VEC-157

以下是叉乘和向量点乘的对比表格：| 对比维度 | 叉乘（Cross Product） | 向量点乘（Dot Product） | |--|--|--| | 结果类型 | 向量 | 标量 | | 几何意义 | 垂直于两个向量所在平面 | 在两个向量方向上的投影长度 | | 计算公式 | \( \vec{a} \times \vec{b} \) | \( \vec{a...

于是赶紧回顾了下18年之后NLP的发展,基本就是将迁移学习更广泛的用于NLP领域,以及把17年年底的《Attention is all you need》里的思想给发扬光大了,ELMO弥补了传统word2vec多义词表示的不足,GPT使用更强大的特征提取器Transformer取代LSTM,Bert使用双向Transformer进一步改进了GPT成为这两年发展的集大成者。 从Bert模型...

一个排行榜列表，开始只加载10条数据。如果用户滑到底了，向服务器请求数据，收到数据后，往列表里加10条数据（是追加，不是清空列表再加载20条数据）。但问题是每次加入子项后，列表框跳到顶部去了。ListView里有这么个方法。void jumpToItem(ssize_t itemIndex, const Vec2& positionRatioInView, ...

Ie*Re + Vec + Ic*Rc = 3-(-3) = 6V；3-Vb=I1*R1；Vb-3=I2*R2；I1=I2+Ib；Vb=3 - Ie*Re - Veb；Vec=Ve-Vc；在 Active 的时候，Vec = 0.7V；在饱和状态的时候，Vec = 0.1V；

病情分析：你好，对于你的情况，建议你详细说明一下病情，好为你解答 意见建议：

这款吉他我好不容易买到的，感觉音色挺好的，指弹什么的，都挺舒服的，我现在用了一年多了，还是非常的喜欢⌄

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Word2vec中的CBOW 以及skip-gram,其中CBOW是通过窗口大小内的上下文预测中心词,而skip-gram恰恰相反,是通过输入的中心词预测窗口大小内的上下文。 Glove 是属于统计语言模型,通过统计学知识来训练词向量 ELMO 通过使用多层双向的LSTM(一般都是使用两层)来训练语言模型,任务是利用上下文来预测当前词,上文信息通过正向的...

与此同时，也有相当一部分研究者将文章或者句子作为文本基本处理单元，提出了doc2vec和ste2vec技术。 基于embedding的词表示，其核心思想是： 上下文相似的词，其语义也相似。 这就是著名的 词空间模型（word space model) ，词向量通常使用神经网络模型训练得到，神经网络模型就是根据上下文与目标词之间...

从上面的图看来，每一个item都要进行T个step得到自己的item-vec，所以经过T个step后，我们就得到了序列中所有item的向量，即：图中用蓝色框框画出来的向量，有了这些向量后，我们怎么得到预测结果呢？这就引入了下一个问题。观察上面的模型结构，我们看到attention，没错，我们认为一个session中的这些item...