全文检索 搜索引擎我们接触比较多的人工智能技术，大家更为熟悉的elasticsearch就是一种企业级全文检索引擎，如果用es去实现企业内部知识库的检索大概需要5个步奏去实现。...用户检索：当用户输入查询语句时，首先对查询语句进行预处理，如分词、去除停用词等，然后根据预处理后的查询语句在倒排索引中查找相关的文档。...排序：根据一定的排序算法（如TF-IDF、BM25等）计算每个文档与查询语句的相关性得分，然后按照得分从高到低对文档进行排序。 返回结果：最后，将排序后的文档列表返回给用户，完成搜索过程。...搜索引擎返回给用户的是相关联的top N个数据，搜索引擎并不完全知道这些数据哪些符合用户需求，例如我们百度搜索一个东西，百度会给我们提供很多页的备选结果，我们需要在不同页面之间点开链接去查找符合要求的数据...混合检索能力较弱 当用户输入中英文混杂、中文数字混杂情况下搜索准确度下降太快，例如007之金手指，搜索结果就会很混乱，一般解决这种问题的方法还是已添加词库来实现此类检索。
0904自我总结 django模型中有外键关系的表删除相关设置 一.一对一 例如有Author、AuthorDetail两表 author = models.OneToOneField(to='Author...detail', db_constraint=False, on_delete=models.CASCADE ) 1）关系字段放在AuthorDetail表中：作者删除详情删除...，详情删除作者保留 2）作者找详情用 外键related_name(detail)，详情找作者用 外键字段(author) 3）db_constraint断开表关联，on_delete规定逻辑关联删除动作...', db_constraint=False, on_delete=models.DO_NOTHING, ) 1）关系字段放在Book表中(多的一方...关联表内容删了,关联的相关内容不会删除 models.CASCAD关联表内容删了,关联的相关内容会删除 db_constraint关系断开后,但是不影响联表查询 四.多对多关系 例如Book、Author
这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。 判断网页内容是否与用户査询相关，这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。...检索模型是搜索引擎的理论基础，为量化相关性提供了一种数学模型，是对查询词和文档之间进行相似度计算的框架和方法。其本质就是相关度建模。...因为布尔模型只是判断文档要么相关、要么不相关，它的检索策略基于二值判定标准，无法描述与查询条件部分匹配的情况。因此，布尔模型实际上是一个数值检索模型而不是信息检索模型。...概率检索模型是从概率排序原理推导出来的。 基本假设前提和理论： 1).相关性独立原则：文献对一个检索式的相关性与文献集合中的其他文献是独立的。...语言模型 语言模型： 是借鉴了语音识别领域采用的语言模型技术，将语言模型和信息检索模型相互融合的结果 基本思想： 其他的检索模型的思考路径是从查询到文档，即给定用户查询，如何找出相关的文档
连接依赖：为提高规范化程度，都是通过把低一级的关系模式分解为若干个高一级的关系模式来实现的，在此过程中，应该保证分解后产生的关系模式与原来的模式等价。...如果（U1 ∩ U2 —>U1）∈F+(F的闭包，即F所蕴含的函数依赖的全体)，或（U1 ∩ U2 —>U2）∈F+ ，即U1 ∩ U2 是R1的候选码或是R2的候选码，则这个分解一定是具有无损连接性的...二、关系模式的规范化 满足第一范式条件的关系模式（1NF）：关系模式 R的每一个属性都是原子域，元组的每一个分量都是不可分割的数据项。...（限制关系模式的属性之间不允许有非平凡且非函数依赖的多值依赖） 满足第五范式条件的关系模式（5NF）：关系模式 R∈4NF，消除属于4NF的关系模式中存在的连接依赖。...选择合理的数据库引擎，查询操作较多的与增删改操作较多的数据库分别使用不同的引擎。
