唯一的区别是为每个新维度添加一个距离项。 与词嵌入类似 我们在图嵌入运动中获得的许多知识都来自于自然语言处理领域。数据科学家使用单词嵌入技术创建了英语中任意两个单词或短语之间的精确距离计算。...一旦您在这些量表上给每个单词评分后，您就可以找到类似的单词。例如，单词“公主”在皇室性别空间中可能最接近单词“女王”。 这里的挑战是，在这些维度中手动给每个单词评分会花费很长时间。...请注意，如果我们有一个以前从未见过的新词，则此方法将行不通。 英语大约有40000个单词在日常讲话中使用。我们可以将每个单词放入一个知识图谱中，并在每个单词和每个其他单词之间创建成对链接。...单词嵌入（每个单词或短语都有嵌入）是同构图的另一个示例。 但是，知识图谱通常具有许多不同类型的顶点和许多类型的边。这些被称为多部分图。而且它们使嵌入的计算过程更加复杂。...我认为，就像AlexNet在图像分类中取得突破并且BERT为NLP设定新标准一样，在接下来的几年中，我们将看到图形嵌入将在创新分析领域占据中心地位。
跟踪所有这些差异很困难，因此，我整理了一些常见问题及其解决方案方便大家查看。 1.重置button和input元素的背景 添加一个按钮时，重置它的背景，否则它会在不同的浏览器中看起来不同。...当 Flex 项目的数量是动态的时，不要使用justify-content: space-between 当将justify-content: space-between应用于flex容器时，它将分配元素并在元素之间留出相等的空间...使用伪元素 我经常使用伪元素，它们为我们提供了一种创建伪造元素的方法，主要用于装饰目的，而无需将其添加到HTML中。...使用 display: inline-block 会出现怪异的空格 为多个元素设置 display: inline-block或 display: inline，会在每个元素之间创建一个很小的空格。...之所以会添加空格，是因为浏览器将元素解释为单词，因此在每个元素之间添加了一个字符空间。
通过对齐的训练数据集（包含不同语言的相似句子的数据集），可以使模型学习的不是语言之间的单词翻译，而是每个句子背后的关系和含义，而与语言无关。...让我们考虑几个例子在本练习中，当英语和中文的句子具有相同的基本含义时，我们会将它们映射到嵌入空间的同一部分。假设我们有以下句子，我想对其进行索引和搜索。...（我知道，命名事物很困难。）该模型在一个名为 CCPairs 的特殊的纯英文数据集上进行训练，并在训练过程中引入了一些新方法。...我们已经大致了解了多语言嵌入的介绍，并且对 E5 有了一些了解。让我们看一下如何将所有这些实际连接到 Elasticsearch 的搜索体验中。...例如，如果您只有一个中文文本语料库，您可以自由地使用相同的模型和相同的方法来仅使用中文查询来搜索该语料库。它们都是相同的模型，并且最终的嵌入空间相同！
然后，我用Tensorboard来设想这些Embedding，Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个新的空间中去。...，这个模型在寻找单词之间的关系方面变得更好了。...，并为每个单词创建一个向量，这样在语料库中共享公共上下文的词就位于向量空间中彼此相邻的位置。...这些单词向量可以很好地捕捉单词之间的上下文关系(例如，黑色、白色和红色的示例向量是紧密联系在一起的)，我们使用这些向量来获得更好的性能，而不是像文本分类或新文本生成这样的自然语言处理任务。...有两个主要的模型可以生成这些词向量——CBOW模型和skip-gram模型。CBOW模型尝试预测给定上下文词的中心词，而skip-gram模型试图预测给定中心词的上下文词。
然后，在散点图上可视化这些点以观察它们是如何在空间中分离的。有一些比较流行的降维技术，如 T-SNE 或 UMAP。...例如，我们可以在每一个 epoch 后进行可视化直到训练完成，然后对它们进行对比。它的进一步扩展是生成可视化动画。这可以通过这些静态可视化图和它们之间的插入控制点来实现——从而实现逐点转换。...而且这里 insult 的意味似乎比较微弱！ 我也很好奇红色点簇中心的一些绿点。为什么模型会分不清它们？他们的文本是什么样的？...有趣的是，当我们对嵌入进行调整时，最初单词「food」与「ramen」（拉面）、「pork」（猪肉）等食物内含类别的空间距离相距甚远，然后它们之间的距离逐渐接近。...因此，我只是将所有恶意词汇变成红色并在动画中追踪它们。下图展示了词嵌入的变化轨迹：（PG-13 提示！） ? 这看起来是不是很吸引人？该模型将脏话（表达恶意的单词）很好地分到一个集群中。
