标签: embedding

你会选择哪一个？为什么？
我想听听从具有人士的意见,经验与C++应用程序中嵌入网页浏览器引擎.
我应该强调我需要Web浏览器引擎的所有功能,除了渲染,即HTTP客户端,cookie处理,DOM样式HTTP解析器,JavaScript引擎.如何剥离 WebKit或Gecko渲染代码以避免编码和运行时开销？

这是C++项目的嵌入式浏览器的后续内容？

我正在使用 OpenAI API 来获取一堆句子的嵌入。我所说的一堆句子，是指一堆句子，比如数千个。有没有办法让它更快或者让它同时进行嵌入或者其他什么？

我尝试循环遍历并发送每个句子的请求，但这非常慢，但发送句子列表也是如此。对于这两种情况，我都使用了以下代码：'''

response = requests.post(
    "https://api.openai.com/v1/embeddings",
    json={
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "input": ["text:This is a test", "text:This is another test", "text:This is a third test", "text:This is a fourth test", "text:This is a fifth test", "text:This is a sixth test", "text:This is a seventh test", "text:This is a eighth test", "text:This is a ninth test", "text:This is a tenth test", "text:This is a eleventh test", "text:This is a twelfth test", "text:This is a thirteenth test", "text:This is a fourteenth …

我有兴趣听听人们在C/C++应用程序中嵌入单声道(.NET的开源实现)的经验.如何分发这样的应用程序以及依赖性是什么？我已经测试了OS X和mono作为一个巨大的框架(数百MB).我的应用程序的用户都需要这个大框架,或者可以将其删除或将所有内容编译到主可执行文件中.

我以前有过在一个C++应用程序中嵌入Lua的经验,这非常有效,因为我可以将整个lua解释器与我的主可执行文件静态链接.所以我没有外部依赖.是否可以用单声道做类似的事情？

这里的任何Lua人都能评论他们如何发现单声道与Lua相比？

PS:嵌入我指的是一个C++应用程序,它初始化单声道环境并加载.NET程序集并执行它,然后允许在程序集中的C#代码和主可执行文件中的C++方法之间进行通信.

我在我的宠物开源项目RevitPythonShell(建筑建模软件Autodesk Revit Architecture 2010的插件)中尝试了明显的路径:code.interact()使用IronPython引擎设置为STDIN和使用.NET流STDOUT.然后我将这些重定向到TextBox控件.它有点工作,但真的只是一个丑陋的黑客.

主要问题是让所有shell工作正常工作:历史记录的上箭头和下箭头,编辑,复制和粘贴,EOF,语法高亮,工具提示等.要做到这一点需要做很多工作,而且它并不是我想要解决的问题(我正在尝试在Revit中托管交互式shell,而不是制作完美的shell GUI).

如果这不是一个.NET项目,我可能会考虑重用PyCrust/PyWrap,但我不确定是否可以从WinForms项目中完成..NET有什么类似的东西吗？

有没有人实现过IConsole界面,可以展示我需要做什么的例子？看起来这将是正确的路线(而不是使用code模块),但对于我的生活,我无法弄明白.IronPython源代码没有任何评论.

更新:在尝试了一些东西后,我最终选择了精湛的IronLab代码.它包括一个带语法高亮的示例shell和all.代码很好,易于集成.检查有关如何嵌入它的提示的RevitPythonShell代码.

我将IronPython(2.6.1)嵌入到C#程序集中,并将几个对象暴露给使用PythonEngine.ExecuteFile执行的脚本.我暴露他们

scope.SetVariable("SomeObject", new SomeObject())

要么

engine.Execute("from MyNamespace import SomeObject", scope)

取决于脚本如何使用它们.我的应用程序组件被添加到引擎中

engine.Runtime.LoadAssembly(Assembly.GetExecutingAssembly())

现在一个脚本可以执行help(SomeObject)并转储好的小帮助信息(*),但它不完整.没有任何对象的事件或属性(当然是公共的)出现,许多"内置"成员也会丢失.

