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導讀 本文探討了圖譜Embedding在業務安全與反作弊等關鍵業務場景中的應用,特別是在異常檢測方面。傳統的統計方法在面對複雜多變的攻擊場景時顯得力不從心,因此本文介紹了一種基於One-Hot編碼的圖譜Embedding算法GEE,通過標籤傳播實現結點特徵的表達。作者還通過兩篇論文的代碼驗證,發現稀疏矩陣改進版算法在測試數據集上性能不佳,並進一步優化了算法,使其在計算效率上有所提升。本文對於利用圖
1、前言 1.1、要求 本演示採用的windows進行部署,後續會介紹linux的演示,如果在linux系統下熟練了docker和docker-compose的使用,那麼自行舉一反三也很不難 要求1:如果使用的是雲端服務器,那麼至少CPU為4核8g才能勉強帶動,否則輕則問答時間長,重則docker崩潰,乃至遠程連接崩潰,一般個人計算機都能達到要求 要求2:對docker和docker-
1、前言 1.1、整體配置 本地windows個人計算機:用來跑向量模型和搭建運行docker容器 星火的spark max模型api接口(有高額免費的tokens使用) 1.2、介紹 不會在詳細講述docker-compose配置、ollama等使用,上一篇文章有具體説明。 基於github上的chatgpt-on-wechat項目實現。 本次演示最後結果只是能跑通,看到效果,
[阿里DIN]從論文源碼學習 之 embedding_lookup 文章目錄 [阿里DIN]從論文源碼學習 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代碼 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 問題