01 合并和分割 合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9...]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。...张量的合并可以通过拼接和堆叠来实现，拼接操作并不会产生新的维度，仅在现有的维度上合并，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。...，并不会创建新的维度，如果我们在合并数据时，希望创建一个新的维度，则需要使用tf.stack操作。...C为[2,50,9]，此时我们就可以使用堆叠的操作来创建一个新的维度。
以错误的时间顺序到达的数据在被持久化到磁盘之前会在内存中进行处理和重新排序。因此，数据在到达数据库中之前已经按时间排序。因此，QuestDB不依赖计算密集的索引来为任何时间序列的查询重新排序数据。...只有在暂存区有数据的时候，昂贵的失序提交才会启动。这种设计的好处是，输出是向量，这意味着我们基于向量的阅读器仍然是兼容的。...从一开始可能并不明显，但我们正试图为以下三种类型的每一种建立所需的操作和维度。 失序（O3）排序和合并方案 当以这种方式合并数据集时，前缀和后缀组可以是持续的数据、失序的数据，或者没有数据。...当明确了如何分组和处理暂存区的数据时，一个工人池就会执行所需的操作，在少量的情况下调用memcpy，其他都转向SIMD优化的代码。...这就是为什么我们专注于建立一个坚实的开发者社区，他们可以通过我们的开源分销模式参与并改进产品。 除了使QuestDB易于使用之外，我们还希望使其易于审计、审查，提交代码或其他的项目贡献。
下图是我写的noteshrink.py程序的输出结果： 输出结果是一个相对较小的PNG文件，大小只有121KB。不仅图像内存变小，而且看起来更清晰！这才是我想要的！...该程序最终会将多个压缩后的图像合并为一个PDF文件，就像使用ImageMagick的转换工具一样。...当复印机输出的文件名是scan 9.png和scan 10.png时是非常有帮助的，上述排序功能保证了压缩后的页面在PDF中也保持同样的顺序。 结果 以下是一些程序输出的例子。...如果再次启动这个项目，我想尝试一下其他的量化方案，就在前几天还在想用光谱簇结合最近邻图的方式去尝试一下，当时十分兴奋认为这是一个绝佳的方案，然后就发现已经有一篇2012年的论文提出了完全一样的构思，哎…...你也可以尝试使用最大期望算法来生成描述颜色分布的高斯混合模型——不确定之前是否有人做过类似的实现。
Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法。此外，我还分享了一些让你工作更便捷的技巧。...在继续学习之前，我会建议你阅读一下数据挖掘（data exploration）的代码。为了帮助你更好地理解，我使用了一个数据集来执行这些数据操作和处理。...举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ? 由此我们得到了需要的结果。 注：第二个输出中使用了head（）函数，因为结果中包含很多行。...例如，如果我们想通过贷款状况来比较申请人收入的分布，我们可以这样做： ? ? ? ? 可见收入本身并不是一个决定性因素， 因为获得/未获得贷款的人没有明显的收入差异。...有些类别的频率可能非常低，把它们归为一类一般会是个好主意。 在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ?
