storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 这里分两步介绍bert的使用：第一怎么使用bert的词向量...如何使用bert的词向量 如何用fine-tuning作文本分类 如何使用bert的词向量 传统的句向量采用词向量的方式求加权平均，无法解决一词多义对句子的影响，bert向量由于包含了上下文信息，从理论来看要比传统方法好...方法一：直接生成词向量 1.下载bert项目 下载地址：https://github.com/google-research/bert 其中extract_features.py文件为bert句向量生成文件...方法二：bert-as-service两行代码加载词向量 详细介绍文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50582974 github地址：https://github.com...0.20782037, ..., -0.24075384, -0.25313932, -0.45011818]], dtype=float32) 方法三不用开启servers服务，简单生成句向量
--- title: "生成向量的常用方法" output: html_document date: "2023-03-08" --- (1)用 c() 结合到一起 c(2,5,6,2,9) ## [...” 1:5 ## [1] 1 2 3 4 5 (3)有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times=3) #把"x"重复3次，组成一个向量...## [1] "x" "x" "x" seq(from=3,to=21,by=3) #从3到21，每3个数取1个数，组成一个向量 ## [1] 3 6 9 12 15 18 21 rnorm(...n=3) #生成3个随机数，组成一个向量 ## [1] -1.238104 1.074730 -1.797385 (4)通过组合,产生更为复杂的向量。
接下来将对文本生成向量和图片生成向量在不同平台SDK下使用方式进行简单介绍。 文本生成向量 OpenAI（官方收费） 安装依赖。 pip install -U openai 文本生成向量示例如下。...pip install -U towhee 文本生成向量示例如下。...pip install -U transformers 图片生成向量相关示例如下。此处调用的是OpenAI开源的CLIP模型。 示例1：图片生成向量。...pip install -U modelscope 图片生成向量示例如下。...pip install -U towhee 图片生成向量示例如下。
---title: "Note-20230906"output: html_documentdate: "2023-09-06"---2.1 向量生成2.1.1 用c()逐一放到一起c(1,2,3,4,5...2.1.4 通过组合之后可以生成更复杂的向量paste0(rep('WY',times = 5),1:6) # 2.1.2 + 2.1.3 规范写法## [1] "WY1" "WY2" "WY3" "WY4...1.584963 2.000000 2.321928sqrt(x)## [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.2360682.2.3 根据条件进行判断，生成逻辑值向量...T) # decreasing的参数可以修改成T，这样就是升序啦## [1] 5 4 4 4 3 3 3 3 2 2 2 2 1 1 12.2.6 能用函数搞定的事情，就别自己数# 一道课堂练习题：生成向量...（这边就是5个）#循环补齐可以在一定程度上简化代码，上文已经提到，这边就不写了2.3 对两个向量的操作x = c(1,3,5,1)y = c(3,2,5,6)# 1.比较运算，生成等长的逻辑向量x ==
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...bert-as-service 分为客户端和服务端，用户可以从 python 代码中调用服务，也可以通过 http 的方式访问。...>= 3.5 和 Tensorflow >= 1.10 客户端可以运行于 Python 2 或 Python 3 下载预训练模型 根据 NLP 任务的类型和规模不同，Google 提供了多种预训练模型供选择
如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢？本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解。...词向量的映射过程 一般来说，我们采用“词 ——> 向量空间1 ——> 向量空间2”的映射过程实现文本单词向量化。...整个映射过程可以分为两步： 1、词 ——> 向量空间1 该步骤解决把一个词转换成vector（数值向量）的问题。例如，将文本单词转换成One-Hot向量。...改进方向： 1）尝试将词向量映射到一个更低维的空间； 2）同时保持词向量在该低维空间中具备语义相似性，如此，越相关的词，它们的向量在这个低维空间里就能靠得越近。...总结 本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解，对Word Embedding生成过程中的相关问题进行了解答，希望能帮助读者提升Word Embedding的实践效率。