轨道 ❝轨道是两个相邻网格线之间的空间。 ❞ 我们可以将它们看作是网格的列或行。 在这个例子中，这是第二行网格线和第三行网格线之间的轨道。 网格区域 ❝网格区域是由四条网格线围成的总空间。...容器高度固定 当我们将容器的高度固定后，在这种情况下，其内部项目的高度会「均分」容器高度。也就是当拥有多个项目时它们被分成大小相同的行。 4. 创建网格单元 默认情况下，Grid将创建单列布局。...❞ 一个有4列的网格实际上有5条列线。当我们将子项分配到网格时，我们使用这些线来锚定它们。如果我们希望子项跨越前3列，它需要从第1行开始，并在第4行结束。...在这个示例中，我设置了一组按钮，并使用 Grid 对它们进行了排列： 如果我们使用的是带有键盘的设备，可以通过点击左上角的第一个按钮（One），然后按 Tab 键逐个移动按钮。...：在每个网格项之间放置相等量的空间，两端的空间为一半大小 space-between：在每个网格项之间放置相等量的空间，两端没有空间 space-evenly：在每个网格项之间放置相等量的空间，包括两端
出于可视化目的，将这些权重的维度降低为 2-D 或 3-D。然后，在散点图上可视化这些点，以查看它们在空间中的分离情况。我们可以使用流行的降维技术，例如 T-SNE 或 UMAP。...这可以通过采用这些数据点的静态可视化并在它们之间插入点来完成--从而引起逐点过渡。 这个想法让我很兴奋，于是我继续开发了基于 D3.js 的 Javascript 工具，使我们能够生成这些可视化。...文本 1（带蓝色箭头的绿点）：「废话废话废话废话废话废话」。 文本 2（带蓝色箭头的红点）：「我讨厌你我讨厌你我讨厌你我讨厌你我讨厌你我讨厌你我恨你」。 模型如何将两个重复的文本放在一起，这很有趣。...而且侮辱的概念在这里似乎很微妙！ 我也好奇地看着红色星团中心的一些绿点。为什么模型会对它们感到困惑？他们的文本会是什么样的？...我有时会看到神经网络将有相似的单词的句子放在一起 - 尽管整个句子的含义是不同的。我确实看到这种影响随着训练的进行（验证损失减少）逐渐消失。 正如帖子开头所提到的，这种行为并不能保证一致。
你可以把你的布局文件放在你项目的任何地方，但把它们添加到src/layouts目录中是很好的做法。 在我们的项目中，有一些跨页面的共享标记可以作为模板使用，以避免在不同的文件中重复它们。...获取数据 我们教程的这一部分，我们将使用Bejamas API从服务器获取一些数据，并在我们的主页上创建这些案例研究卡。 在Astro中获取数据是非常容易的。...为了更有条理，我创建了一个blog文件夹，把我的.md文件放在那里，并把我的第一个Markdown内容添加到其中： image.png 由于src/pages目录下的Astro组件（.astro）和Markdown...我没有太多的时间，只想使用别人的作品，以便能够尽快创建我的页面。我搜索了一下FAQ的React组件，出现了一些链接。 那么问题来了，如何将React组件添加到你的项目中。...总结 总之，作为网络开发者，JavaScript框架的兴起赋予了我们诸多力量和丰富的体验。我们喜欢使用这些框架，因为它们使创建组件、共享和重用它们变得很容易。
如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...因此，该模型现在可以在查看这些单词周围的所有上下文的同时，预测未见过的单词。 请注意，即使我只应该屏蔽一个字，我在这里也屏蔽了3个字，因为在这个示例中要解释的8的15％是1。...训练额外的NSP任务 BERT的论文中写道: 许多重要的下游任务，如问答(QA)和自然语言推理(NLI)，都是基于对两个句子之间关系的理解，而语言建模并没有直接捕捉到这些关系。...那么如何将其用于各种任务？ 相关任务的微调 通过在[CLS]输出的顶部添加几层并调整权重，我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ? 本文提供了如何将BERT用于其他任务的方法： ?...因此，在上面的例子中，我们定义了两个向量S和E(这将在微调过程中学习)，它们都有形状(1x768)。然后我们取这些向量与第二个句子BERT的输出向量的点积，得到一些分数。
