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写编程的木木

可能是最强文生图工具：Stable Diffusion 3 超详细测试最近文生图领域最重要的消息，就是Stable Diffusion 3的推出。目前，有两种使用Stable Diffusion 3的方法，一种是通过API调用，这需要在Stability AI开发者平台申请API Keys：

为什么 Bert 的三个 Embedding 可以进行相加？Embedding的数学本质，就是以one hot为输入的单层全连接。也就是说，世界上本没什么Embedding，有的只是one hot。

从数据提取到管理：TextIn平台的全面解析与产品体验在现代信息时代，文档解析和管理已经成为企业和开发者不可或缺的工具。TextIn是合合信息旗下的一款智能文档处理平台，为开发者和企业提供高效、精准的文档解析工具，帮助用户轻松应对各种复杂的文档处理需求。本文将深入探讨TextIn的主要功能、产品亮点及其广泛的应用场景，带领大家全面体验这款文档处理“百宝箱”。

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PETR：Position Embedding Transformation forMulti-View 3D Object Detection本文介绍了一种名为“位置嵌入变换（PETR）”的新方法，用于多视角三维物体检测。该方法将三维坐标的位置信息编码为图像特征，并产生具有三维位置感知能力的特征。通过对象查询可以感知这些特征并进行端到端的目标检测。在标准nuScenes数据集上，PETR实现了最先进的性能（50.4％的NDS和44.1％的mAP），并在基准测试中排名第一。它可以作为未来研究的一个简单而强大的基线。

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自然语言处理:第七十章 Langchain的长文本总结处理方案本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

【拥抱AI】如何查看Milvus的使用情况？查看Milvus的使用情况和性能指标可以帮助你了解数据库的健康状况、性能指标和资源使用情况。以下是一些常用的方法和工具，帮助你全面监控和查看Milvus的使用情况和性能指标。

【拥抱AI】RAG如何通过分析反馈、识别问题来提高命中率分析用户反馈并识别问题是持续优化RAG系统的重要步骤。这不仅可以帮助你了解系统的当前表现，还可以指导未来的改进方向。直接进入正题，

Word Embedding哈喽,小伙伴们!今天聊一聊自然语言处理(NLP)中的一个小概念.语料的数值化转化.因为有一定了解的小伙伴应该都知道在NLP中,汉字是没办法直接送到模型训练的,因为计算机只能识别二进制的数据.所以我们需要把汉字转成张量的形式,这样变成二进制数据后就可以放入模型中训练.那有哪些常用方式呢?我们接着往下聊.

论文阅读：SIMBA: single-cell embedding along with featuresChen, H., Ryu, J., Vinyard, M.E. et al. SIMBA: single-cell embedding along with features. Nat Methods 21, 1003–1013 (2024).

英伟达基于Mistral 7B开发新一代Embedding模型——NV-Embed-v2我们介绍的 NV-Embed-v2 是一种通用嵌入模型，它在大规模文本嵌入基准（MTEB 基准）（截至 2024 年 8 月 30 日）的 56 项文本嵌入任务中以 72.31 的高分排名第一。此外，它还在检索子类别中排名第一（在 15 项任务中获得 62.65 分），这对 RAG 技术的发展至关重要。

报错 No available slot found for the embedding model报错内容Server error: 503 - [address=0.0.0.0:12781, pid=304366] No available slot found for the embedding model. We recommend to launch the embedding model first, and then launch the LLM models.

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )

词嵌入方法（Word Embedding）Word Embedding是NLP中的一种技术，通过将单词映射到一个空间向量来表示每个单词✨️常见的词嵌入方法：

【go从零单排】结构嵌套struct embedding🌈Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力，虚度你的光阴，每天迈出一小步，回头时发现已经走了很远。

大模型微调技术 --＞脉络微调技术从最早期的全模型微调演变成如今的各种参数高效微调(PEFT)方法，背后是为了应对大模型中的计算、存储和数据适应性的挑战

向量模型Jina Embedding: 从v1到v3论文笔记jina embedding v1 对应的论文为2023年7月的《Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models》，在这篇论文里强调了数据清洗在数据集准备过程中很重要，一个更小但质量高的数据集比一个很大但是质量差的数据集训练的模型效果更好。

Milvus - GPU 索引类型及其应用场景Milvus 是一款高效的矢量数据库管理系统，支持在高并发和高调用场景下加速相似度搜索。Milvus 的 GPU 支持由 NvidiaRAPIDS 团队提供，可以借助各种 GPU 索引类型来优化性能。本篇将重点解析 Milvus 支持的 GPU 索引类型、适用场景及各自的性能特点，并详细介绍如何配置和使用这些 GPU 索引，以帮助用户合理选择索引类型来提升系统吞吐量和召回率。

PyTorch nn.Embedding() 嵌入详解在对文本序列进行分词（tokenize）并映射后，字符串序列就转变为了数字（token id）序列，这些 token id 可以直接输入到模型中，但需要明白的是，模型并不能直接从一个纯粹的数字中获取丰富的信息。类比到人类的认知，我们理解一个字或词并不是仅靠符号，而是其背后的含义。

【大模型开发指南】llamaindex配置deepseek、jina embedding及chromadb实现本地RAG及知识库（win系统、CPU适配）说一些坑，本来之前准备用milvus，但是发现win搞不了（docker都配好了）。然后转头搞chromadb。这里面还有就是embedding一般都是本地部署，但我电脑是cpu的没法玩，我就选了jina的embedding性能较优（也可以换glm的embedding但是要改代码）。最后问题出在deepseek与llamaindex的适配，因为采用openai的接口，这里面改了openai库的源码然后对llamaindex加了配置项才完全跑通。国内小伙伴如果使用我这套方案可以抄，给我点个赞谢谢。

Milvus - 时间同步机制详解在分布式系统中，时间同步至关重要。对于 Milvus 这种支持大规模向量检索的分布式数据库，如何确保操作的有序性、减少网络延迟带来的问题，是保障数据一致性和检索结果可靠性的核心。本篇文章将详细介绍 Milvus 的时间同步机制。

Milvus - 标量字段索引技术解析在大规模向量相似性搜索场景中，结合标量字段和向量字段的过滤搜索需求日益增加。Milvus 2.1.0 版本引入的标量字段索引，为此类查询提供了极大的性能提升。本文将探讨 Milvus 的标量字段索引技术，包括其原理、实现方法、使用场景及性能优势。