作者：@Doragd 摘自机器学习与推荐算法 TLDR: 本文介绍了一种突破传统的双塔式（two-tower）模型的新方法，这种方法利用一个轻量级的生成模型提取一侧（例如文档侧）的特征，并模拟生成另一侧...众所周知，单塔采用全交互方式效果好，但是没法适配向量化召回的框架，也就是无法离线建向量索引，需要实时过模型算分数。而双塔虽然能适配该框架，但是无法做到q侧和d侧的细粒度交互，效果弱于单塔。...colBERT这类工作则属于是两种框架的结合，具体来说就是双塔过计算图得到token-level的n个向量，q侧每个token向量找到最相似的d侧的token向量，然后相似度求和，即maxSim算子。...这种multi-vector indexing的做法实际还是不太适配现有的向量化召回框架，至少没法开箱即用。 回到向量化召回上，如何突破双塔成了一个很好的研究主题。...一种更暴力的方法则是不用生成式，而直接用离线统计的方式，在doc侧引入一堆和这个doc有相关的query作为扩展。 但是笔者更想强调的是，这种生成式方法其实也可以应用在向量化召回中去引入交叉特征。
在Python中，列表支持与整数的乘法运算，但表示的是列表元素的重复，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加...、减、除运算，也不支持列表之间的减、乘、除操作，而加法运算则表示列表元素的合并，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言，...经常需要这样的操作，例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数，或者向量之间的加、减、乘、除运算，Python列表不支持这样的操作，但可以借助于内置函数或运算符模块来实现，如： >>> import...random >>> x = [random.randint(1,100) for i in range(10)] #生成10个介于[1,100]之间的随机数 >>> x [46, 76, 47, 28...>>> z 278 >>> list(map(operator.add, x, y)) #向量对应元素相加 [10, 3, 18, 13, 8, 14, 10, 5, 3, 16] >>> list(
领域最重要的进展之一是来自谷歌的一组研究人员（Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean）创建了 word2vec，这是一种将单词表示为连续向量的技术...，这种连续向量称为「嵌入」（embeddings）。...在物理上，一个嵌入只是表示某个实体的数字列表（即一个向量）。对 word2vec 来说，这些实体就是英文单词。每一个单词拥有一个自己的数字列表。...任何东西的嵌入 单词向量是多种 NLP 任务的必要工具。但是，对于企业通常最关心的实体类型来说，预先训练的词向量并不存在。...例如，我们可以通过一个用户写的帖子，一个大学申请人写的个人陈述，或者人们关于一个政治家的推特和博客帖子来生成实体嵌入。
在Python中，我们可以使用map()函数对list对象中的每一个元素进行循环迭代操作，例如： In [1]: a = [i for i in range(10)] In [2]: a Out[2]...map() 函数生成的是一个map对象，需要使用list()函数对其强制转换为list对象才可以。...Out[3]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 那么在Pandas操作中，有没有类似的功能可以实现对矩阵或者向量进行操作呢？...apply() 在Pandas中，无论是矩阵（DataFrame）或者是向量（Series）对象都是有apply()方法的。...Series是一个向量，但是其中的元素却是一个个数值，如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用？
在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...但是对于机器学习领域广为使用的python语言而言，并没有内置这样的功能，毕竟python是一门通用语言。好消息是，借助一些第三方库，我们也可以很容易的处理向量数值运算。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。...以下内容参考自https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html的博客，并将原文中Python2的代码更新为Python3的代码。...Python3代码： Python from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围 x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j] # 生成网格采样点...2. x = x[:, :2]是为方便后期画图更直观，故只取了前两列特征值向量训练。 3. sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集与测试集。
matlab生成数字1-n的列向量 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 利用行向量 首先生成1-n行矩阵 转置 % n此处设置为5 BD1=1:5 BD2=BD1.
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器...个特征向量， ? 为类标记，当它等于+1时为正例；为-1时为负例。再假设训练数据集是线性可分的。 在超平面wx+b=0确定的情况下，|wx+b|能够相对地表示x距超平面的远近。...假设我们成比例的改变w和b，比如变为2w和2b，超平面没有变，但是函数间隔却会变为原来的两倍，因此，可以对法向量w施加某些约束，如规范化||w||=1，使得间隔是确定的，这时函数间隔就变为几何间隔。...+wnxn+b=0，用w表示所有系数的向量，x表示所有特征的向量，则有： ? 再乘以样本的标签就得到了带符号距离。...也就是说，现在支持向量机转换为以下问题了： ?
