向量专题
【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算
✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi
Vector3 三维向量
Vector3 三维向量 Struct Representation of 3D vectors and points. 表示3D的向量和点。 This structure is used throughout Unity to pass 3D positions and directions around. It also contains functions for doin
8. 自然语言处理中的深度学习：从词向量到BERT
引言 深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型（如BERT）的演进，NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术，包括词向量、序列模型（如RNN、LSTM），以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量（Word Embedding）
用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)
一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用 向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型，用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同，VAR 模型将多个时间序列作为向量输入，同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为： 其中： 是时间 的变量向量。 是常数向量。 是每个时间滞后的回归系数矩阵。 是误差项向量，假
利用向量积（叉积）计算三角形的面积和多边形的面积（hdu2036）
开始撸计算几何题目了。。。。。。。 预备知识：叉乘求多边形面积 参考证明资料： 公式证明： http://www.cnblogs.com/xiexinxinlove/p/3708147.html 高中知识： http://wenku.baidu.com/view/867e6edfad51f01dc281f11a.html #include<stdio.h>#inclu
深度学习速通系列:如何生成句向量？
生成句向量（Sentence Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项重要技术，它将文本句子转换为固定长度的数值向量，这些向量能够捕捉句子的语义信息。以下是一些生成句向量的方法： 词袋模型（Bag of Words, BoW）: 将句子中的每个词转换为一个特征向量，并将所有词的特征向量平均或求和，以生成句子的向量表示。 TF-IDF: 使用词频-逆文档频率（Term Freque
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.SS
【R语言数据类型】深入了解 向量、矩阵、数据框、列表
R语言数据类型有向量、矩阵、数据框、列表。下面我们来深入了解下： vector 的划分 R中的vector分为两类，atomic和list，二者的区别在于,前者元素类型必须相同，后者可以不同。前者的代表是向量和矩阵，后者的代表是list和数据框。 创建向量、矩阵、数据框、列表 # atomica <- 1:5b <- letters[1:5]c <- 1:10mat <- matr
百度智能云向量数据库创新和应用实践分享
本文整理自第 15 届中国数据库技术大会 DTCC 2024 演讲《百度智能云向量数据库创新和应用实践分享》 在 IT 行业，数据库有超过 70 年的历史了。对于快速发展的 IT 行业来说，一个超过 70 年历史的技术，感觉像恐龙一样，非常稀有和少见。 但是数据库之所以有这么长的生命力，核心是在不停的变更和创新。 简单回顾一下数据库的历史，在过去的 70 年里面，数据库一直跟着底层基础设
Day17_0.1基础学习MATLAB学习小技巧总结（17）——字符向量元胞数组
利用空闲时间把碎片化的MATLAB知识重新系统的学习一遍，为了在这个过程中加深印象，也为了能够有所足迹，我会把自己的学习总结发在专栏中，以便学习交流。 素材来源“数学建模清风” 特此说明：本博客的内容只在于总结在使用matlab中的一些小技巧，并非教程，若想系统的学习MATLAB，也可以移步去链接中的视频，观看学习。也欢迎各位在留言区补充，纠错，讨论。 原素材和学习视频地址：MATLAB教程
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序 文章目录 一、基本原理DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理DBO-LSSVM模型的集成流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结
逻辑回归和支持向量机有什么不同
逻辑回归和支持向量机之间的区别也是面试经常会问的一道题，特地找了一些相关资料看了下。 损失函数 原文地址：http://charlesx.top/2016/03/LR-SVM/ SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最
【生成模型系列（中级）】词向量维度选择的奥秘——从理论到实验的揭秘【通俗理解，代码模拟】
