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好用!这些工具国庆一定要研究下「GitHub 热点速览」

再过 3 天就要开始一年最长的假期——国庆长假了,这次除了宅家、出游之外,多了一个新选项:研究下哪些项目可以安排上,来辅助自己的日常开发。 你觉得一周获得 4k star 的 hyperdx 如何,它能让你快速定位生产环境哪里有问题;不停机也能部署新服务的 kamal 也许可以上你的研究榜单。 还有非常好玩的知识图谱可视化生成工具 instagraph,丢个链接给它,它就能帮你生成各种关系图。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类,发布时间不超过 14 day 的项目会标注 New,无该标志则说明项目 release 超过半月。由于本文篇幅有限,还有部分项目未能在本文展示,望周知 🌝 本文目录 1. 本周特推 1.1 云基础管理:opentofu 1.2 持续集成交付:gitness 2. GitHub Trending 周榜 2.1 高性能游戏引擎:bevy 2.2 部署利器:kamal 2.3 知识图谱生成:in...

Embeddig技术与应用 (1) :Embedding技术发展概述及Word2Vec

编者按:嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。 嵌入能够有效地解决维度灾难问题,减少存储和计算成本,同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非结构化数据,如文本、图像、音频等,帮助机器理解和处理人类的语言和其他感知信息。 IDP开启Embedding系列专栏,详细介绍Embedding的发展史、主要技术和应用。本文是《Embedding技术与应用系列》的第一篇,重点介绍Embedding技术的发展历程,并着重讲解Word2Vec的工作原理、具体实现等内容。 文章作者首先介绍了以往的编码表示方法的局限,指出它们在处理大规模语料时会产生维度灾难和计算复杂度高的问题。然后作者详细解释了Word2Vec模型的工作原理,并给出了具体的PyTorch实现代码。作者认为Word2Vec克服了传统方法的局限性,是一种优雅的大规模语料处理方案。 希望本文能给读者带来Embeddings技术发展脉络的系统性理解,对希望了解和使用Word2V...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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