RAG通过在生成文本输出之前先检索大量相关信息，然后将这些检索到的信息作为上下文输入到一个生成模型中，从而缓解了幻觉问题。...幻觉的问题也暗示了大模型是一个黑匣子（black box），在没有额外保障措施的情况下在现实环境中部署大模型是不切实际的。 如何解决幻觉问题？ 针对幻觉问题，前人尝试了不同方式去缓解。...检索增强生成 检索增强生成（RAG）是一种使用外部数据源的信息辅助文本生成的技术。它是将检索与生成结合的实践，通过访问外部数据库检索得到有关的信息（通常以chunk形式返回所需信息）。...然后将这些文章与最初的问题合并成一个丰富的提示，使大模型能够综合生成正确的响应。...我们使用这个分数根据与我们的查询的相关性对文档进行重新排序。
于是输入就是两个单词，然后查表取出对应词向量，之后将两个词向量拼接起来，过一个线性层，加入 tanh 激活函数，最后再过线性层输出分数，通过 softmax 将分数转换成对各个词预测的概率，一般取最大概率位置为预测词...先创建所需参数矩阵，之后按照前面的公式来一步步运算。...def nnlm(one_hots): # 创建所需参数 # 词向量表 L = fluid.layers.create_parameter(shape=[n_vocab,...能明显看到 loss 在不断下降，等训练完成，我们就获得一个训练好的模型。 保存模型 在预测前可以尝试先保存一个模型，可以便于之后使用，比如 load 出来做预测。...其实还可以在这里尝试些小技巧，比如共享词向量表为 softmax 前全连接层的权重 W2，以及加入 Bengio 论文中提到的类似残差连接直接将 embedding 连到输出的部分。
MapReduce框架对所有mapper输出的key/value进行排序，并将key值相同的所有value值合并(k2,{v2,v2,…})。...★ Error and fault hadling：为保证在一个错误和故障是常态的环境中完成job执行，JobTracker会尝试重新执行失败的任务。...一旦创建了Eclipse Maven项目，所有实现MapReduce的代码都会加入到这个项目中。Eclipse负责加载所需的库和编译Java代码等等。...构建和执行Mapreduce项目 使用Eclipse开发Hadoop代码是相当简单的，假设你的Eclipse实例是用Maven配置的,首先为你的应用构建一个Maven项目。...一旦创建了Eclipse Maven项目，所有实现MapReduce的代码都会加入到这个项目中。Eclipse负责加载所需的库和编译Java代码等等。
基础模型思路 首先，尝试了不使用预训练语言模型的基础模型，基于Kaggle Toxic比赛的经验，直接使用了当时表现最好的LSTM Encode + Pooling作为基线模型。...在理论上，我们可以采用一个尽可能大的词表在预测过程中去尽可能的减少UNK的存在（有论文的结论是对应UNK不同的词赋于不同随机向量效果，好于一个固定的UNK向量。...在简单尝试了官方的ELMo版本之后，感觉速度相对比较慢，为此，采用了自己实现的一个简化版的ELMo，实质上只使用了ELMo的Loss部分。...程惠阁：如果有时间，可以系统地学习一些名校的深度学习相关的课程，还有很重要的一点，就是实践，我们可以参加去学校项目或者去大公司实习，当然也可以利用AI Challenger、Kaggle这样的竞赛平台进行实践...程惠阁：作为一个TensorFlow重度用户，我学会了使用PyTorch并且体验到PyTorch带来的优雅与高效。体验到了预训练语言模型的威力。
然而，事实证明这已经是一项相当困难的工作！花费太多的资源和时间是一种浪费。 因此，我决定设计一个系统，通过扫描多篇文章为我提供一个要点整合的摘要。如何着手做这件事？...这就是我将在本教程中向大家展示的内容。我们将在一个爬取得到的文章集合的文本数据集上应用TextRank算法，以创建一个漂亮而简洁的文章摘要。...我们首先获取每个句子的所有组成词的向量（从GloVe词向量文件中获取，每个向量大小为100个元素），然后取这些向量的平均值，得出这个句子的合并向量为这个句子的特征向量。 8....相似矩阵准备 下一步是找出句子之间的相似性，我们将使用余弦相似性来解决这个问题。让我们为这个任务创建一个空的相似度矩阵，并用句子的余弦相似度填充它。...我将在以后的文章中尝试使用高级技术介绍抽象文本摘要技术。同时，请随时使用下面的评论部分让我知道你对这篇文章的想法或任何问题。
