 k个特征的hash签名的第i位拿出来，如果为0，则改为-1，如果为1则不变，作为第i个随机向量的第k维。...举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为 3....我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。 建立倒排索引。 ?...+ "传统干扰4的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，" + "原理上这次差异有多大呢3相当于伪随机数产生算法。
单词嵌入显示了一个更显著的特性：单词之间的类比似乎被编码在单词之间的差异向量中。例如，似乎存在一个恒定的male-female 差异向量： ? ?...事实上，像这样的单词表示是非常重要的： 近年来，在许多NLP系统的成功中，使用word表示已经成为一种关键的“秘制”，包括命名实体识别、词性标记、解析和语义角色标记。...我们也知道，像性别差异这样的事物往往最终会以恒定的差异向量来表示。似乎强迫这些不同的向量在英文和中文的嵌入中都是相同的。...最近，深度学习开始探索将图像和单词嵌入到单一表示中的模型。 ? 它的基本思想是，通过在一个单词嵌入中输出一个向量来对图像进行分类。 它的基本思想是，通过在一个单词嵌入输出一个向量来对图像进行分类。...(这些结果都利用了一种“这些词是相似的”推理。但基于单词之间的关系，似乎应该有更强的结果。在我们的词嵌入空间中，男性和女性版本的词语之间存在一致的差异向量。
在向量函数的计算过程中，会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此，查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。...例如，不要在循环中使用这些函数来计算文档向量和多个其他向量之间的相似性。如果需要该功能，可以通过直接访问向量值来重新实现这些函数。...与表示相似性的余弦相似度不同，1norm和l2norm表示距离或差异。这意味着，向量越相似，由1norm和l2norm函数产生的分数就越低。...因此，当我们需要相似的向量来获得更高的分数时，我们将1norm和l2norm的输出反过来。另外，为了避免在文档向量与查询完全匹配时被除0，在分母中加了1。...ES 中向量检索 doc[].vectorValue 函数是在 Elasticsearch 7.8.0 版本开始支持的，在ES 7.5.1 或 7.8.0 以下版本会运行失败。
论文还介绍了一种称为“Overpacking”的新近似方法，这种方法可以在牺牲一定精度的前提下（MAE为0.47），在一个DSP块中实现更多的乘法操作，例如可以将六个4位乘法操作挤入一个DSP块中，相较于之前的方法提高了利用率...这种技术通过重新排列输入值来实现，使得四个独立的乘法可以在单个DSP块中同时完成。 输入向量a和w各有两个元素，分别为a0和a1，以及w0和w1。...输入向量a和w的偏移量分别存储在集合aoff和woff中，位宽分别存储在awdth和wwdth中。 结果向量r包含外积a·w>的结果，其偏移量和位宽分别存储在roff和rwdth中。...偏移量决定了输入向量元素与结果向量元素之间的关系，可以用数学公式表示，即roff,j·|aoff|+i= aoff,i+ woff,j。...测量指标：使用平均绝对误差（MAE）和错误比例（EP）作为评估标准，以比较实际输出与期望输出之间的差异。
这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。...这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术，是文本处理与知识提取不可或缺的技术。...作者&编辑 | 小Dream哥 前述 关系分类与提取是一个重要的NLP任务，其主要目标是提取出实体以它们之间的关系。在BERT之前，最有效的关系分类方法主要是基于CNN或RNN。...如上图所示，是R-BERT的模型结构在模型中，需要注意一下三点： 1.为了使BERT模型能够定位两个实体的位置，作者在每个句子的开头添加 "[CLS]" ，在第一个实体前后添加特殊字符 "$" ，在第二个实体前后添加特殊字符...实体识别模块 实体抽取模块和我们前面介绍的实体抽取模块基本相同，感兴趣的同学可以看如下的文章： 【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 该模型中差异仅仅在于，文本经过BERT进行特征抽取之后
休伊特(Hewitt)和曼宁(Manning)在《一种用于在单词表示中查找语法的结构探针》中指出，一些语言处理网络构造了这种语法树的几何副本。...在上面的证明中，我们可以完全随机地选择n个向量，而不是使用来自Rm中的单位高斯分布e1，...，en-1∈Rn-1中的基向量。如果m远大于n，很可能结果是近似的毕达哥拉斯嵌入。...使用完全随机的树嵌入进行初始化，另外为每个顶点选择一个特殊的随机向量；然后在每个步骤中，移动每个子节点，使其更接近其父节点的位置加上子节点的特殊向量。结果将是近似的毕达哥拉斯嵌入。...为了概括介绍，我们研究树嵌入的动机是Hewitt和Manning的最新成果。他们的论文“一种用于在单词表示中查找语法的结构探针”中表明，上下文嵌入似乎在几何上编码依存句法分析树。...但我们可以更进一步，并展示嵌入与理想化模型的不同之处。在下面的图6中，每条边的颜色表示欧几里德距离和树距离之间的差异。我们还用虚线连接没有依赖关系但其位置（在PCA之前）比预期更接近的单词对。