COIL有效地结合了Lexical IR和Neural IR各自的优点，通过建立高效的上下文倒排索引缓解了传统检索模型中的词汇不匹配和语义不匹配的问题，同时比起近几天发展起来的稠密向量检索模型，COIL...以BM25为代表的传统信息检索系统通过query和document之间的词汇重叠信息来判断query和document之间的相关度，得益于高效的倒排索引技术，这类基于词汇的检索方式(Lexical IR...以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密检索模型在多个检索任务上取得了最优性能，后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性能更好的稠密检索模型，比如语义残差嵌入(semantic...观察DPR和ColBERT的模型结构，我们自然会思考是否存在介于这两者之间的检索模型，该模型的复杂度和检索速度接近于DPR，而检索准确度接近于ColBERT，而作者提出的COIL模型正好是DPR和ColBERT...之间的词汇重叠信息来为它们之间的相关性打分，相关性得分通常被定义为各个匹配词汇的匹配分数之和，而具体的打分函数通常基于词汇频率(TF)和倒文档频率(IDF)，下面是一种通用的数学定义： 其中 表示查询和文档的重叠词汇
田径赛中百米运动员想跑得快，需要大步幅与高步频，但步幅和步却是一对相互矛盾的存在，只有步幅和步频达到最优平衡点时，人才可以跑的更快，所以任何运动员都需要建立步幅和步频之间的平衡模型。...相关系数，信用评分中一般会使用hoeffding相关系数，所以fico信用评分的代码一般会用SAS来写，相较于其他语言，我也更喜欢用SAS去建立信用评分模型。...数据相关的衡量指标 模型中一般需要Y和X间要相关，但是X之间最好不要相关。...相关有统计意义上的相关和实际业务中的相关之分，有些数据变量间在统计上相关性很强，但是实际业务中却并没有关系，这种情况就需要关注数据是否出了问题。 一般会用相关系数去衡量数据的相关性。...相关性具有如下特点： 1、相关性取正值还是负值取决于分子协方差； 2、相关性的绝对值在0与1之间； 3、相关性绝对值的大小可以说明事物之间相关关系的紧密程度。
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。...依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。...其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。
Dense retrieval将query和document分别编码成向量，可以使用TwinBERT等类似的双塔模型拟合rank loss，得到query和document的向量。...，每层只保留最相关的几个节点，逐层检索）。...2、现有树检索的问题 现有的树检索模型，一般采用两阶段的方式：第一阶段训练query-document的双塔模型，拿到query和document的向量；第二阶段基于第一阶段训练好的向量，通过聚类算法构建层次树...基于query-document的相关性矩阵，以及query-leaf node的assignment矩阵，可以获取到query与document、leaf node的相关关系。...其原理为，如果q1和l1、l2相关，且q1和d2、d4也相关，那么d2、d4都应该出现在l1、l2对应的叶子节点中，以提升树构建和相关性label的一致性。
TLDR: 针对传统跨域推荐中存在的语义缺失问题，本文提出一种新颖的双图大模型跨域推荐方法来捕捉多样化的信息，并采用对齐和对比学习方法促进领域知识转移。...传统的跨域序列推荐模型通过用户和物品建模来获取协同信息，忽略了有价值的语义信息。最近，大语言模型显示出强大的语义推理能力，促使我们引入它们来更好地捕捉语义信息。...然而，将大模型引入跨域序列推荐并非易事，因为有两个关键问题:无缝信息集成和特定领域的生成。...针对这一问题，该文提出了URLLM框架，通过同时探索基于大模型的用户检索方法和领域基础来提高跨域序列推荐的性能。...首先提出一种新的双图序列模型来捕获多样化的信息，以及一种对齐和对比学习方法来促进领域知识迁移。然后，采用用户检索生成模型将结构信息无缝地集成到大模型中，充分利用大模型的推理能力。
关联删除 2. User 模型定义 3. 关联删除使用示例 4. 特别注意 1....关联删除 ---- 模型的关联删除是经常使用的模型特性之一 适用场景举例: 1、在删除文章的同时删除下面的评论 2、 删除用户的同时删除用户的多条评论和多条操作日志 2....User 模型定义 ---- 一个用户对应多条评论和多条操作日志，并且在用户模型已经定义模型关联方法 /** * 一对多关联 用户对应多个评论 * * @return \think\model\relation...关联删除使用示例 ---- 删除一个用户及其发布的评论、操作日志 $user_id = 1; $data = User::with(['comments', 'logs'])->findOrEmpty(...$user_id); $bool = $data->together(['comments', 'logs'])->delete(); 删除多个用户及其发布的评论、操作日志 $data = User::