因此，我尝试在youtube趋势视频数据集上创建一个基于内容的推荐系统，该数据集从以下Kaggle来源获得:Trending videos 2021，其中我只使用了英国版本。...然后使用small_bert预训练的嵌入为数据集中存在的每个标题创建对应于内核的嵌入向量。...最终的嵌入将既包含整个序列/标题的合并输出，也包含序列中每个标记的输出，但是在这里，我们将仅使用合并的输出来减少计算能力的使用，并且模型是 无监督学习模型。...我为数据集中存在的所有标题生成了编码。...因此，我们需要为感兴趣的单词创建编码，并在我们的兴趣和标题的编码之间找到相似之处。我使用余弦相似度来确定向量之间的相似度。简单单词中的余弦相似度是两个给定向量的内积，它的值越大表示两个向量越相似。
下面步入正题，我们来介绍NotebookLM的功能，并做一个尝试。 官方介绍 官方介绍是，NotebookLM 是一个基于用户信任信息（也就是用户自己提供的文档）的个性化（私人的）人工智能助手。...行业评价 Tiago Forte（《Building A Second Brain》一书的作者）评价 NotebookLM 为“为创意工作利用 AI 而创建的最佳软件”。...通过上面的提问，我们保存了4个notes，我们选中： 可以看到，系统给出了总结 、创建大纲、合并到笔记等功能，我们试下创建学习指南： 系统生成了一个学习指南，可以看到包含QP、召回、排序等。...离线召回的方法有很多，例如：挖掘曝光日志，利用线上搜索结果页中排名靠前、点击率高的文档来构建索引；离线执行搜索链路，对大量查询词进行召回和排序，将排序结果存储为索引；使用NLP模型，例如doc2query...，输出支持个性化的多模输出 总结 NotebookLM 给了我们一个很好的LLM时代的personalized AI 产品范例，一个很好的RAG落地产品。
在 Elasticsearch 8.8之前，合并段时会创建一个全新的HNSW图索引。意味着，来自每个段的每个向量都被单独添加到一个完全空的图形中。随着段变大，它们的数量增加，合并会变得非常昂贵。...在 8.6 和 8.7 中，我们以多种方式优化了写入处理管道和处理器：我们通过在多个管道间传递单个文档实例来消除了大部分开销.我们优化了一些最常用的处理器：设置和追加使用mustache模板的处理器现在有更快的模板模型创建...TokenStreams通常是分析器的输出，用来导出terms、positions、offsets和payloads 这些为文本字段构建倒排索引所需的所有信息。...优化索引排序索引排序是一个强大的功能，可以通过提前终止查询或将可能匹配查询条件的文档聚集在一起等手段来加速查询。此外，索引排序是时序数据流基础的一部分。...这是一个非常明智的合并策略，它试图将段组织成指数数量的层，默认情况下每个层有10个段。它擅长做低成本的合并、回收删除的文档等工作。那为什么要使用不同的合并策略呢？
刚好作为我在公司的一个工作总结吧。...2.1 业务介绍 2.1.1 自然兴趣建模体系 我们团队有一个重点项目就是构建自然兴趣标签体系为广告主圈选人群。业务目标是为特定的广告主圈选特定的人群进行广告投放。...关于这三个预训练模型演进之路详细介绍可以看下我之前写过的文章《广告行业中那些趣事系列37：广告场景中的超详细的文本分类项目实践汇总》。 第二个阶段是句向量表示优化。...样本集D2合并得到训练集来训练一个初始分类器f0，这里需要注意的是第一轮训练时D2为空。...编码器把输入序列转化成一个固定大小的向量hn，然后解码器根据向量hn单向递归的生成输出序列。
创建一个大小与输入一致的的扫入数组(Scan-IN Array),对于每个元素，若判断其为真，则对应位置的扫如数组置为1，反之为0。...也就是说每一个输入三角形都需要创建一个长度为5个输出三角形的输出数组(中间数组)，接着对结果进行压缩即可。 但是！！！这样做有如下缺点： 浪费空间 需要扫描整个中间数组，而这个数组过于庞大。 ?...下图给出了详细的步骤 1.首先要将值向量和行指针向量共同创建一个值向量的分段表示，也就是说每一段表示稀疏矩阵的一行，即得到 [ a b | c d e | f ] 2.结合列向量索引值得到需要相乘的向量的索引...因为两个list都是有序的，所以可以使用二叉树排序方法(复杂度为O(log(n)))求出它在list2中的相对索引位置，即2。所以最终12的输出索引值应该是2+2=4 ?...更多的细节可以阅读双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法。 4.
