前言 文本向量化是将文本数据转换为数值向量的过程。由于计算机只能处理数值数据，文本数据需要被转换成数值形式才能被算法和模型处理。这种向量化的过程使得文本数据能够被机器学习、深度学习等算法有效地处理。文本向量化的方法有多种，其中常见的有以下几种： 1. 词袋模型 (Bag of Words, BoW): 这是最简单的文本向量化方法，它忽略了文本中单词的顺序和语法，只考虑单词的出现次数。每个文档或

前言： 在当今时代，大型语言模型以其惊人的发展速度和广泛的应用前景，正成为全球科技界的瞩目焦点。这些模型的强大能力，源自于背后默默支撑它们的Embedding技术——一种将语言转化为机器可理解的数值向量的关键技术。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的重要性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。 在最近落幕

AcGe类库是为AcDb类库提供的工具类库，如用于二维和三维运算的向量对象和矩阵对象。此外还提供了很多基本的几何对象，如点，曲线，面。 AcGe类库主要包含两个子集合：用于二维计算的类和用于三维计算的类。主要的基类分别是AcGeEntity2d和AcGeEntity3d。此外还有几个没有基类的类，包括AcGePoint2d，AcGeVector2d和AcGeMaterix2d。这些基本的类可以用