在VSM中，该模型不仅考虑全局对齐（预测字幕是否与输入的视频片段相匹配），而且还考虑局部时间对齐（检索视频片段中字幕的时刻）。...与HowTo100M中的描述相比，电视数据集包含了更复杂的情节，需要全面解释人类情感、社会动态和事件的因果关系，使其成为对HowTo100M的有价值的补充，并更接近现实生活场景。...这些视觉特征concat起来，并通过一个全连接(FC)层投影到与token嵌入投影到相同的低维空间中。 由于视频帧是顺序的，因此它们的位置嵌入可以与文本嵌入器中相同的方式进行计算。...NCE损失鼓励模型在给定上下文的情况下，识别正确的帧。与MFFR类似，作者将mask帧的输出输入到一个FC层，将它们投影到一个向量中。...具体来说，重新排序发生在字幕和视觉帧的多模态融合之后。重新排序的特征被输入时间Transformer，产生重新排序的视觉帧嵌入。
");x x[c(2,4,5,1,3)] #按照[]内的顺序进行重新排列 图片 #sort 排序 scores <- c (100,59,73,95,45);scores sort(scores) order...(scores) scores[order(scores)] #sort（x）=x[order(x)] #order函数返回排序结果的值在原有向量中的位置 或 当前位置的值来源于原始向量中的哪个位置上的元素...默认升序，返回的为排序结果的值在原有向量中的位置 scores <- c (100,59,73,95,45);scores kids <- c("jimmy","nicker","Damon","Sophie...","tony") kids[order(scores)] #order可以按照一个向量的顺序将另一个向量进行排序 图片 R包 安装R包 # R包安装 options("repos"=c(CRAN="...("package:stringr") #列出R包中的函数，使用前需要先安装及加载这个R包 R语言中的符号 图片
在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。 因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。 ? ? ? $是用来选取一个变量时用的符号 ?...这对于因子status是有意义的，因为“Excellent”“Improved”“Poor”的排序方式恰好与逻辑顺序相一致。...如果理想中的顺序是“Poor”“Improved”“Excellent”，则会出现类似的问题。按默认的字母顺序排序的因子很少能够让人满意。 你可以通过指定levels选项来覆盖默认排序。例如： ?...各水平的赋值将为1=Poor、2=Improved、3=Excellent。请保证指定的水平与数据中的真实值相匹配，因为任何在数据中出现而未在参数中列举的数据都将被设为缺失值。
导读 无偏的排序学习（ULTR）是从有偏的用户点击日志中训练一个无偏的排序模型。...当前的大多数 ULTR 方法都是基于检验假设（examination hypothesis，EH），它假设点击概率可以分解为两个标量函数，一个与排序特征有关，另一个与偏差因素有关。...基础 在本文中，使用粗体字母表示向量（如， \mathbf{r} ），使用细字母表示标量（如，r）。通常，LTR 的核心是学习一个排序模型f。对于查询，可以按分数降序对文档进行排序。...简单地对向量中的元素进行平均并根据平均值对所有向量进行排序是不合适的。...无论如何选择位置t，都存在一个排序特征 \mathbf{x\in \{x_1,x_2\}} 使得P(t|x)=0。 根本原因是X和T可能不重叠。
使用用户上传的图像，通过模型获得嵌入，并将该嵌入与数据库（索引）中的其他图像的嵌入进行比较，并且搜索结果可以按照相关性排序。...light pairs问题的另一个解决方案是分类损失。...2、重排 信息检索领域的研究人员很早早就发现了：在收到原始搜索结果后，可以通过某种方式对集合进行重新排序来改进搜索结果的质量。...优点：客观稳定的检索质量评价缺点：必须知道与请求相关的样本的总数 5、nDCG (Normalized Discounted Gain) 该度量显示了 top-k 中的元素在它们之间的排序是否正确。...这里不会介绍这个指标的优缺点，因为这是度量指标列表中唯一考虑元素顺序的一个指标。并且有研究表明当需要考虑顺序时，这个指标相当稳定并且适用于大多数情况。
fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。...对于数值数据，这是已读取的值数。您可以将此语法与前面语法中的任何输入参数结合使用。示例全部折叠将文件内容读取到列向量中View MATLAB Command创建一个包含浮点数的示例文本文件。...fileID = fopen('nums1.txt','r');定义要读取的数据的格式。使用 '%f' 指定浮点数。formatSpec = '%f';读取文件数据并按列顺序填充输出数组 A。...formatSpec = '%d %f';sizeA = [2 Inf];读取文件数据并按列顺序填充输出数组 A。fscanf 在整个文件中重新使用格式 formatSpec。...如果 MATLAB® 无法将文件数据与 formatSpec 相匹配，则 A 可以是数值或字符数组。A 的类取决于 fscanf 在停止处理之前读取的值。
例如，模型可以了解到，当看到 x_{in} 是中心词之前的单词时，指示中心词是一个 Location 1.6 重新训练词向量时的陷阱 [重新训练词向量时的陷阱] 背景：我们正在训练一个单词电影评论情绪的逻辑回归分类模型...在训练数据中，我们有“TV”和“telly” 在测试数据中我们有“television”” 预训练的单词向量有三个相似之处： [重新训练词向量时的陷阱] 问题：当我们更新向量时会发生什么 回答： 那些在训练数据中出现的单词会四处移动...正确的反向传播计算方式 一次性计算所有偏导 类似手动计算梯度时的方式 2.8 一般计算图中的反向传播 [一般计算图中的反向传播] Fprop：按拓扑排序顺序访问节点 计算给定父节点的节点的值 Bprop...一般来说，我们的网络有固定的层结构，所以我们可以使用矩阵和雅可比矩阵 2.9 自动微分 [自动微分] 梯度计算可以从 Fprop 的符号表达式中自动推断 每个节点类型需要知道如何计算其输出，以及如何在给定其输出的梯度后计算其输入的梯度.../深层的模型等等) 3.2 向量化形态 [向量化形态] 例如，对单词向量进行循环，而不是将它们全部连接到一个大矩阵中，然后将softmax权值与该矩阵相乘 1000 loops, best of 3:
当查询传统数据库时，寻找与查询相匹配的行。另一方面，向量数据库处理的是向量，而不是字符串和其他元素。...当你与一个由GPT-4驱动的应用程序互动时，会发生以下一系列步骤： 索引化： 当向量嵌入存储在向量数据库中时，使用多种技术将给定的向量嵌入转换为用于更快搜索的数据结构。...这种比较可以是精确的，也可以是近似的，取决于数据库的设计和配置。 后处理： 根据向量数据库，最终的最近邻将被后处理以生成查询的最终输出。此外，最近邻可能被重新排序以供未来参考。...生成式人工智能（GenAI）的创新引入了新的模型类型，如ChatGPT，它们可以产生文本并处理复杂的 人机交互。例如，一些模型允许用户描述一个风景，然后创建一幅与描述相匹配的图片。...图分析 这是向量数据库的另一个用例，包括社区识别、连接预测和图相似性匹配。它们为改进结果提供了高效的图嵌入存储和检索。
编码器和解码器都是具有许多隐藏层的多层感知器。 换句话说，SAE 试图将P[i, :]的信息压缩成低维向量h[i]并重建原始向量。 SAE 还增加了另一个稀疏正则化项。...换句话说，约束确保节点对之间的 KL 散度，具有与图距离相同的相对顺序。...重建损失定义为： 其中P是过渡矩阵，Z是从H中抽取的样本。框架如图 8 所示。然后，目标函数可以使用重新参数化技巧，最小化为常规 VAE [91]。...以这种方式，强制自编码器将先验分布与正则化相匹配。...5.3.3 相似性度量 在 GAE 中，采用了许多相似性度量，例如，L2 重建损失，拉普拉斯特征映射和 AE 的排序损失，以及 VAE 的 KL 散度和 Wasserstein 距离。
order( ) 函数：将元素按数值、字母顺序、逻辑值等从小到大排序后，返回元素的原始次序（位置）； sort( ) 函数：将元素按数值、字母顺序、逻辑值等从小到大排序后，返回已排序的元素； rank(...#返回已排序的元素 [1] 1 3 4 15 92 > rank(x1) #返回元素在向量中的秩（排名） [1] 2 1 3 4 5 order( )的参数和默认值 order(..., na.last...1 # order()对各向量进行排序，返回排序后的原始次序 > order(x) #当遇到相等值时，按原始顺序排列 [1] 1 2 5 6 4 7 3 8 10 9 > order...1 2 5 6 三、order( )应用于多个向量 当order( )中包含两个向量时 # order()对2个向量进行排序 > order(x,y) [1] 6 5 1 2 7...xy$x 与 x 本质上都只是一个向量，其对应关系只有使用函数者自己理解和把握。