【通俗理解】词向量维度选择的奥秘——从理论到实验的揭秘 关键词提炼 #词向量 #维度选择 #最小熵原理 #Johnson-Lindenstrauss引理 #注意力机制 #图网络 第一节：词向量维度选择的类比与核心概念【尽可能通俗】 1.1 词向量维度选择的类比 词向量维度选择就像为一场复杂的烤肉方子挑选合适的食材和分量。 每个词就像是烤肉中的不同食材，而维度就像是每种食材所需的分量。
向量数据库之Milvus
Milvus 是一个开源的向量数据库，专门设计用于高效存储、管理和搜索大规模向量数据。它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域，特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。Milvus 由 Zilliz 开发，具有高性能、可扩展性和易用性。 基本概念与架构 1. 基本概念 向量数据（Vector Data）：Milvus 主要处理高维向量数据，常见于图像、文本、视频等
《西瓜书》第六章 SVM支持向量机 笔记
文章目录 6.1 间隔与支持向量6.1.1 超平面6.1.2 支持向量6.1.3 间隔6.1.4 最大间隔 6.2 对偶问题6.2.1 凸二次规划6.2.2 对偶问题6.2.3 支持向量机的一个重要性质 6.3 核函数6.3.1 支持向量展开式6.3.2 核函数定理6.3.3 常用的核函数6.3.4 核函数特点 6.4 软间隔与正则化6.4.1 硬间隔6.4.2 软间隔6.4.3 替代损失6
从零开始使用 LangGraph、LLaMA3 和 Elasticsearch 向量存储构建本地代理的教程
作者：来自 Elastic Pratik Rana 在本教程中，我们将了解如何使用 LangGraph、LLaMA3 和 Elasticsearch Vector Store 从头开始创建可靠的代理。我们将结合 3 篇高级 RAG 论文中的想法： 用于路由的自适应 RAG：根据内容将问题引导到向量存储或网络搜索纠正性 RAG 回退机制：使用该机制，当问题与向量存储不相关时，我们将引入回
【Python机器学习】词向量推理——词向量
目录 面向向量的推理 使用词向量的更多原因 如何计算Word2vec表示 skip-gram方法 什么是softmax 神经网络如何学习向量表示 用线性代数检索词向量 连续词袋方法 skip-gram和CBOW：什么时候用哪种方法 word2vec计算技巧 高频2-gram 高频词条降采样 负采样 如何使用gensim.word2vec模块 生成定制化词向量表示 预
支持向量机分类算法原理及Python实践
支持向量机分类算法原理 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其原理核心在于通过寻找一个超平面，将不同类别的样本分开，并最大化两个类别之间的边界（即间隔），以此来提高模型的泛化能力。以下是支持向量机分类算法原理的详细阐述： 一、基本概念 超平面：在二维空间中，超平面表现为一条直线；在三维空间中，表现
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理1. 最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤： 2. 鲸鱼优化算法（WOA）WOA的基本步骤： 3. WOA-LSSVM的结合流程结合的流程如下： 总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基
自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战 总结 自然语言处理系列五十 SVM支持向量机》算法原理 SVM支持向量机在文本分类的应用场景中，相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其
NLP-分类模型-2014-文本分类：TextCNN【使用 “CNN”+ 预训练的 “词向量” --＞ 处理 “句子级别” 的文本分类】
《TextCNN 原始论文：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 一、概述 1、TextCNN 是什么？ 我们之前提前CNN时，通常会认为是属于CV领域，用于计算机视觉方向的工作，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型textCNN。与传统图像的CNN网络相比, te
NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】 -＞ 主题模型【LSA、LDA】 -＞ 词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -＞ 词向量动态表征【Bert】
NLP-词向量-发展： 词袋模型【onehot、tf-idf】主题模型【LSA、LDA】基于词向量的静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】基于词向量的动态表征【Bert】 一、词袋模型（Bag-Of-Words） 1、One-Hot 词向量的维数为整个词汇表的长度，对于每个词，将其对应词汇表中的位置置为1，其余维度都置为0。 缺点是： 维度非常高，编码过于稀疏，易出
NLP-文本匹配-2013：DSSM【首次提出将深度学习应用到文本匹配，每个文本对象均由５层的神经网络进行向量化表示，最后通过向量间的余弦值来衡量文本对象的相似度】【釆用词袋模型，丢失单词顺序关系】
深度语义结构模型（DSSM）首次提出了将深度学习应用到文本匹配方法中，该模型通过建模用户查询和文档的匹配度，同传统文本匹配模型相比获得了显著的提升。在深度语义结构模型中，每个文本对象均由５层的神经网络进行向量化表示，最后通过向量间的余弦值来衡量文本对象的相似度 DSSM模型由宁完全采用全连接神经网络构建，以至于参数较多，不利于模型参数的学习与优化，并且DSSM模型在获取词（片段）嵌入时釆用了词袋