不同的3D形状之间虽然在整体结构上差异较大，但其可能分享着一些十分相似的局部结构。例如图片中所示的自行车和汽车，虽然他们整体上差别较大，但他们的轮子共享着十分相似的几何形状。...项目主页(包括codes和pre-trained models): https://tiangeluo.github.io/projectpages/ltg.html 具体来说，我们在3D形状数据集PartNet...上进行实验，我们的训练类别和测试类别之间完全没有重叠，比如训练类别包含椅子、台灯，测试类别包含床、水龙头。...我们在训练类别上训练模型，然后直接在测试类别上进行测试，模型的训练过程中没有看见过任何测试类别的样本。本文提出的模型可以提供对未见3D形状、场景的理解。...可以看到我们的方法在训练过的类别上取得了和SOTA方法相似的性能，在未训练过的类别上较大地超过了现有三种学习方法。
休伊特(Hewitt)和曼宁(Manning)在《一种用于在单词表示中查找语法的结构探针》中指出，一些语言处理网络构造了这种语法树的几何副本。...使用完全随机的树嵌入进行初始化，另外为每个顶点选择一个特殊的随机向量；然后在每个步骤中，移动每个子节点，使其更接近其父节点的位置加上子节点的特殊向量。结果将是近似的毕达哥拉斯嵌入。...为了概括介绍，我们研究树嵌入的动机是Hewitt和Manning的最新成果。他们的论文“一种用于在单词表示中查找语法的结构探针”中表明，上下文嵌入似乎在几何上编码依存句法分析树。...但理想形状和实际形状之间的差异可能非常有趣。经验嵌入与其数学理想化之间的系统差异可以为BERT如何处理语言提供进一步的线索。 注：PCA比t-SNE或UMAP的可视化有更好的可读性。...但我们可以更进一步，并展示嵌入与理想化模型的不同之处。在下面的图6中，每条边的颜色表示欧几里德距离和树距离之间的差异。我们还用虚线连接没有依赖关系但其位置（在PCA之前）比预期更接近的单词对。 ?
学生的情境信息记录表示为三元组 集合R_q；答题记录表示为 的集合R_e，其中 r_q与r_e分别是学生s对情境问题q的回答与在练习e上的得分。...其次，该研究使用注意力机制计算学生特性与情境信息之间的相性，从而自适应学习不同情境信息对学生的影响权重。接着，该研究使用自注意力机制模块来模拟不同输入之间的相互影响情况。...该研究在嵌入层将每个情境信息输入r_q映射为情境影响向量c^v与情境特性向量c^k，将学生 id 输入t映射为个性向量x_t。...这说明注意力模块的确模拟了情境信息与学生个性之间的相性。...今晚，超火的太极图形课程首播，带你走进物理仿真世界 太极图形课第一季共安排13节讲堂和12节答疑，通过太极图形资深研究科学家的理论解读和实战经验分享，展示 Taichi 在图形学领域的渲染和固流体仿真。
similarity求两个词之间的相似性；n_similarity为求多个词之间的相似性 其中还可以求词条之间的WMD距离： # !...在ELMo 中，每个单词被赋予一个表示，它是它们所属的整个语料库句子的函数。...专有名词在早期主要是指人名、地名和组织机构名这三类实体名称。...使用这个工具可以很快地利用未登录词中的字词片段来找到最相似的词是哪些，然后可以赋值。...在B词向量集合中，B（a） = B（b），B词向量集合中就有a词的向量了。
一些最基础的统计检验基本上都是比较连续数据之间的差异，可能是两个组之间的比较，也可能是单组与特定值或预设值之间的比较，这便是本章的主题了。...，告诉我们是单样本的t检验，在这个函数里，如果一个向量参数和一个mu参数，那么做的就是单组独立样本的t检验。...t = -2.8203, df = 10, p-value = 0.01815 结果显示中t=-2.8203是统计量，df代表自由度，p-value是最终的p值，p=0.01815<0.05,于是在检验水准在...我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...配对t检验可以通过下面代码实现： > t.test(pre,post,paired=T) Paired t-test data: pre and post t = 11.941, df = 10,
例如，在图2A所示的试验中，动物选择了两滴葡萄汁和六滴薄荷茶。在offer的同时，以注视点为中心呈现一个小的彩色圆圈（0.75o的视角）。...对于每个子集，作者通过将每个神经元分配到子集中的最佳序列，并将所有细胞的序列R2相加，从而计算出总R2，从而确定了提供最大R2的最佳子集。...在第一次评估中，许多神经元似乎在AB和BA试次中呈现出不同的放电模式。例如，图2C和2D显示了一个细胞(post-offer1 时间窗口)相对于变量offer value1的活动。...在这些实验中，可供选择的物品有一些以视觉特征为代表的独特特征。例如，在一个选择任务中，两种奖励与不同颜色代表的不同奖励强度相关。分析主要集中在post-offer2的时间窗口。...对chosen value细胞的分析提供了类似的结果（图S4D和S4E）。这些结果表明，offer1的记忆痕迹可能分布在回路中或可能涉及其他脑区。 ?
