用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化... 即可用原始数据直接写入向量数据库,并用相同的模型将请求数据转换为请求向量进行查询。- **向量数据库技术全景**经过长期的内部探索和优化,抖音采用的向量数据库产品结构如下图所示:基于云基础设施,提供经过...
> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
这似乎为处理更大文本提供了更大的灵活性,但这也引发了新的问题。Claude 模型在处理72K tokens的上下文时,响应速度已经达到20秒左右。这意味着,尽管我们有更大的上下文输入空间,但在实践中,处理大规模文档的效率依... 向量数据库的应用不仅限于文字语义搜索,还包括传统AI应用和机器学习场景中的人脸识别、图像搜索、语音识别等功能。这个方案为AI获得理解和维护长期的记忆以及执行复杂任务提供了有力支持。# Vector EmbeddingsV...
再加上拥有丰富的的文本格式、可以图文并茂的展示结果,迅速的展现数据分析师的想法。## 安装Jupyter Notebook### Anaconda 安装管理Juypter NotebookAnaconda是一个免费的开发环境,能帮你管理众多的Python库... 第一种是处理缺失的数据,如果备份系统里面有缺了的数据,尽量去补录。如果没有可以剔除残缺的数据,也可以用其他数据记录的平均值、随机值或者0来补值,这个补值的过程叫数据修复。- 第二种是处理重复的数据,如...
这似乎为处理更大文本提供了更大的灵活性,但这也引发了新的问题。Claude 模型在处理72K tokens的上下文时,响应速度已经达到20秒左右。这意味着,尽管我们有更大的上下文输入空间,但在实践中,处理大规模文档的效率依... 向量数据库的应用不仅限于文字语义搜索,还包括传统AI应用和机器学习场景中的人脸识别、图像搜索、语音识别等功能。这个方案为AI获得理解和维护长期的记忆以及执行复杂任务提供了有力支持。# Vector EmbeddingsV...
再加上拥有丰富的的文本格式、可以图文并茂的展示结果,迅速的展现数据分析师的想法。## 安装Jupyter Notebook### Anaconda 安装管理Juypter NotebookAnaconda是一个免费的开发环境,能帮你管理众多的Python库... 第一种是处理缺失的数据,如果备份系统里面有缺了的数据,尽量去补录。如果没有可以剔除残缺的数据,也可以用其他数据记录的平均值、随机值或者0来补值,这个补值的过程叫数据修复。- 第二种是处理重复的数据,如...
而谷歌的技术能力使得其在这方面具备竞争优势除了文本输入,谷歌文档语音输入还支持一系列语音指令,如“新建段落”、“插入表格”等。这些指令可以极大地提高用户的编辑效率。使用语音指令可以在不触碰鼠标或键盘的... 基本能够实时地转换语音为文字。这种流畅性使得用户能够更加专注于内容的创作,而无需在键盘和鼠标之间频繁切换。## 小米的小爱同学 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tldd...
#### step2:初始化权重矩阵 我们知道要拿输入x和权重矩阵$W_q$、$W_k$、$W_v$分别相乘得到$q$、$k$、$v$,而x的维度是3×4,为保证矩阵可乘,可设$W_q$、$W_k$、$W_v$的维度都为4×3,这样得到的$q$、$k$、$v$都... 【这里的参考链接我放在最后那部分,因为我看评论区博主说这些图片是一篇英文博客上的,不过我没找到原始博客🍋🍋🍋】 接着我们来看看decoder的输入和输出是什么:- 输入:encoder的输出和decoder自身的输出- 输出:...
暂不支持对原始音视频帧进行加密。 传入参数 参数名 类型 说明 data const unsigned char * 原始音视频帧数据 length unsigned int 原始音视频帧数据的长度 buf unsigned char * 可供写入的加密后数据缓冲区 buf_... 则建议收到此回调后再初始化音视频设备,否则可能由于 SDK 占用音视频设备而导致初始化失败。 onTokenWillExpirecpp virtual void bytertc::IRTCRoomEventHandler::onTokenWillExpire()Token 进房权限过期前 30 秒...
## 渲染方案替换将 svg 的渲染方案替换成 canvas 渲染,通过减少页面中 DOM 的数量,提高前端渲染性能。## 不同场景的功能设计通过上面的需求分析,我们设计了不同的功能模式以满足不同的需求。| 模式名称 | ... 在原始数据中,是以一个数组的形式返回节点信息及依赖关系。所以,需要对数据进行处理形成图所需要的数据,同时,利用多个 map 对数据进行存储,方便后续对数据进行检索,减少时间复杂度。![picture.image](https:...
相比于原始的BERT模型,Mengzi在**词义的维度上**增加了词性标注、命名实体识别训练任务,从而使得Mengzi模型在词义维度上的表示更加精细;最后,Mengzi模型在它的base模型基础上开发了专注于金融领域的BERT-base-fin模型(小颗粒度)、基于图像与语言的多模态Mengzi-Oscar-base模型(统一表示)、基于文本生成任务的Mengzi-T5-base模型。![](https://img-blog.csdnimg.cn/0d76558fb44c441d9bbfb63776bc1cbe.png#pic_center) 除此...
测试流式api接口-原始接口 def test_stream_chat(maas, endpoint_id, req): try: resps = maas.stream_chat(endpoint_id, req) for resp in resps: print(resp) except Maa... 输出文本的最大tokens限制 "min_new_tokens": 1, 输出文本的最小tokens限制 "temperature": 0.01, 用于控制生成文本的随机性和创造性,Temperature值越大随机性越大,取值范围0~1 ...
UV 使用场景:应用于如短信等需要节省文本空间的场景,如将https://www.volcengine.cn/product/gmpzjsms.com/eY6ANmn/ 支持在微信外拉起小程序的短链,如:zjsms.com/eY6ANmn/ 短链管理列表 筛选项 :支持按短链类型、... 原始长链、短链、短链类型、短链状态、点击PV、点击UV、创建人、创建时间、操作原始长链 :若原始长链中有参数,则参数用橙色标注。原始长链支持复制 展示样式:hover展示链接全部内容。小程序原始长链展示小程序名称...