共现矩阵的元素表示两个单词同时出现的次数,这里的次数并不具备好的性质,举个例子,有短语叫the car,因为the是个常用词,如果以两个单词同时出现的次数为衡量相关性的标准,与drive 相比,the和car的相关性更强,这是不对的。
点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI):表达式如下,P(x)表示x发生的概率,P(y)表示y发生的概率,P(x,y)表示x和y同时发生的概率。PMI的值越高,表明x与y相关性越强。
用共现矩阵重写PMI表达式:将共现矩阵表示为C,将单词X和Y的共现次数表示为C(x,y),将单词x和y的出现次数分别表示为C(x)、C(y),将语料库的单词数量记为N。表达式如下。
正的点互信息(Positive PMI,PPMI):当两个单词的共现次数为0时, log0=-∞。为解决这个问题,实践上会使用下述正的点互信息。可以将单词间的相关性表示为大于等于0的实数。
共现
新的ubuntu24.04正式版发布了,前段时间玩了下桌面版,感觉还行,先安装一个服务器无界面版本吧安装时有一个openssh选择安装,要不然就不能ssh远程,我就是没选,后来重新安装ssh。另外一个就是安装过程中静态ip设置下在etc/netplan 文件夹下,有一个yaml文件,我的是50-cloud-init.yaml,先用ip a看看network:ethernets:enp3s0:routes:version: 2。
文章浏览阅读176次。写在前面MySQL被设计为一个可移植的数据库,几乎在当前所有系统上都能运行,如Linux、Solaris、 FreeBSD、 Mac和Windows。尽管各平台在底层(如线程)实现方面都各有不同,但是MySQL基本上能保证在各平台上的物理体系结构的一致性。因此,用户应该能很好地理解MySQL数据库在所有这些平台上是如何运作的。由于工作的缘故,笔者的大部分时间需要与开发人员进行数据库方面的沟通,并对他们进行培训。不论他们是DBA,还是开发人员,似乎都对MySQL的体系结构了解得不够透彻。很多人喜欢把M_mysql运维内参
文章浏览阅读382次。晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI9102年,人类依然不断回想起围棋技艺被AlphaGo所碾压的恐怖。却也有不以为然的声音:只会下棋的AI,再厉害..._alpha go训练用了多少个gpu
文章浏览阅读3.3k次。docker 容器 设置网络代理以/bin/bash 形式进入容器:【设置http 及https代理】,如下:export http_proxy=http://172.16.0.20:3128export https_proxy=https://172.16.0.20:3128要取消该设置:unsethttp_proxyunset https_proxy..._docker export http_proxy
文章浏览阅读263次。授课环境: 结束程序运行: ctrl + c 共享目录(工作目录): /kyo /Videos 访问共享目录流程: 是否能连通服务器 ping 3.3.3.9 是否服务器开启共享 showmount -e 3.3.3.9 挂载共享目录到本地: _linux 0775十六進制
与普通屏幕中播放的视频相对,裸眼3D屏幕需要先将裸眼3D视频分成两部分,分别呈现在左右两个视窗上,因此后者需要更高的分辨率,以及更精细的图像处理能力,以此使裸眼3D屏幕的画面展示效果更加细腻,进而加深每个物体和场景的深度感和空间感,让每个驻足于此的观众惊叹于裸眼3D屏幕的震撼视觉效果。另外,裸眼3D屏幕的色彩表现,也比大多的普通屏幕更加丰富和鲜艳,能够展现出电影级别的画面质量,总而言之,裸眼3D屏幕比之普通屏幕的显示效果,有着巨大的优势,这也是使裸眼3D成为重要显示技术的重要原因!
而网上有关鸿蒙的开发资料非常的少,假如你想学好鸿蒙的应用开发与系统底层开发。你可以参考这份资料,少走很多弯路,节省没必要的麻烦。由两位前阿里高级研发工程师联合打造的《鸿蒙NEXT星河版OpenHarmony开发文档》里面内容包含了(ArkTS、ArkUI开发组件、Stage模型、多端部署、分布式应用开发、音频、视频、WebGL、OpenHarmony多媒体技术、Napi组件、OpenHarmony内核、Harmony南向开发、鸿蒙项目实战等等)鸿蒙(Harmony NEXT)技术知识点。
2、本次测试了两款IDE,分别是"thonny-4.1.4.exe"和"uPyCraft-v1.0.exe"。Thonny支持中文及多语言。而uPyCraft-v1.0只支持英文语言。因此入门时选用了Thonny作为IDE。(注:1、测试过程中IDE正常连接ESP32C3简约版的虚拟串口。不受简约版无串口芯片的影响。
古有匈奴犯汉,晋室不纲,铁木夺宋,虏清入关,神舟陆沉二百年有余,中国之见灭于满清初非满人能灭之,能有之也因有汉奸以作虎怅,残同胞媚异种,始有吴三桂洪承畴,继有曾国藩袁世凯以为厉。今率堂堂之师,征讨汉贼袁氏筑共和之体,或免于我子子孙孙被异族奴役。---- 《讨汉贼袁世凯檄文》- DOMContentLoaded事件:此时浏览器已经完全加载了HTML文件,并且DOM树已经生成好了。- Load事件:此时浏览器已经将所有的资源都加载完毕,可以正确读取页面中的资源。补充知识:Electron 生命周期。
将ENABLE_USER_SCRIPT_SANDBOXING设为“no”即可!
文章浏览阅读2.8k次,点赞3次,收藏23次。一、实现路径通过OpenVINO部署YOLO模型到边缘计算摄像头,其实现路径为:训练(YOLO)->转换(OpenVINO)->部署运行(OpenNCC)。二、具体步骤1、训练YOLO模型1.1 安装环境依赖有关安装详情请参阅 https://github.com/AlexeyAB/darknet#requirements-for-windows-linux-and-macos 。1.2 编译训练工具git clone https://github.com/AlexeyAB/da_openvino yolo
总之,数据污染在LLMs中构成一个潜在的重要问题,可能影响它们在各种任务中的性能。它可能导致结果偏倚并削弱LLMs的真实有效性。通过识别和减轻数据污染,我们可以确保LLMs运行良好并产生准确的结果。现在是技术社区优先考虑数据完整性在LLMs的开发和利用中的时候了。通过这样做,我们可以确保LLMs产生无偏见且可靠的结果,这对于新技术和人工智能的发展至关重要。