embedding

以玄幻小说方式打开深度学习词嵌入算法！！使用Skip-gram来完成 Word2Vec 词嵌入（Embedding）在浩瀚的修真界中，存在一种上古秘术名为《词嵌真经》。修士们发现，世间万物皆有其“道韵”，而语言中的每个字词都暗含天地法则。传统修炼方式需逐个参悟字词，耗时千年方能小成。

一个处女座的程序猿

LLMs之Embedding：Qwen3 Embedding的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略LLMs之Embedding：Qwen3 Embedding的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

Qwen3 Embedding 结构-加载-训练看透模型设计哲学看透一个顶级AI句向量模型的设计秘密，从文件结构到加载原理，再到其背后的训练哲学。说明：目录包含了运行一个基于 Transformer 的句向量模型所需的所有组件

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MTEB：基于 Embedding 的文本分类评估与实战解析最近在做对比学习、embedding模型这一块。发现在 MTEB, Massive Text Embedding Benchmark 中，有文本分类的评估。便想着学习一下MTEB的代码如何使用embedding做文本分类的评估。

【狂飙AGI】第6课：前沿技术-文生图（系列2）参考资料：【狂飙AGI】第5课：前沿技术-文生图（系列1）免责声明本文摘自清华大学《AIGC发展研究3.0》，仅为分享信息之目的，不代表本平台/作者观点。

【狂飙AGI】第4课：前沿技术-具身智能（1）2024全球十大人形机器人：中国机器人强势崛起！（2）宇树机器人解锁鲤鱼打挺，太极、格斗样样精通，更多实拍细节公布

LLM之RAG实战（五十六）| Ollama部署下载Qwen3-Embedding向量模型和Qwen3-Reranker重排模型参考文献：https://blog.csdn.net/qq363685855/article/details/148512248

Python测试之道

RAG实战：基于LangChain的《肖申克的救赎》知识问答系统构建指南作为一名测试工程师，你是否遇到过以下场景？RAG（检索增强生成）技术恰好能解决这些问题！本文将以电影《肖申克的救赎》为案例，手把手教你使用LangChain框架构建一个完整的RAG系统，通过代码实战展示如何将静态文档转化为可交互的知识库。需提取申请好deepseek的api-key及阿里的通义千问的api-key。本文使用deepseek作为chat大模型，通义千问的text-embedding-v2作为嵌入式模型。与项目源码同目录创建.env，内容如下图所示。

曾经风光无限的 Oracle DBA 已经落伍了吗？先讲一个残酷的事实，Oracle DBA，若仍停留在纯粹的运维方向，未来的路将会越走越窄，尤其是在国内的特殊环境下，可以说是前途渺茫，举步维艰。

AI基础知识（LLM、prompt、rag、embedding、rerank、mcp、agent、多模态）AI基础知识（LLM、prompt、rag、embedding、rerank、mcp、agent、多模态）

【推荐算法】Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解Embedding+MLP模型是处理高维稀疏特征的经典架构，广泛应用于推荐系统、广告点击率预测（CTR）等场景。其核心思想是将类别型特征通过Embedding层转换为低维稠密向量，再与连续特征拼接后输入多层感知机（MLP）。

论文笔记： Urban Region Embedding via Multi-View Contrastive PredictionAAAI 2024

基于 Chrome 浏览器扩展的Chroma简易图形化界面ChromaDB Manager 是基于 Chrome 浏览器扩展的一款 ChromaDB（一个流行的向量数据库）的数据查询工具。提供了一个用户友好的界面，可以直接从浏览器连接到本地 ChromaDB 实例、查看集合信息和分片数据。本工具特别适合开发人员快速查看和验证 ChromaDB 中的数据，无需编写代码即可完成基本的数据库操作。

明明跟你说过

深入 RAG（检索增强生成）系统架构：如何构建一个能查资料的大语言模型系统🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

Unsupervised Learning-Word Embedding传统的1 of N 的encoding无法让意义相近的词汇产生联系,word class可以将相近的词汇放到一起

基于Deeplearning4j的多源数据融合预测模型实现：从设计到落地全解析在工业 4.0 与数字化转型的浪潮中，单一数据源的预测模型已难以应对复杂业务场景。多源数据融合通过整合结构化数据（如时序销量）、半结构化数据（如日志）、非结构化数据（如文本 / 图像），能够捕捉更全面的特征关联。本文以电商销量预测为场景，详解基于 Deeplearning4j（DL4J）的多源数据融合模型设计与工程实现。

在未来等你

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【嵌入模型与向量数据库】目录一、什么是向量？二、为什么需要向量数据库？三、向量数据库的特点四、常见的向量数据库产品FAISS 支持的索引类型 vs 相似度