在文本挖掘和主題建模領(lǐng)域，傳統(tǒng)的pLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）和LDA模型假設(shè)文檔獨(dú)立同分布，但現(xiàn)實(shí)中文檔往往存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)（如引用關(guān)系、相似內(nèi)容或社交網(wǎng)絡(luò)）。為了利用這些文檔間的流形結(jié)構(gòu)，研究者提出了Laplacian Probabilistic Latent Semantic Ind…

在圖像檢索、特征量化以及向量壓縮等任務(wù)中，經(jīng)常需要對(duì)海量高維特征向量（如SIFT、GIST或深度學(xué)習(xí)提取的特征）進(jìn)行K-means聚類，以構(gòu)建視覺詞袋模型或進(jìn)行產(chǎn)品量化（Product Quantization）。當(dāng)聚類中心數(shù)達(dá)到數(shù)百到數(shù)千、數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級(jí)別時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)的kmeans函數(shù)往往速度較慢…

摘要 隨著教育信息化的快速發(fā)展，學(xué)科競(jìng)賽作為培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力的重要途徑，其管理效率和質(zhì)量成為高校關(guān)注的焦點(diǎn)。傳統(tǒng)的人工管理方式存在信息滯后、數(shù)據(jù)冗余、協(xié)同效率低等問題，亟需通過信息化手段實(shí)現(xiàn)競(jìng)賽管理的標(biāo)準(zhǔn)化和智能化。企…

在稀疏編碼任務(wù)中，學(xué)習(xí)稀疏系數(shù)是核心步驟之一。傳統(tǒng)的L1正則最小二乘問題（L1LS）可以通過多種方式求解，而Feature-Sign Search算法是一種高效的近似優(yōu)化方法，它通過主動(dòng)集策略和符號(hào)約束，快速求解帶L1正則的二次規(guī)劃問題。 今天我們來深入探討一個(gè)擴(kuò)展版本的稀疏系數(shù)學(xué)習(xí)…

文章目錄目錄引言1. 大模型應(yīng)用的基本組成拆解2. Token與上下文窗口：長(zhǎng)文本處理策略3. 函數(shù)/工具調(diào)用（Tool Use）：Schema設(shè)計(jì)、參數(shù)校驗(yàn)與錯(cuò)誤回退3.1 參數(shù)Schema設(shè)計(jì)3.2 參數(shù)校驗(yàn)3.3 錯(cuò)誤回退策略4. RAG的完整流程理解&#xff1a…

華人陳立武擔(dān)任Intel的CEO僅僅9個(gè)月就宣布1.8納米工藝取得成功，并率先拿出了1.8納米生產(chǎn)的處理器，而日前陳立武再次大動(dòng)作，主動(dòng)放下身段與GPU領(lǐng)頭羊NVIDIA合作，意圖重振PC業(yè)務(wù)，此舉更代表著陳立武的務(wù)實(shí)和合作精神&…

2026 新年剛開始，科技圈最重磅的消息，莫過于 Meta 豪擲 20 億美金，收購號(hào)稱“通用智能體”的 Manus。此前也體驗(yàn)過 Manus，不得不說其自動(dòng)化能力確實(shí)驚艷。只需給它一個(gè)目標(biāo)，就能幫我們自動(dòng)操作電腦，把事情干…

摘要 隨著數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)墻繪行業(yè)面臨信息不對(duì)稱、交易效率低下等問題。企業(yè)級(jí)墻繪產(chǎn)品展示交易平臺(tái)的出現(xiàn)，為墻繪設(shè)計(jì)師、供應(yīng)商和客戶提供了高效的在線交互渠道。該平臺(tái)通過整合行業(yè)資源，優(yōu)化交易流程，解決了傳統(tǒng)模式…