这里有一个好用的工具，两行代码即可实时通知模型训练状况。本文介绍了一个小型的代码库 Knock Knock，当你的模型训练完成或者训练过程出现问题时，它会及时通知你。而你只需要写两行代码。...项目地址：https://github.com/huggingface/knockknock 在训练深度学习模型时，我们通常会使用早停法。除了粗略的估计，你很难预测出训练什么时候会结束。...因此，为模型训练设置自动通知就很有意思了。而且当训练因为未知原因而中途崩溃时，收到通知就更重要了。 安装 用 pip 或类似的工具安装。 pip install ....使用 该库可无缝使用，只需对代码做最小的修改：你只需在主函数调用上加一个装饰器。 现在有两种设置通知的方式：邮件和 Slack。...最好创建一个新的邮件地址（不要使用常用地址），因为你需要修改账户的安全设置，以允许该 Python 库打开不太安全的 APP（选中 Allow less secure apps）进而访问它。
Turi Create是Apple的工具，可以帮助开发人员简化创建客制化模型的步骤。使用Turi Create，你可以建立自己的客制化机器学习模型。...使用Turi Create，你除了可以创建所有原本使用Create ML创建出的Core ML模型之外，更能创造更多不同类型的模型！...风格转换是一种使用另一张图像风格将图像重新组合的技术，即是什么意思？看看下面利用Prisma 创造出来的图像： ?...如果你没有足够的时间，不用担心，你可以在这里下载最后的Core ML模型（CoreML模型名为“StarryStyle”）。然而，可以的话你还是试试执行整个程序，感受一下它是怎样运作的！ ?...在这段代码中，我们先定义了predictionOutput用来储存模型预测的输出结果。我们以使用者的影像以及风格阵列作为参数，调用模型的prediction方法。
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree...以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...而DELF模型则是ICCV 2017和CVPR 2018（Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking）提到的是当前效果最好的以图搜图的模型...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程） 如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...精排阶段我们只需要以召回但不相关（曝光未点击）作为负例，而召回阶段怎么构造负样本则直接影响着模型性能。...exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。...在训练时也使用一篇文章的不同段落进行训练，在标注label的时候，如果这篇文章为相关，那么其所有段落都标记为相关。当然这样会引入噪声，因为一篇文章虽然相关，但未必其每一段都是相关的。
- 文本匹配的表示模型，该模型将多任务学习应用于图像 - 文本对，并与涵盖 100 多种语言的翻译对相结合。...此外，我们还发现了由 MURAL 表示学到的有趣的语言相关性。 MURAL 架构 MURAL 架构是基于 ALIGN，但以多任务的方式使用。...ALIGN 使用双编码器架构将图像和相关文本描述的表示结合起来，而 MURAL 使用双编码器架构来实现同样的目标，并通过合并翻译对将其扩展到其他语言。...多语言图像到文本和文本到图像检索 为了展示 MURAL 的能力，我们选择了跨模态检索的任务（即基于文本检索相关的图像，反之亦然），并报告了在各种学术图像 - 文本数据集上的得分，这些数据集涵盖了资源丰富的语言...我们发现，相对于最先进的模型 ALIGN，资源不足的语言有着显著的性能提升。 各种多语言图像-文本检索基准的平均召回率。