在这篇文章中，我们主要介绍： 布局变化：它们是什么，何时发生。 基于CSS的方法以及为什么它们并不总是有效。...换句话说，这个错误的发生是因为测量的距离和变换原点之间的差异：getBoundingClientRect()返回元素的左上角，而变换原点默认是在元素的中心。...只有当两个正方形的大小相同时，左上角的点之间的距离和中心之间的距离才是相等的。 为了简单起见，我在这里只比较水平距离--如果我们考虑到垂直距离，同样的概念也适用。...当最终的正方形较大时，中心之间的距离大于左上角各点之间的距离。同样，当最终的正方形较小时，中心之间的距离小于左上角各点之间的距离。...，不可能一个子组件被校正而另一个子组件不被校正 如果子组件也在做动画，可能会有问题--我没有测试过，但我认为比例校正会导致问题，因为我们扭曲了子组件的坐标空间 Framer Motion 的做法有点不同
大数据文摘作品 编译：小鱼、蒋宝尚 “老矿工”用5000字讲清区块链工作原理：去中心化、分布式存储、哈希函数加密，这些都是什么？ 除非你居住在世外桃源，要不然你一定听说过比特币和区块链。...只有这样，这些人才能依靠自己运营这个去中心化的系统。 “可以存一些比特币，万一以后它涨了呢。如果这么想的人多了，那设想就变成现实了。” ——中本聪 系统里有多少人就算足够多了？至少三个。...假设你从左边发送数字4，它在右边吐出单词：'dcbea'。 它是如何将数字4转换成'dcbea'这个词？ 没人知道。而且，转换过程不可逆。...我们将使用类似的加密机制来加密我们所有的页面，并将它们放在各自的文件夹中。...加密数字可以让任何人发现交易中的不一致性，对吗？如果我继续为已修改的交易计算一个新的加密数字，并在页面上添加这一数字，该怎么办呢？
在这篇博客的过程中，我将概括介绍一些模型和算法，这些模型和算法已经越来越接近这个难以实现的目标，即在一个共同的嵌入空间中捕捉多种语言单词之间的关系。...注意：虽然神经MT方法通过针对MT目标进行优化的方式来隐式学习共享的跨语言嵌入空间，但我们依然将重点放在本博客文章中明确学习跨语言单词表示的模型。...伪交叉语言：这些方法通过混合不同语言的语境来创建跨语言伪语料库。然后，他们在创建的语料库上训练一个现成的单词嵌入模型。原理是跨语言语境允许用学习表达来捕捉跨语言关系。...跨语言训练：这些模型在平行语料库上训练它们的嵌入，并且优化不同语言嵌入之间的跨语言限制，从而使得相似词语的嵌入在共享向量空间中相互接近。 联合优化：这些方法在并行（可选单语言数据）上训练模型。...正交变换，归一化和平均中心 以前的方法已经引入了模型，对不同语言的单语言表达映射给不同的约束。然而，这些方法和限制之间的关系并不清楚。
“System.ComponentModel.DataAnnotations”命名空间定义了一系列具体的ValidationAttribute特性类型，它们大都可以直接应用在自定义数据类型的某个属性上对目标数据成员实施验证...这些预定义验证特性不是本章论述的重点，我们会在“下篇”中对它们作一个概括性的介绍。...常规验证可以通过上面列出的这些预定义ValidationAttribute特性来完成，但是在很多情况下我们需要通过创建自定义的ValidationAttribute特性来解决一些特殊的验证。...三个ValidationAttribute特性采用的错误消息均定义在项目默认的资源文件中（我们可以采用这样的步骤创建这个资源文件：右键选择Solution Exploror中的项目，并在上下文菜单中选择...这些自我验证类型是实现了具有如下定义的接口IValidatableObject，该接口定义在“System.ComponentModel.DataAnnotations”命名空间下。
前端组件化的核心思路就是将一个巨大复杂的东西拆分成若干个小东西（组件），这些组件可以自由组合、替换和删除，同时不影响整个应用的运行，这就是组件化开发。...2.3 模板抽离 上面的 something 可以单独抽离出来放在一个有 id 的 中，之后直接...注意： PascalCase 每个单词首字母都大写，而 camelCase 即驼峰式命名第一个单词首字母不大写。 4. 为什么组件的 data 必须是函数？...如下图所示，我们只操作了一个组件，但三个组件数据都同步改变： image.png 相反，如果 data 是函数，那么每次函数执行时都会开辟新的内存空间，创建并返回一个新的对象副本，这使得每个实例都有自己的...data 对象，实例互相之间不影响。