这是奇怪的部分; 如果我启动ipy.exe并执行以下操作:

import sys
sys.path.append('<location of my app>')
import clr
clr.AddReferenceToFile('myapp.exe')
from MyNamespace import SomeObject
help(SomeObject)

我得到了一个不同的转储,包括所有缺少的成员!

为什么两者不同？

奖金问题:假设我让它正常工作,是否可以在我的CLR对象上添加描述性文本到help()的输出？就像你可以在脚本中,你的python本地类型？我的第一个猜测是DescriptionAttribute,但是没有用.

(*)显然,最终的工作脚本不会这样做,但在编写/测试脚本时它非常有用.

回答

这是一个完整的控制台程序,演示了如何导入网站,用标准的python库help()替换无用的内部help().

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Reflection;
using IronPython.Hosting;
using IronPython.Runtime;
using Microsoft.Scripting.Hosting.Providers;

namespace MyApp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // Work around issue w/ pydoc - piping to more doesn't work so instead indicate that we're …

我想让我的程序多语言.我已成功通过Form的Localizable和Language属性使程序多语言化.它制作了一些.resx文件.然后我从.resx文件中删除了不需要的文件,例如图像(它们在所有语言中都是相同的)等.

问题是,例如,它还生成一个名为"en"的文件夹,在该文件夹中,另一个生成的文件称为"ProjectName.resources.dll".

反正有没有将此资源文件嵌入到.exe中？将其添加到资源并将"构建操作"设置为"嵌入式资源"也不起作用.

谢谢.

我遇到了一些问题,希望得到一些帮助.我有一个片段代码,用于嵌入python脚本.这个python脚本包含一个函数,它希望接收一个数组作为参数(在这种情况下,我在python脚本中使用numpy数组).我想知道如何将数组从C传递给嵌入式python脚本作为脚本中函数的参数.更具体地说,有人可以向我展示一个简单的例子.

我正在寻找一个全面的在线文档资源,关于将Ruby解释器嵌入到C或C++程序中,以及用于此目的的API.

在Pickaxe书中的这一部分相当不错,但我的版本是指Ruby 1.8,我对当前ruby版本的范围感兴趣,即1.8.x,1.9.x和2.0,并且有很多区别在这个版本范围内处理嵌入.

作为参考,有问题的Ruby解释器是来自http://www.ruby-lang.org/en/的主要Ruby解释器.

我在stackoverflow上发现了一些与此相关的特定问题(错误处理) (状态重置) (c ++):我寻求的是文档,如果有的话,从中收集了这样的答案!

还有一个Ruby 1.8和Unix中心指南.

有关于Ruby的C API的文档,用于编写扩展,也用于嵌入.这可以在github (ruby 2.0)和(ruby 1.9)上找到,但版本的处理变化似乎留给了读者

关于在Pickaxe书中扩展ruby的章节现在可以在线获得PDF格式.

最近,我一直试图找到最接近嵌入的词.这两种最显着的方法是通过余弦距离或欧氏距离.

我试图找到如何有效地计算张量形状的余弦距离 [batch_size x embedding_size]

一种方法是解压缩张量并计算余弦距离

  #embedding is shape [vocab_size x embedding size]
  array_list = tf.unpack(batch_array)
  word_class_list = tf.unpack(embedding)
  index_list_of_closest_word = []
  for eacharray in array_list:
    list_of_distances = []
    for eachwordclass in word_class_list:
      list_of_distances.append(cosine_distance(eacharray, eachwordclass))
    index_list_of_closest_word.append(tf.argmax(tf.pack(list_of_distances)))

但是,这种方法非常低效.是否有更有效的方式来做到这一点？我知道word2vec做得非常快,并且具有gpu功能的te​​nsorflow应该能够并行执行这些批量计算.

谢谢!

我正在运行一个带有非常大的嵌入字(> 2M字)的模型.当我使用tf.embedding_lookup时,它期望矩阵很大.当我运行时,我随后摆脱了GPU内存错误.如果我减小嵌入的大小,一切正常.

有没有办法处理更大的嵌入？