这样的向量可以代表图像的内容、风格、色彩等信息，从而用于图像识别、分类或检索任务。...收集 这一步骤是数据收集阶段，涉及到从不同的来源（如数据库、网站、文档等）收集需要分析的文本数据。这些数据可以是文章、评论、报告等形式。重点是确定数据源，并确保数据的相关性和质量。 2....结果存储 嵌入向量生成后，需要将它们存储起来以便于后续的检索和分析。...当我们使用向量化模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002模型）将文本转化为向量后，每个向量的维度表示某种语义特征，向量中的值反映了相应特征的强度。...这个比例的本质是测量两个向量之间夹角的余弦值，范围从-1到1： 当余弦值为1时，表示两个向量方向完全相同。 当余弦值为0时，表示两个向量正交，即在高维空间中不相关。
当我们尝试在后期扩展中删除低分和明显不相关的 token 时，我们发现它降低了基准套件中的所有质量指标，包括精度（！）。...如果它们更像分布式向量表示，那么这将得到解释，在这种情况下，清零单个组件显然是不合理的。我们还观察到，我们可以随机删除BERT词汇表的大部分内容，并仍然训练高效的模型，如下图所示。...这提出了一个小小的技术挑战：由于表示不同，因此目前还不清楚应该如何通过正在训练的模型来模仿交叉编码器的行为。我们使用的标准思想是用以下形式的三元组来呈现两个模型（查询、相关文档、不相关文档）。...特别是，它鼓励根据对倒排索引检索成本的影响，从查询和文档表示中删除那些提供很少排名信息的 token。...事实上，99% 的 token 修剪都发生在这一阶段，而且似乎主要是为了删除实际上会损害排名性能的 token。 我们的第二个观察结果是，我们发现它有助于检索模型的泛化性能。
聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。...忽略了加载模型相关日志输出的，使用 CodeGen 模型通过提示词补全后续代码的示例代码如下： $ python3 >>> from paddlenlp import Taskflow >>> codegen...报错原因 报相关错误的原因是，PaddleNLP 在加载社区模型（community/model-name）时，会先去判断对应模型文件在社区网站（ 默认为：https://bj.bcebos.com/paddlenlp...解决思路 解决的思路很简单，在下载社区模型相关文件时，首先检查缓存路径中是否已经存在对应文件，如存在则直接使用，不存在再通过网络请求进行获取。...cached_legacy_config elif url_file_exists(legacy_community_url): 效果验证 离线环境下可通过下列方式，验证加载已下载好的社区模型是否会报错
阻塞IO模型（Blocking I/O） ? Linux 内核一开始提供了 read 与 write 阻塞式操作。...非阻塞IO模型（non-blocking I/O） ? 此时，Linux 内核一开始提供了 read 与 write 非阻塞式操作，可以通过socket设置SOCK_NONBLOCK标记 。...IO复用模型（I/O multiplexing） - select ? 此时，Linux 内核一开始提供了 select 操作，可以把1000次的系统调用，简化为一次系统调用，轮询发生在内核空间。...IO复用模型（I/O multiplexing） - epoll ?...epoll_ctl ： 对文件描述符 fd 和 其监听事件 epoll_event 进行注册，删除，或者修改其监听事件 epoll_event 。
如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...ddim-schduler 库； 3.提供一种“LoRa”的 onnx 模型加载方式； 4.所有相关代码、模型开源 项目地址: https://github.com/TalkUHulk/ai.deploy.box...模型大小>2GB ONNX 模型本质就是一个 Protobuf 序列化后的二进制文件，而 Protobuf 的文件大小限制为 2GB。因此对于 Unet 相关模型来说，存储大小已经超过了限制。...ModelProto 作为 top-level 类，用于绑定 ML 模型并将其计算图与元数据相关联。NodeProto 用来描述了 graph 中的 node。...其实 onnx 模型中已经储存了对应的对应关系，我们使用以下代码先观察下 onnx 模型中村了什么信息(这里只输出了 lora 相关的): onnx_model = onnx.load("unet.onnx
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