• 2024-12-19《向量数据库指南》——Milvus Cloud 2.5:Sparse-BM25引领全文检索新时代
    MilvusCloudBM25:重塑全文检索的未来在最新的MilvusCloud2.5版本中,我们自豪地引入了“全新”的全文检索能力,这一创新不仅巩固了MilvusCloud在向量数据库领域的领先地位,更为用户提供了前所未有的灵活性和效率。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,以及《向量数据库指南》的
  • 2024-12-11揭秘Qdrant Sparse Vector:下一代文档检索的秘密武器
    #揭秘QdrantSparseVector:下一代文档检索的秘密武器##引言在当今的数据驱动世界中,快速和准确的信息检索是至关重要的。Qdrant是一个开源、高性能的向量搜索引擎/数据库,专为这一任务而生。最近,Qdrantv1.7.0引入了稀疏向量功能,为文档检索带来了新的可能性。这篇文章将
  • 2024-12-07论文阅读——Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models on noisy quantum processors
    创新点稀疏Pauli-Lindblad噪声模型:提出了一种新的稀疏Pauli-Lindblad噪声模型,用于捕获量子处理器上的相关噪声。该模型仅包含与量子处理器拓扑相关的低权重Pauli项(weight-one和weight-twoPauli项),从而减少了模型复杂度并提升了学习效率。可扩展的误差学习和消除协
  • 2024-12-05tf.sparse.reshape ValueError: Cannot reshape a tensor with xxx elements to shape [x, None]
    目录项目场景问题描述报错信息原因分析解决方案后续问题项目场景大口径超表面的逆向优化设计,需要处理大型稀疏张量,超过10^10次方个数据。问题描述在使用tf.sparse.SparseTensor将大批量三维稀疏张量整形成二维稀疏张量的时候,代码报错,用简单的代码举个例子:import
  • 2024-12-06为什么我们需要一个新的Git客户端
    随着Git仓库的厂商推出的很多新功能,原有的Git客户端已显得能力不足。要获得Git厂商提供的新能力,客户端需要通过OAuth方式获得个人令牌(也可生成个人令牌),从而获取这些数据。GitHub的官方客户端就是一个例子,除了传统的Git客户端能力外,还能操作codespace,gist,issue,pr,actions
  • 2024-11-26http请求的结构
    http请求报文格式:请求行,请求头,请求体请求行:包括四个部分请求方法、请求地址、空行、协议版本、http常用的几种请求方法:get、post、put、delete、option、head等等。请求头:请求报文的一些附加信息。(需要记住一些http常见请求头)请求头的最后有一行空行表示请求头的结束,这一很
  • 2024-09-086.跟着狂神学JAVA(数组)
    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
  • 2024-09-04【稀疏矩阵】使用torch.sparse模块
    @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
  • 2024-09-04【稀疏矩阵】使用torch.sparse模块
    (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
  • 2024-09-01深度学习_模型调用预测
    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
  • 2024-08-10Turbo Sparse:关于LLM稀疏性的探索
    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
  • 2024-07-30稀疏矢量码(Sparse Vector Coding)介绍
    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
  • 2024-04-30Range Sparse Net
    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,
  • 2024-04-16深度学习算法中的稀疏编码(Sparse Coding)
    【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
  • 2024-04-15Sparse稀疏检索介绍与实践
    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
  • 2024-04-11机器学习—特征工程(三)
    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
  • 2024-04-02使用Sparse Checkout 排除跟踪Git仓库中指定的目录或文件
    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
  • 2024-03-10rust 安装及更新
    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
  • 2024-03-07矩阵乘法
    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
  • 2024-02-03Sparse Graph
    #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(
  • 2023-12-26GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
    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