"的动画 如何将动画相互叠加以创建一个高级动画 如何通过应用上面学到的两点来创建一个过山车动画 什么是贝塞尔曲线 CSS中的 cubic-bezier 函数是一个缓动函数，可以让我们完全控制动画在时间上的表现...它们都必须在同一时间开始，并在同一时间完成它们的路径。因此，每一个点都是根据它所移动的线长以适当的速度移动的。 三次贝塞尔曲线 三次贝塞尔曲线由4个点组成。P0, P1, P2和P3。...了解动画 过山车路径由三部分组成： 滑动部分 循环部分 还会有一些动画，在上面的两个动画之间创造水平空间 我们将首先创建一个简单的球，作为我们过山车的 "车"。...我们需要选择一个合适的V，使我们的动画缓慢地向右移动，但又不能太多，以免占用整个空间。在这种情况下，我发现0.55最适合。...添加水平空间 在做循环之前，球应该沿着X轴移动一小会儿，所以两个动画之间有空间。
本文 GitHub https://github.com/qq449245884/xiaozhi 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。 组件是前端框架的基本构建块。...将该组件与触发它的因素分组 有时有两个独立的组件在某种情况下一起使用。最好把它们放在一个新的组件中，这样重复使用和移动它们更容易。 一个常见的例子是 Modal 组件。...但一定要确保它是一个单一的层次。如果不是，那就寻找一种方法来改进你的组件设计和它们之间的关系。 8. 纯粹的UI组件不应访问应用程序的状态 有两种类型的前端组件：纯UI组件和特定应用组件。...纯粹的UI组件是像按钮、输入框等。它们不应该知道关于应用程序的任何事情。它们的工作仅仅是为了显示UI--它们通过 props 获取数据。...不要在组件中指定 width 或 margin 当创建一个组件时，你应该把它看作是一块UI，可以像其他本地元素一样使用。 让用户指定组件周围的空间是实现这一目标的好方法。
因此，我们构建了半自动的机器学习系统，以帮助我们针对于不同的语言熟悉程度进行的内容创建过程（根据 CEFR 标准进行衡量）。...例如，下面的截图展示了该工具如何将原始爱伦·坡原文的一些单词评估为 C1 或 C2 级别（红色高亮表示），并在简化文本中将最高级的单词（「nervous」）评估为 B1 级别（橙色高亮表示）。 ?...MWE 将单词映射到一个 300 维的空间中，在这个空间中，出现在多语言的语料库中的相似特征和语义上下文中的单词会距离较近，从而提供了语言无关的单词「含义」的表征，简化后的三维空间如图所示 ?...但是，如果将这些表达形式逐字地翻译为另一种语言，则最终会得到西班牙语形容词 hambriento（对应英文「hungry」）或英语名词「hunger」（对应西班牙语「hambre」），它们实际上都是 B1...除此之外，语言之间惯用语表达的不匹配使我们很难简单地翻译单词表。我们发现，我们对词频和语义建模的方法可以帮助我们做得更好。
深度学习 DeepWalk 通过将节点视为单词并生成短随机游走作为句子来弥补网络嵌入和单词嵌入的差距。...LINE 为了更好的保存网络的结构信息，提出了一阶相似度和二阶相似度的概念，并在目标函数中结合了两者 使用广度优先算法，只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为相邻节点 使用负抽样 skip-gram Node2vec...它通过最小化它们的表示之间的欧几里德距离来进一步保持相邻节点之间的接近度 具有多层非线性函数，从而能够捕获到高度非线性的网络结构。然后使用一阶和二阶邻近关系来保持网络结构。...因此期望网络嵌入方法还从节点属性和边缘属性中的丰富内容中学习 挑战：特征的稀疏性，如何将它们合并到现有的网络嵌入框架中 方法： TADW Network repre- sentation learning...每个相同的组也会学到一个向量表示，组向量有两个用处：1）在利用周围节点预测中心节点时，组向量也会加入预测; 2）组向量也会预测组中的其他节点。
当它们被放在列表中时，请将它们缩进八个空格或两个制表符。 1. Open the file. 2....有些人将它们放在出现的段落之后，有些人则将它们放在文档的末尾（例如尾注或脚注）。...区块标签 区块元素──比如 、、、 等标签，必须在前后加上空行，以便于内容区分。而且这些元素的开始与结尾标签，不可以用 tab 或是空白来缩进。...删除线 删除线语法 您可以通过在单词中心放置一条水平线来删除单词。结果看起来像这样。此功能使您可以指示某些单词是一个错误，要从文档中删除。若要删除单词，请在单词前后使用两个波浪号~~。...在支持任务列表的Markdown应用程序中，复选框将显示在内容旁边。要创建任务列表，请在任务列表项之前添加破折号-和方括号[ ]，并在[ ]前面加上空格。
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