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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...

单一数据库拆分成几十个数据库的意义

文章来源:微信公众号“四海内皆兄弟” 作者:薛晓刚,Oracle ACE/PG ACE partner/ TiDB MVA、布道师/OCP讲师/ITPUB核心专家/墨天轮MVP/Oracle认证/MySQL认证/PG认证/Oceanbase认证/达梦数据库认证/TiDB认证 我经历过很多项目,从前就一个数据库支持上万并发,存储上百亿行数据的级别是非常容易得。现如今的玩法不是这样了,而是将一台数据库能解决的事情,拆分成几十个数据库。有一次我的群里有人说有个项目将一个Oracle拆了100个MySQL,每个MySQL一主两从。也就是2比300的这样的比例。(因为Oracle也是主从,算两个吧)。这技术难度和成本上都陡增。这和最近几年流行的微服务和中台有一定的关系。以下之言代表我个人的愚见。如有冒犯请见谅。 我和多个业内顶级大师的认同一样:架构师 喜欢 重复 造轮子。 我特意分开写,这样突出一下 喜欢 和 重复,造轮子也就算了,有的时候为了生活被迫。但是如果是主观就不对了。而且还是重复。为此有些经验丰富的人不仅感慨“一台一体机能搞定的事,有些人强行拆成几百台x86,不知道图的啥,收益是啥,投...

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