4.1.1 平移 从一个位置到另一个位置的变化由平移矩阵 表示。该矩阵通过向量 来平移一个实体。 由下面的公式4.3给出： image.png 平移变换的效果示例如图4.1所示。...例如，假设你有一个具有数百万个顶点的游戏场景，并且场景中的所有对象都必须进行缩放、旋转和最终平移。现在，不是将所有顶点与三个矩阵中的每一个相乘，而是将三个矩阵连接成一个矩阵。...注意这里的顺序。缩放矩阵 应首先应用于顶点，因此出现在合成中的右侧。这种排序意味着 ，其中 是要转换的点。顺便说一下， 是场景图系统常用的顺序。...请注意， 是一个填充了零的 列向量。一些计算得出公式4.19所示表达式的逆： image.png 示例：定向相机。图形中的一个常见任务是调整相机的方向，使其看向某个位置。...向右看的向量可以计算为 。 向量通常不能保证准确向上，因此最终向上向量是另一个叉积， ，它保证被归一化，因为 和 都被归一化并且通过构造垂直。
我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。...想法是使用一个LSTM来读取输入序列，一次一步，以获得大的固定维向量表示，然后使用另一个LSTM来从该向量中提取输出序列(图1)。...由于输入和相应输出之间存在相当大的时间延迟，LSTM成功学习具有长期时间依赖性的数据的能力使其成为该应用的自然选择(图1)。 已经有许多相关的尝试来解决用神经网络排序学习问题的一般顺序。...我们的方法与卡尔奇布伦纳和布伦森·[[18]密切相关，他们是第一个将整个输入句子映射到向量的人，并且与乔等人有关。[5]尽管后者仅用于重新证明基于短语的系统产生的假设。...我们的工作与卡尔奇布伦纳(Kalchbrenner)和布伦森·[(Blunsom 18)关系密切，他们是第一个将输入句子映射成向量，然后再映射回句子的人，尽管他们使用卷积神经网络将句子映射到向量，这种网络会丢失单词的排序
不过，另一个方面来讲，IM系统是不标准的（虽然曾经XMPP这种协议试图解决这个问题，但事实证明那根本不现实），各家几乎都是自已的私有协议、不同的实现逻辑，这也决定了即使同一个技术问题，对于IM来说很难有固定的实现套路和标准的解决方案...参考向量时钟算法：假设有 N 个消息会话方，系统的向量时钟由 N 维时钟组成，向量时钟在各方发送的消息体中传递，并依据向量时钟排序。...这其中最需要关注的问题是：是否要强制排序，或者说，如果实际显示顺序和向量时钟之间的偏序关系不一致，是否要移动消息之间的顺序。...IM 的场景很多，也很复杂，更多的时候需要从产品角度考虑问题。 对于消息是否需要排序的问题，这里只提出一个比较通用的方案：建议会话中不强制排序，会话历史记录中按照向量时钟的偏序关系进行排序。...[3] IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递 [4] IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递 [5] 如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？
我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...:哪个是一个特殊函数，它以递增或递减顺序创建整数数字向量。...---- 因子的relevel 我们已经简要地讨论了一些因子，但只有在实战之后，这种数据类型才会变得更加直观。稍微绕道而行，了解如何在一个因素中重新定义类别。...要重新定义类别，可以将levels参数添加到factor()函数中，并为其提供一个向量，其中包含按所需顺序列出的类别： expression <- factor(expression, levels=c
