embedding

【论文阅读】SIMBA: single-cell embedding along with features（2）代码地址：https://github.com/pinellolab/simba当前大多数单细胞分析流程仅限于细胞嵌入，并且严重依赖聚类方法，而缺乏显式建模不同特征类型之间相互作用的能力。此外，这些方法往往针对特定任务进行定制，因为不同的单细胞问题通常以不同方式被提出。

【论文阅读】SIMBA: single-cell embedding along with features（1）代码地址：https://github.com/pinellolab/simba当前大多数单细胞分析流程仅限于细胞嵌入，并且严重依赖聚类方法，而缺乏显式建模不同特征类型之间相互作用的能力。此外，这些方法往往针对特定任务进行定制，因为不同的单细胞问题通常以不同方式被提出。

适用于个人开发、中小型项目的Embedding方案（配合ChromaDB）付费方案：适用于需要特殊处理逻辑的情况可以把这个类传给 Chroma 的 embedding_function=... 参数来完成定制化集成。

Easysearch 集成阿里云与 Ollama Embedding API，构建端到端的语义搜索系统在当前 AI 与搜索深度融合的时代，语义搜索已成为企业级应用的核心能力之一。作为 Elasticsearch 的国产化替代方案，Easysearch 不仅具备高性能、高可用、弹性伸缩等企业级特性，更通过灵活的插件化架构，支持多种主流 Embedding 模型服务，包括阿里云通义千问（DashScope）和本地化 Ollama 服务，实现对 OpenAI 接口规范的完美兼容。

深度学习中的三种Embedding技术详解在深度学习领域，Embedding（嵌入）技术是一种将高维稀疏数据转换为低维稠密向量表示的核心方法。它在推荐系统、自然语言处理、图像识别等多个领域中发挥着重要作用。

是瑶瑶子啦

【AlphaFold3】网络架构篇（5）|Template embedding & Pairformer stack翻译：模板嵌入（算法16）将所有原始模板特征整合为成对表示，并与给定的成对表示zijz_{ij}zij（由上一次循环迭代生成）一起处理。这使网络能够基于其对当前结构的信念，关注模板中的特定区域。

Spring AI调用Embedding模型返回HTTP 400：Invalid HTTP request received分析处理Spring AI项目使用的Embedding模型是公司平台部署的，请求模型服务的时候报错，返回了HTTP 400 - Invalid HTTP request received错误。然后换成云厂商在线Embedding模型地址，正常调通。我用Apifox直接调用公司的模型服务，能正常调通。当时真的百思不得其解。

是瑶瑶子啦

【AlphaFold3】网络架构篇（2）|Input Embedding 对输入进行特征嵌入在这篇讲解/笔记文章的开头，我想先聊聊Featurisation和Input Embedding分别是什么，有什么样子的关系和区别。

【第四章:大模型（LLM)】01.Embedding is all you need-(6)从 Word2Vec 到推荐/广告系统，再到大语言模型（LLM）在自然语言处理中，词是离散的符号。传统方法使用 One-hot 编码表示词语，维度高且无法表达词之间的语义关系。 Word2Vec 的出现，标志着从离散符号到稠密向量（Embedding）的里程碑跃迁。

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

【NLP入门系列三】NLP文本嵌入(以Embedding和EmbeddingBag为例)博主简介：努力学习的22级本科生一枚 🌟；探索AI算法，C++，go语言的世界；在迷茫中寻找光芒🌸 博客主页：羊小猪~~-CSDN博客内容简介：NLP入门三，Embedding和EmbeddingBag嵌入. 🌸箴言🌸：去寻找理想的“天空“”之城上一篇内容：【NLP入门系列二】NLP分词和字典构建-CSDN博客

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。

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