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摘要： 在大数据处理领域，性能和效率始终是核心问题。 polars 作为新一代数据处理框架，通过利用Rust语言的底层实现和现代化的并行计算架构，在处理大规模数据集时展现出显著的性能优势。根据性能测试文章的数据显示，在CSV文件读取操作中， polars 的处理速度可达 pandas 的20倍。这种性能提升 阅读全文

摘要： 在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组合估计器最常用的工具是Scikit-le 阅读全文

摘要： 这是目标检测领域的首选评估指标。计算两个边界框的IoU时,如果它们有重叠区域,就测量重叠面积,然后除以两个框所覆盖的总面积。 你是否曾经训练过一个模型,在评估指标上表现出色,但在实际可视化边界框时,却发现它在许多情况下都失败了?这可能是因为像简单交并比(IoU)这样的标准指标并没有很好地捕捉到你所期 阅读全文

摘要： 金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征：它们在欧几里得（x, y）空间中难以建模，需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。 图是表示关系数据的自然结构范式，特别是在金融网络和蛋白质结构等领域。这类图能够捕捉实体间的复杂关系和交互模式，例如金融系统中的账户间交易或蛋白质中氨基酸的空间连接与 阅读全文

摘要： Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You Need》中首次提出，如今已被广泛认为是过去十年间最具开创性的科学突破之一。注意力机制是 Transformer 的核心创新，它为人工智能模型提供了一种全新的方法，使模型 阅读全文

摘要： 在人工智能迅速发展的今天，多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP（对比语言-图像预训练）作为其中的典范，通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间，为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然而其文本编码器的局限性使其在处理复杂长文本和多语言任务时显得力不从心。 大型语言模 阅读全文

摘要： 在信息检索领域（即从海量数据中查找相关信息），双编码器和交叉编码器是两种至关重要的工具。它们各自拥有独特的工作机制、优势和局限性。本文将深入探讨这两种核心技术。 双编码器：高效的大规模检索 双编码器分别处理文档和搜索查询。可以将其类比为两个人独立工作：一人负责概括文档，另一人则专注于搜索查询，两者之 阅读全文

摘要： 视觉语言模型（Vision Language Model，VLM）正在改变计算机对视觉和文本信息的理解与交互方式。本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节，可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。 总体架构 VLM 的总体架构包括： 图像编码 阅读全文

摘要： 当涉及到图数据时，复杂性是不可避免的。无论是社交网络中的庞大互联关系、像 Freebase 这样的知识图谱，还是推荐引擎中海量的数据量，处理如此规模的图数据都充满挑战。 尤其是当目标是生成能够准确捕捉这些关系本质的嵌入表示时，更需要一种不会在庞大数据量下崩溃的解决方案。 PyTorch-BigGra 阅读全文

摘要： 大型语言模型 (LLM) 如 GPT-4 彻底革新了自然语言处理 (NLP) 领域，在生成类人文本、回答问题和执行各种语言相关任务方面展现出卓越的能力。然而，这些模型也存在一些固有的局限性： 知识截止：LLM 的训练数据通常截止于特定时间点，使其无法获取训练后发生的事件或信息。 静态知识库：LLM 阅读全文