上节讲到了支持向量机转换为以下问题了： ? 在线性可分的情况下，将距离分离超平面最近的样本点的实例称为支持向量，支持向量是使yi(wxi+b) -1=0的点。...对于yi=+1的正例点，支持向量在超平面wx+b=1上，对于yi=-1的负例点，支持向量在wx+b=-1上，如图所示： ? ? 举个例子： ? ?...使用对偶算法求解支持向量机的好处： 1、对偶问题更易于求解 2、自然引入核函数，进而推广到非线性分类问题 如何利用对偶算法来求解？ 首先建立拉格朗日函数： ? 其中αi>=0，i=1,2,...,N。...所以，支持向量机就可以转换为以下问题了： ? ? 举个计算的例子： ? ? 以上摘自统计学习方法，仅为自己方便复习所用。
问题 如何生成一个向量。 解决方案 通过c(...)命令对给定的值构建一个向量。 讨论 向量不仅是R的一种数据结构，它还是贯通R软件的重要组成部分。...中的参数自身是向量，那么c(...)...命令会将多个向量合为一个向量： > v1 <- c(1,2,3) > v2 <- c(4,5,6) > c(v1,v2) [1] 1 2 3 4 5 6 对于一个向量来说，其中的内容不能由多种数据格式混合组成...，如在一个向量中同时包含数值和字符串。...为了生成新的向量，R软件将3.1415转换为字符类型，使得3.1415的类型与"foo"的类型一样： > c(3.1415, "foo") [1] "3.1415" "foo" > mode(c(3.1415
在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的支持向量机分类器，并介绍其原理和实现过程。 什么是支持向量机算法？...支持向量机还可以通过核函数来处理非线性分类问题。 使用Python实现支持向量机算法 1....Python实现方法。...支持向量机是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题，并且具有很好的泛化能力。通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用支持向量机模型，并对数据进行分类预测。...希望本文能够帮助读者理解支持向量机算法的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现支持向量机模型。
Python本身对向量操作的支持并不是很好，需要借助列表推导式或函数式编程来实现，例如： >>> import random # 生成随机测试数据 >>> x = random.sample(range...(1000), 5) >>> y = random.sample(range(1000), 5) # 列表推导式，模拟向量减法 >>> [vecX-vecY for vecX, vecY in zip(...x,y)] [-171, -370, -66, 282, 231] # 列表推导式，模拟向量减法 >>> f = lambda a, b: a-b >>> [f(a,b) for a, b in zip...(x,y)] [-171, -370, -66, 282, 231] # 函数式编程，map，模拟向量加法 >>> list(map(lambda a, b: a+b, x, y)) [1067, 488..., 1486, 998, 327] Python扩展库numpy本身提供的大量函数都具有向量化的特点，并且可以把普通的Python函数向量化，可以使得Python操作向量更方便： >>> import
这种使得数据集到分类器之间的间距（margin）最大化的思想就是支持向量机的核心思想，而离分类器距离最近的样本成为支持向量。既然知道了我们的目标就是为了寻找最大边距，怎么寻找支持向量？如何实现？...（支持向量），然后最大化边距。...（公式二） 大括号里面表示找到距离分类超面最近的支持向量，大括号外面则是使得超面离支持向量的距离最远，要优化这个函数相当困难，目前没有太有效的优化方法。...，其中Tn表示样本的真实标签-1或者1，回顾上节中，我们把支持向量到分类器的距离固定为1，因此两类的支持向量间的距离肯定大于1的，当分类错误时 ?...（公式十一） 其中K(Xn,Xm)是核函数，和上面目标函数比没有多大的变化，用SMO优化求解就行了，代码如下： [python] view plaincopy def smoPK(dataMatIn
生成器 利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。...为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。 创建生成器方法1 要创建一个生成器，有很多种方法。...现在我们用生成器来实现一下。...return的作用 可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行，即唤醒生成器（函数） Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值，而Python2中的生成器不允许使用return...例子：执行到yield时，gen函数作用暂时保存，返回i的值; temp接收下次c.send("python")，send发送过来的值，c.next()等价c.send(None) >>> def gen
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