原文地址：http://jingyan.baidu.com/article/066074d668155bc3c21cb0ca.htmlVMware Workstation虚拟机在使用过程中，会经常因为虚拟机不能使用网络而烦恼么？下面来教大家一个小方法来解决这个题工具/原料正常运行的VMw

公司做个大模型助手，需要提取用户query中的人名、公司名和产品名称来进行问答。目前我使用的是bert+crf模型 开源cluer数据+自造的数据，训练数据18w，测试数据1.3w。目前这个方案有些瓶颈，主要表现如下：1、产品名称识别错误 有的时候会把产品名称识别很长2、产品名称简称识别不了，比如招白，这块数据训练集里面是没有的，训练集里面的产品名称是基金全称、基金简称、以及基金代码加上目前都是用

嵌入模型对于成功的RAG应用至关重要，但它们通常基于通用知识进行训练，这限制了它们在公司或特定领域应用的有效性。Matryoshka表示学习（MRL）是一种旨在创建可以在不显著降低性能的情况下被截断到各种维度的嵌入的技术。这种方法将重要信息前置加载到嵌入的早期维度中，从而在保持高准确度的同时实现下游任务（如检索、分类和聚类）的高效存储和处理。在这篇博客中，我们将向您展示如何使用2023_10 NV

一个完整的睡眠周期可分为两大部分：快速眼动（REM）时期和非快速眼动睡眠期（NREM）。而非快速眼动时期又包括：入睡期、浅睡期、熟睡期、深睡期。睡眠阶段（这也就是为什么很多手环厂家把“快速眼动睡眠监测”作为卖点之一的原因，因为只有具备这个能力，才能说明对睡眠状态完整的监测到了。在睡眠中，人在这几个状态中循环往复，每夜通常有 4~5个睡眠周期，每个周期90~110分钟。即大约在90~100分钟的时间

本文是一篇关于如何微调embedding的文章，原作者是Wenqi Glantz。主要内容：微调big-large-en开源embedding模型；具体实现代码细节；评测最终的提升效果。

原文地址：http://blog.csdn.net/chenshufei2/article/details/8496905一、简介    语音识别现在应用越来越广泛了 比如语音写短信、语音搜索商品、语音搜索关键字等等，这遍我们就简单的谈谈国内比较流行的讯飞语音在android平台上的实现。   笔者认为：           google语音识别并不是十分符合中

深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第六篇，简要描述深度神经网络模型。1.  自联想神经网络与深度网络      自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。很多时候我

作者：james 1.    背景介绍         近些年来，随着Siri的走红，类似Siri、搜狗语音助手这样利用语音实现控制，语义理解的系统开始大量涌现。而语音识别系统作为这类系统的入口，很大程度上决定了这类应用的质量。没有一个好的语音识别系统做支撑，再好的助手也只能干瞪眼。         与此同时，随着微信的发展，越来越多的用户反馈，在多种场合下

好久没有写博客了，最近的主题还是机器学习了。上了一年的课，自己也看了一两本书，但是对整个机器学习还是很迷茫。看看其他人怎么做的吧。（写在前面）昨天说写个机器学习书单，那今天就写一个吧。这个书单主要是入门用的，很基础，适合大二、大三的孩子们看看；当然你要是大四或者大四以上没看过机器学习也适用。无论是研究智能还是做其他事情，机器学习都是必须的。你看GFW都用机器学习了，咱是不是也得科普一下。（

#!/usr/bin/env python# 引入“咖啡”import caffeimport numpy as np# 使输出的参数完全显示# 若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替np.set_printoptions(threshold='nan')# deploy文件MODEL_FILE = 'caffe_deploy.prototxt'#