Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交（垂直）的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术，用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。Gram-Schmidt方法的主要思想是，通过一系列的投影和减法操作，将原始向量集合转化为一个正交化的向量集合。在C#中，Gram-Schmidt方法可以通过以下步骤实现：对于给定的向量集合，首先将每个向量进行标准化，即将每个向量除以其模长，使其成为单位向量。从第一个向量开始，依次处理每个向量。对于每个后续的向量，都进行投影操作，将其投影到前面已经处理过的向量上并将投影部分减去，以确保正交性。重复以上

大模型如火如荼的今天，不学点语言模型（LM）相关的技术实在是说不过去了。只不过由于过往项目用到LM较少，所以学习也主要停留在直面——动眼不动手的水平。Huggingface（HF）也是现在搞LM离不开的工具了。出于项目需要，以及实践出真知的想法，在此记录一下第一次使用HF和微调ERNIE-gram的过程。目录开始的开始模型选择如何使用选好的模型怎么微调模型定义训练流程参考开始的开始HF已经做的很好了。但是对于第一次上手实操LM的我来说，还是有点陌生的。上手时有几个问题是一直困扰我的：HF上这么多模型，我该用哪一个？每个LM的主要作用是对文本进行Embedding，可我的任务是句子对相似性计算，

风格迁移：一文梳理经典方法发展脉络及原理1.ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks：Gram矩阵(CVPR2016)1.1.概述1.2.方法2.DeepPhotoStyleTransfer(CVPR2017)2.1.概述2.2.方法3.UniversalStyleTransferviaFeatureTransform：WCT(whiteningandcoloring)(NIPS2017)3.1.概述3.2.方法4.AClosed-formSolutiontoPhotorealisticImageStylization:PhotoWC

有个故事，松下幸之助小时候所处的年代是明治维新之后，大量引用西洋技术的时期。当时大家对“电”能干什么事，充满好奇。“电能干什么？它能帮我们开门么？”松下幸之助的爷爷对电不屑，于是就问他。松下幸之助的回答是“也许可以，虽然不知道该怎么干。总要试一试。”作为跟电力一样的通用技术，AI也能应用于各种场景。而这各种场景就是AI+的所在。近期，我们做了一个尝试，采用文心一言在NetSuite中辅助模糊信息分类。需求背景用户为了减少SKU的数量，在实践中使用一个“通用Item”，在PO行的“描述”上进行具体的规格说明。这在日常的非重复类型采购中很有效。因为，创建一个SKU却只使用一次，确实浪费。但是这种手

我想使用HiveQL创建一个n-gram列表。我的想法是使用具有先行和拆分功能的正则表达式-但是这不起作用:selectsplit('Thisismysentence','(\\S+)+(?=(\\S+))');输入的是表格的一列|sentence||-------------------------||Thisismysentence||Thisisanothersentence|输出应该是:["Thisis","ismy","mysentence"]["Thisis","isanother","anothersentence"]Hive中有一个n-gramudf，但该函数直接计算n

Gram矩阵如何计算Gram矩阵是由一组向量的内积构成的矩阵。如果你有一组向量v1,v2,…,vnv_1,v_2,\ldots,v_nv1​,v2​,…,vn​，Gram矩阵GGG的元素GijG_{ij}Gij​就是向量viv_ivi​和向量vjv_jvj​的内积。数学上，Gram矩阵的计算方式如下：假设有nnn个向量v1,v2,…,vnv_1,v_2,\ldots,v_nv1​,v2​,…,vn​，每个向量的维度为mmm（这意味着每个向量都有mmm个元素），则Gram矩阵GGG的元素GijG_{ij}Gij​计算如下：Gij=vi⋅vj=∑k=1mvi[k]⋅vj[k]G_{ij}=v_i\

        上一章介绍了eggjs+wechaty搭建一个简单的微信聊天机器人，只是实现了简单的回复，这一章我们将对接ERNIE-Bot接口，实现智能回复。access_token的请求config.default.js配置        我们在上一章代码基础上进行调整，首先我们要加入access_token的请求逻辑。第一章我们说过，请求需要使用应用对应的APIKey，SecretKey作为入参。eggjs规定了配置的写法，我们可以将其配置在config/config.default.js里面。//配置ernie config.ernie={ client_id:'填入您的APIKey

大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下大模型的实践应用6-百度文心一言的基础模型ERNIE的详细介绍，与BERT模型的比较说明。在大规模语料库上预先训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从纯文本中捕获丰富的语义模式，并通过微调的方式一致地提高各种NLP任务的性能。然而，现有的预训练语言模型很少考虑融入知识图谱(KGs)，知识图谱可以为语言理解提供丰富的结构化知识。我们认为知识图谱中的信息实体可以通过外部知识增强语言表示。在这篇论文中，我们利用大规模的文本语料库和知识图谱来训练一个增强的语言表示模型(ERNIE)，它可以同时充分利用词汇、句法和知识信息。实验结果表明，ERNIE在各种知识驱动

10月17日过后，估计很多人会看到类似的新闻，如图：我看到这则新闻也是觉得非常感兴趣，于是本着“百闻不如一见”的实事求是的态度检索如何申请，没想到还真找到了ERNIE-Bot-4（俗称：文心一言4.0）的申请入口，如下：体验地址企业用户/个人开发者：填写表单申请开通：百度智能云千帆大模型平台邀您测试审核通过后即可免费调用千帆文心4.0APIAPI文档ERNIE-Bot-4-千帆大模型平台|百度智能云文档 我本人是填写表单申请一天左右收到了“百度智能云”的短信通知我通过了申请，老样子，先上图：通过之后即使不是很擅长调用接口来测试模型质量，百度智能云也会提供在线测试的入口方便我们测试，如图：也是可

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