本文主要介绍带关键词感知能力的向量检索服务的优势、应用示例以及SparseVector生成工具。背景介绍关键词检索及其局限在信息检索领域，"传统"方式是通过关键词进行信息检索，其大致过程为：对原始语料（如网页）进行关键词抽取。建立关键词和原始语料的映射关系，常见的方法有倒排

前段时间，不知道为什么Kimi突然在各大平台爆火，dyb站都能看到它的身影。抱着试试看的态度，我也去体验了一下Kimi的效果，我只能说一言难尽。。。。。。国产模型我还是回去用通义千问吧哈哈哈哈哈。圆规正转，今天想聊的是Kimi的“护城河”--大模型如何来解决长上下文输入问题。前

快速开始DashText，是向量检索服务DashVector推荐使用的稀疏向量编码器（SparseVectorEncoder），DashText可通过BM25算法将原始文本转换为稀疏向量（SparseVector）表达，通过DashText可大幅度简化使用DashVector[关键词感知检索]能力。说明需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KE

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法01简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BE

SparseTable可用于解决这样的问题：给出一个\(n\)个元素的数组\(a_1,a_2,\cdots,a_n\)，支持查询操作计算区间\([l,r]\)的最小值（或最大值）。这种问题被称为区间最值查询问题（RangeMinimum/MaximumQuery，简称RMQ问题）。预处理的时间复杂度为\(O(n\logn)\)，预处理后数组\(a

1.项目简介项目A033基于AFM（AttentionFactorizationMachine）的推荐算法，旨在通过引入注意力机制提升推荐系统的性能。推荐系统的核心是帮助用户在海量信息中找到符合个人需求的内容，而传统的因子分解机（FM）模型虽然能够捕捉特征间的线性关系，却无法有效利用复杂的高阶特征交互

数组数组是相同类型数据的有序集合每一个数据称作一个数据元素，每个数组元素可以通过一个下标来访问获取数组长度：array.length数组的使用声明数组dataType[]arrayName;初始化数组在声明时初始化int[]numbers=newint[5];//创建一个长度为5的整型数组在声明

@目录稀疏矩阵的格式coocsrcscConstructionofSparseCOOtensorsConstructionofCSRtensorsLinearAlgebraoperations（稀疏与稠密之间混合运算）Tensormethodsandsparse（与稀疏有关的tensor成员函数）coo张量可用的tensor成员函数（经实测，csr也有一些可以用，比如dim()）Torchfunctio

(文章目录)稀疏矩阵的格式目前，torch.sparse和scipy.sparse模块比较支持的主流的稀疏矩阵格式有coo格式、csr格式和csc格式，这三种格式中可供使用的API也最多。coo将矩阵中非零元素的坐标和值分开存储在3个数组中，3个数组长度必须相同，表示有n个非零元素。csr分IndexPointers

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstat

本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/18352898关于llama稀疏性的观察llama原始模型的FFN计算过程为：\[f(x)=\text{silu}(xW_{Gate})\odotxW_{UP}\timesW_{Down}\]classFeedForward(nn.Module):defforward(self,x):returnself.w2(F.silu(sel

稀疏矢量码介绍更多精彩内容请关注微信公众号‘优化与算法’前言5G和6G无线通信期望带来更高的频谱效率和能量效率，为了达到这些目标，近年来已经提出了各种新技术。其中，索引调制IM（IndexModulation）技术引起了人们的极大兴趣。IM不是通过直接改变信号波形来传递信息，而是通过选择

PDF:RSN:RangeSparseNetforEfficient,AccurateLiDAR3DObjectDetection一、大体内容现有基于RV图像的方法在遮挡处理、精确的对象定位和尺寸估计方面往往表现不佳，RSN通过结合基于密集距离图像和网格的方法的优势，提高了3D检测的准确性和效率。RSN是一个两个阶段网络，

【摘要】引言稀疏编码（SparseCoding）是深度学习算法中的一种重要技术，它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。稀疏编码的概念稀疏编码是一种通过寻找数据的稀疏表示来描述数据的方法。在深度学习中，稀疏编码可以将输入数

Sparse稀疏检索介绍在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。BM25效果是有上限的，但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性，因此不可或缺，那么在NN模

什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。意义︰会直接影响机器学习的效果特征工程的位置与数据处理的比较pandas:—个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具sklearn:对于特征的处理提供了强大的接

应用场景在一个大工程里包含由不同部门开发的模块时，项目的Git仓库肯定很大，造成每次Git操作相对比较耗时。因为开发人员一般只关心他们部门的模块的代码，所以完全可以排除一些他完全不需要用到的目录。这时候就可以使用Git的SparseCheckout。操作步骤1、若未拉取仓库代码时mk

安装下载https://static.rust-lang.org/rustup/dist/x86_64-pc-windows-msvc/rustup-init.exe设置Rustup镜像添加path环境变量RUSTUP_DIST_SERVER="https://rsproxy.cn"RUSTUP_UPDATE_ROOT="https://rsproxy.cn/rustup"设置crates.io镜像，修改配置~/.cargo/con

GEMM（GeneralMatrixMultiplication）-通用矩阵乘BLAS(BasicLinearAlgebraSubprograms)-基本线性代数子程序SGEMM(SingleprecisionGeneralMatrixMultiply)-单精度矩阵乘法DGEMM(DoubleprecisionGeneralMatrixMultiply)-双精度矩阵乘法CGEMM(Complexsingl

#include<bits/stdc++.h>#defineCLOSEios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0)constintN=200010,M=2*20010,mod=1e9+7;usingnamespacestd;inth[N],e[M],ne[M],dist[N],idx=0;intn,m,s;boolst[N],direct[N];voidadd(

GPT-3和GPT-2差别1. 效果上，超出GPT-2非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推few-shot，相比于GPT-2的zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用sparseattention模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后570GB），相比于GPT-2的40GB；5. 海量模型参数，最大模型为

AdaptiveSparseConvolutionalNetworkswithGlobalContextEnhancementforFasterObjectDetectiononDroneImages*Authors:[[BoweiDu]],[[YechengHuang]],[[JiaxinChen]],[[DiHuang]]初读印象comment::提出了一种新型全局上下文增强自适应稀疏卷积网络（CEAS

CSGraph代表压缩稀疏图，其重点是基于稀疏矩阵表示的快速图算法。稀疏图图只是节点的集合，节点之间具有链接，图几乎可以代表任何事物-社交网络连接，其中每个节点都是一个人，并与熟人相连；图像，其中每个节点是一个像素，并连接到相邻像素；高维分布中的点，其中每个节点都连接到其最近的邻居，并

通常情况下，我们会克隆整个Git仓库，但有时候我们只需要其中某一个目录或文件，这时候只克隆子目录会更加方便。这个需求好像不是经常用到，搜索结果也是五花八门，有些完全达不到要求，正好用这个机会测试一下最近大火的AI看看是否足够智能。国外ChatGPT3.5（找一个可以访问的就好，ChatGPT4没找

按照官网步骤安装完torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster和torch-spline-conv等依赖项，也成功安装了torch_geometric，但在导入的时候还是报错： 原因是没有C++环境，在该网址中https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/下载并安装C/C++DLL动态链接库，即可