为了方便起见，作者使用 A_{pre} \in R^{h×N×N} 表示 Softmax(·) 之前的注意力图，而 Softmax(·) 之后的注意力图表示为 A_{post} \in R^{h×N×N...如图 2 所示，普通 MHSA 模块和作者的 hMHSA 模块之间的差异有两个： 生成的 \hat Q 和 \hat K ； 在 Softmax(·) 之前插入的IHH和CHH模块。...在 IHH(·) 阶段，将 A^r_{pre} ∈ R^{h/2×N×N} 中的每个实 N×N 注意映射Reshape为 N×h×W ，其中 h 和 W 是输入 X 的原始空间维度，将 A^r_{pre...在MHSA模块中，输入特征形状为N×C，转换X到Q、K和V的3个Conv 1×1贡献了 3NC^2 的FLOPs， QK^T 和 A_{post}V 都贡献了 N^2C ， Proj(·) 贡献了 NC...首先，注意力Head 之间的相似性计算为： 其中， A^l_n 为第 n 个块中的第 l 个Head， 为两个向量之间的内积。
例如x=1010，y=1011，那么x和y的海明距离就是1。又如x=1000，y=1111，那么x和y的海明距离就是3。...，它们之间的Jaccard Coefficient定义为： ? ，值越大越相似。 例如 ? ， ? ，则 ? 。...3、第二次LSH把Signature Matrix哈希一下，就得到了每个数据点最终被hash到了哪个bucket里，如果新来一个数据点，假如是一个网页的特征向量，我想找和这个网页相似的网页，那么把这个网页对应的特征向量...，下面列举一些应用： （1）查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理...（3）图像检索 在图像检索领域，每张图片可以由一个或多个特征向量来表达，为了检索出与查询图片相似的图片集合，我们可以对图片数据库中的所有特征向量建立LSH索引，然后通过查找LSH索引来加快检索速度。
然后，将一个文档中所包含的各个特征对应的向量加权求和，加权的系数等于该特征的权重。得到的和向量即表征了这个文档，我们可以用向量之间的夹角来衡量对应文档之间的相似度。...在simhash算法中，并没有直接产生用于分割空间的随机向量，而是间接产生的：第 k个特征的hash签名的第i位拿出来，如果为0，则改为-1，如果为1则不变，作为第i个随机向量的第k维。...举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为 3....我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。 建立倒排索引。...+ “传统干扰4的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，” + “原理上这次差异有多大呢3相当于伪随机数产生算法。
图片2.1 内积距离内积距离计算的是两个向量在方向上的差异，夹角越小越相似，因此内积值越大越相似。两条向量内积距离的计算公式为：图片内积更适合计算向量的方向而不是大小，通常用于推荐场景。...3.3 基于量化基于量化的结构进行快速检索的主要思想是将高精度的数值或向量，通过损失一定的精度，用近似的形式进行存储和计算，加快检索速度。优点是减少计算次数，加快检索速度，缺点是有一定的精度损失。...图片对称距离计算：直接使用两个压缩向量x，y的索引值所对应的码字q(x),q(y)之间的距离代替之，而q(x),q(y)之间的距离可以离线计算，因此可以把q(x),q(y)之间的距离制作成查找表，只要按照压缩向量的索引值进行对应的查找就可以了...LSH定义：将这样的一族hash函数 H={h:S→U} 称为是(r1,r2,p1,p2)敏感的，如果对于任意H中的函数h，满足以下2个条件：如果d(O1,O2)<r1，那么Pr[h(O1)=h(O2)...图片哈希函数是局部敏感的：相近的样本点对比相远的样本点对更容易发生碰撞。LSH的设计能够通过相应的参数控制出现数据失真的概率，最关键的是构造合适的哈希函数族使得最近邻查找更为精确。4.
因此需要解决Pre-Training和Fine-Tuning之间的Gap。...有相关工作在实验中发现，在同样的数据集和训练条件下， 选择不同的Pattern和Verbalizer会产生差异很大的结果 ，如下图所示（一般情况下，Template等同于Pattern，Verbalizer...使得Prompt-Tuning与MLM在语义和分布上依然存在差异。...,xn ，通过一个预训练模型对应的embedding table，可以将 n 个token表示为一个向量矩阵 (X_e->R^{n*e}) ，其中 e 是向量的维度（其与预训练模型的配置有关，例如...连续模板中的每个伪标记 v_i 可以视为参数，也可以视为一个token，因此，可以通过另一个embedding table获得 p 个伪标记token标记为向量矩阵 (P_e->R^{p*e})
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