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从高维稀疏到低维稠密:推荐系统中的向量进化

本文探讨了推荐系统中从高维稀疏向量转向低维稠密向量(embedding)的必要性。高维稀疏向量(如词频、TF-IDF)虽然直观,但存在计算复杂度高、语义表达力差和维度灾难等问题。相比之下,低维稠密向量通过Word2Vec、BERT等模型学习语义空间表示,能更好地理解语义、提高计算效率并支持冷启动推荐。实验表明,embedding能有效捕捉词语间的语义关系,而不仅是字面匹配。这种转变使推荐系统从简单

#人工智能#word2vec
RestTemplate 发送 JSON 请求时为何要手动序列化对象?

方式适用情况是否推荐FastJSON 环境,手动序列化✅ 推荐Jackson 生态,手动序列化✅ 推荐仅当默认支持 JSON 序列化⚠️ 可能有问题✅最佳实践:手动转换 JSON 字符串,避免误解析,确保为!

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#json#java
适配器模式:类适配器与对象适配器

适配器模式的核心思想是提供一个兼容性接口,使得不兼容的接口之间能够顺利通信。类适配器适合简单且不需适配多个源类的情况。对象适配器更灵活,适用于需要适配多个源类或动态变化的情况。通过合理使用适配器模式,可以显著提高系统的可维护性和扩展性,降低代码耦合度。希望这篇博客能够帮助你更好地理解适配器模式及其应用!

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#适配器模式#java
深入浅出解析 Word2Vec:词向量的训练与应用

如果我们选择“rests”作为输入词(即中心词),Skip-gram 的任务是预测“rests”周围的词,比如“he”,“in”,“peace”。在文本分类、情感分析等 NLP 任务中,我们可以将每个单词映射到 Word2Vec 词向量空间,然后通过对文本中所有词向量的平均或者加权平均,得到一个文本的向量表示。例如,在学习过程中,“cat”和“dog”这样的词,因为有相似的语义和上下文,模型会通过

#word2vec#人工智能#自然语言处理
深入浅出:反向传播算法(Backpropagation)核心原理

具体来说,反向传播能够有效地计算每一层的梯度,并通过梯度下降法更新每一层的权重。通过链式法则和梯度计算,反向传播算法能够有效地传递误差,计算每一层的梯度,并通过梯度下降法更新权重,使得神经网络逐渐收敛,达到最优解。反向传播的本质是通过链式法则(Chain Rule),把最终输出的误差“反向”地传递到每一层网络中,逐层计算梯度,从而调整权重,达到减少误差的目的。使得深度神经网络的训练变得更加高效和可

#算法
如何在Mac上切换到JDK 17开发环境

通过这篇指南,您已经成功将Mac上的开发环境切换到JDK 17。使用重新构建项目后,您可以在项目中充分利用JDK 17的新特性。

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#macos#java#开发语言
数据库字段映射:MyBatis 自动映射 vs. 手动映射(反射与 Switch)

在 Java 应用程序中,数据库字段与 Java 对象属性之间的映射是常见的需求。本文将对比两种常见的映射方法:MyBatis 的自动映射与手动映射(包括反射和。因此,在实际开发中,建议使用 MyBatis 的自动映射机制以提高开发效率和代码可维护性。希望这篇文章能帮助你更好地理解不同数据库字段映射方式的优缺点,并在你的项目中做出最合适的选择。对于大多数应用场景,MyBatis 提供了最简洁、自动

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#mybatis#数据库
使用MyBatis插入数据并返回自动生成的ID

在使用MyBatis进行数据库操作时,经常会遇到需要插入数据并返回自动生成的主键ID的情况。为了解决这个问题,我们可以使用MyBatis提供的和属性。本文将介绍这两个属性的作用以及如何使用它们来实现插入数据并返回自动生成的ID。

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#mybatis#数据库
Maven 中的 `<dependencyManagement>` 标签及其高级用法

在父项目的pom.xml中,使用标签定义各个依赖的版本。这些依赖不会直接引入,而是作为版本管理的模板供子项目引用。示例:父项目的pom.xml</</</</</</</</</</</</</</</</</</</</标签在 Maven 中扮演着至关重要的角色,尤其在多模块项目中。通过集中管理依赖版本,它简化了依赖配置,避免了版本冲突,提高了项目的可维护性和一致性。合理使用该标签,可以显著提升

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#maven#java#spring boot
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