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大龄码农有梦想

Springboot集成Milvus和Embedding服务，实现向量化检索Milvus 是一款开源向量数据库，专为支持大规模向量检索而设计，特别适用于大模型领域中的应用。本文详细介绍如何利用 Spring Boot 框架集成 Milvus 向量数据库，并通过调用阿里云百炼大模型服务平台所提供的 Embedding服务，实现数据的向量化存储与高效检索。此过程不仅验证了 Milvus 向量数据库的基本能力，还展示了其与先进 AI 服务无缝对接的灵活性。

取个名字真难呐

window patch按块分割矩阵将一个三维矩阵按照window的大小进行拆分成多块2x2窗口矩阵，具体如下图所示

1.2 变革里程碑：Transformer 的崛起关键转折点：工程价值：数学表达式： Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V Attention(Q,K,V)=softmax(dk QKT)V

程序设计实验室

大模型背后的向量魔法：Embedding技术初探本文原本是2022年写的，然而一直没有完善😂，自从LLM火起来之后，NLP领域的技术更新很快，本文只是大概介绍了Embedding相关的基础知识，具体应用接下来会在博客更新发布。

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及debug过程（Indexing的过程有点费机器），最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式，都成功了:

【NLP 20、Encoding编码和 Embedding嵌入】目录一、核心定义与区别二、常见Encoding编码(1) 独热编码（One-Hot Encoding）

[文献阅读] Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis （DEC）（pytorch复现）This week I read Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis .It discusses the concept of Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis (DEC), a method that employs KL divergence for clustering loss to adjust a pre-trained neural network enc

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及debug过程（Indexing的过程有点费机器），最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式，都成功了:

加点油。。。。

Matlab2019a安装C2000 Processors超详细过程⭐ 链接1 Embedded Coder Support Package for Texas Instruments C2000 Processors - File Exchange - MATLAB Central

LLM大语言模型中RAG切片阶段改进策略适合对 Token 数量有严格要求的场景，比如使用上下文长度较小的模型时。示例文本： “LlamaIndex是一个强大的RAG框架。它提供了多种文档处理方式。用可以根据需选择合适的方法。”

【持续更新中】transformer详解和embedding大模型这里记录一下自己学习embedding大模型的记录，涉及到transformer和bert这些。一切都可以编码，比如说图片是三原色，所以可以用一些三维矩阵的组合来表示任何一张图，图形越清晰，矩阵越多

大模型 LangChain 开发框架-初探LangChain 是一个强大的由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序开发框架。它的核心价值在于提供了标准化组件接口、高效的任务编排能力以及可观察性和评估机制。通过这些特性，LangChain 有效地屏蔽了大模型开发中底层模型 API 的差异，为开发者提供了一种便捷且统一的任务编排范式，类似于 Spring 框架为 Java 开发带来的便利性和规范性，极大地简化了基于大语言模型的应用开发流程。

在 Spark 上实现 Graph Embedding在 Spark 上实现 Graph Embedding 主要涉及利用大规模图数据来训练模型，以学习节点的低维表示（嵌入）。这些嵌入能够捕捉和反映图中的节点间关系，如社交网络的朋友关系或者物品之间的相似性。在 Spark 上进行这一任务，可以使用 Spark 的图计算库 GraphX 或者利用外部库如 GraphFrames。

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”。

YangJZ_ByteMaster

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。

曼城周杰伦

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，