训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器；使用核技术还可以有效地执行非线性分类。迄今为止线性核技术仍是文本分类的首选技术。...今天，人工智能头条将首先从支持向量机的基础理论知识入手，和大家探讨一个良好的排序算法如何在解决 SVM 问题过程中，在机器学习技术中发挥的重要作用。...下面我就举一个非常重要的案例。 ▌支持向量机 支持向量机(SVM) 是过去几十年发展中出现的最重要的机器学习技术之一。...这里，我将展示用于确定一组点的凸包的Graham’s scan 算法。该算法能够沿着凸包的边界顺序，依次找到其所有的顶点，并通过堆栈的方法有效地检测和去除边界中的凹陷区域。...一旦我们找到参考点，我们可以将该点移动到数组 points 的开头，使其与数组中第一个点互换位置。 接着，利用剩余点相对于参考点的极角关系，我们对其进行排序。
向量： 按照面向对象思想中的数据抽象原则，可对以上的数组结构做一般性推广，使得其以上特性更具普遍性。 向量（vector）就是线性数组的一种抽象与泛化，它也是由具有线性次序的一组元素构成的集合。...向量在内部维护一个元素为 T 的私有数组 _elem[]：其容量由私有变量 _capacity 指示，有效元素数量由 _size 指示，此外进一步约定： 向量中秩为 r 的元素，对应内部数组中的 _elem...与构造函数不同，同一对象只能有一个析构函数，且不得重载。 向量对象的析构，只需释放用于存放元素的内部数组 _elem[]，将其占用的空间交还操作系统。...---- 2.1.6 查找与修改 ---- 无序向量的顺序查找 ---- 对于无序的向量，查找任意指定元素 e 时，由于没有更多的信息可以借助。故在最坏的情况下，对所有元素进行遍历，直到找到该元素。...---- 有序向量的二分查找 ---- 对于一个有序向量 S，其中的元素不再随机分布，秩 r 是 S[r] 在 S 中按大小的相对位次，位于 S[r] 前（后）方的元素均不致于更大（小）。
它们促进社区内的协作和创新，并提供更大的灵活性。然而，它们的性能可能并不总是与专有模型相匹配，而且它们可能缺乏大公司提供的广泛支持和资源。 这些模型之间的选择涉及性能、成本、易用性和灵活性方面的权衡。...从文档创建的嵌入填充了 Vector Store。文档中的每段文本都表示为该存储中的一个向量（嵌入）。因此，Vector Store 成为这些嵌入的存储库，以数学和语义丰富的格式表示原始文档的内容。...现在问题已变成向量格式，LLM 可以有效地搜索向量存储。此查询过程的核心是相似性搜索。LLM 评估问题的向量与向量存储中的每个向量的相似程度。...进行相似性搜索后，LLM 会识别向量库中与问题向量最相似的向量。然后，这些向量会被重新翻译成文本形式，从而检索出与问题最相关、最相似的信息。...Retrievers: 向量的检索 记忆封装 Memory：这里不是物理内存，从文本的角度，可以理解为“上文”、“历史记录”或者说“记忆力”的管理 架构封装 Chain：实现一个功能或者一系列顺序功能组合
赋值 R 中的赋值与一般程序语言存在区别：使用 -< 而非 = 进行赋值。...相关函数 单纯依靠冒号，对于向量内容的批量生成还是不够方便，好在R 提供了一个简单的函数。...match 实例 x 中的列名与y中的列名一致但顺序不同，如果我们想要按照x 列的顺序来排列行，则可以分别将二者存于向量，并使用match 函数来修改y 向量。...# R会尽可能转换为相同类型数据，见2-2 回答。 # 2.如何将两个向量合到一起，组成一个长向量？...a <- c(0,a)# 首 b <- c(b,7) # 尾 n=2 # 二号位 c(a[1:n-1],66,a[n:length(a)]) # 4.如果向量x和y内容一致但顺序不一致，如何按照x的顺序排列
PageRank算法将每个网页的重要性进行量化，从而使其具有可排序性（建立了偏序关系），这样使用户更早地获取到最重要、最相关的网页信息。...这样，当用户进行搜索时，更重要的网页信息就会排在前面。 本文着重分析第三步。在一个互连的网络中，如何定义并且合理量化网页的重要性呢？...另一个值得注意的方面是，表面上来看，被其他所有网页链接的网页3，出乎意料地，竟不是具有最高重要性得分的网页。...更一般地，对于一个无向网W来说，假设它是由r个不连通子网组成，分别记为W1,…,Wr,那么就有dim(V1(A))>=r, 因此就导致有无穷多个特征向量可以成为重要性得分向量。...很容易证明这些特征向量wi是线性无关的，因此整个特征空间V1(A)至少是由这些特征向量张成的，即V1(A)>=r。 孤立点 另一个问题就是孤立点的存在。
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