）所需的I/O时间应该要比预计的执行时间要低一个数量级。...我在dba.stackexchange.com上寻求帮助，有人给出了一些建议让我尝试，但我没有信心它们能够解决我的问题。我尝试了第一个建议，结果并不乐观。...将数据库表导出为文本文件 我先导出连接两个表需要用到的字段，并按照连接字段进行排序。为了确保排序顺序与Unix工具的排序顺序兼容，我将字段转换为字符类型。...使用Unix命令行工具处理文件 接下来，我使用Unix的join命令来连接这两个文本文件。这个命令线性扫描两个文件，并将第一个字段相同的记录组合在一起。...，并且在预测到备用策略的运行时间过长时，优化器应该使用排序合并连接。
于是，我就尝试打造这个 Rust 辅助学习系统，我将其命名为 RustChat[2] ，在 GitHub 上创建了仓库，方便大家交流。...请编写一个 Rust 函数 find_max，该函数接收一个整数向量作为参数，并返回向量中的最大值。如果向量为空，则返回 None。...选择题： 在 Rust 中，对于排序算法，以下哪个方法是对向量进行原地排序（即不创建新向量）？...请编写一个 Rust 函数 merge_sorted_arrays，该函数接收两个已排序的整数向量作为参数，并将它们合并为一个新的已排序向量。...然后，请为 Circle 和 Rectangle 结构体实现 Drawable trait。最后，请创建一个包含 Circle 和 Rectangle 的向量，并通过调用 draw 方法遍历绘制它们。
块流负责： 读或写一个表。表仅返回一个流用于读写块。 完成数据格式化。比如，如果你打算将数据以 Pretty 格式输出到终端，你可以创建一个块输出流，将块写入该流中，然后进行格式化。 执行数据转换。...块流使用«pull»方法来控制流：当你从第一个流中拉取块时，它会接着从嵌套的流中拉取所需的块，然后整个执行流水线开始工作。»...不用担心：每个成熟的 C++ 项目都会有充分的理由使用某些东西来代替 iostream。 ReadBuffer 和 WriteBuffer 由一个连续的缓冲区和指向缓冲区中某个位置的一个指针组成。...你可以在一个表中使用同一个键创建多个行。 当你向 MergeTree 中插入一堆数据时，数据按主键排序并形成一个新的分块。...复制（Replication） 这些是部分排序的数据块。并且副本尝试使这组片段彼此同步。
下面是如何声明一个Vector包含无形库1,2,3的值： 这将创建一个变量l1，它的类型签名不仅指定它Vector是包含的Ints，而且指定它的Vector长度为3.编译器可以使用此信息来捕获错误。...这听起来很抽象，所以我们来看看cat中的一个简单例子 ： 在这里，我们将两个数字推入堆栈，然后调用该+函数，将两个数字从堆栈中弹出，并将其添加到堆栈中的结果：代码的输出为5。...例如，如果您在C中从头开始编写排序算法，例如编写合并排序的指令，该指令逐步描述如何递归地将数据集分成一半并按排序顺序合并到一起。...如果您使用像Prolog这样的声明性语言对数字进行排序 ，则应该描述所需的输出：“我需要相同的值列表，但索引中的每个项目 i应小于或等于索引处的项目i + 1”。...声明性语言的美妙之处在于它允许你在更高层次的抽象中工作：你只需要描述所需输出的规范。
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