向量专题

使用matlab的大坑，复数向量转置！！！！！变量区“转置变量“功能（共轭转置）、矩阵转置（默认也是共轭转置）、点转置

近期用verilog去做FFT相关的项目，需要用到matlab进行仿真然后和verilog出来的结果来做对比，然后计算误差。近期使用matlab犯了一个错误，极大的拖慢了项目进展，给我人都整emo了，因为怎么做仿真结果都不对，还好整体的代码都是我来写的，慢慢往下找就找到了问题的来源，全网没有看到多少人把这个愚蠢的错误写出来，我来引入一下。代码错误的表现：复数向量的虚部被取反，正数变成负数，负数

发表在SIGMOD 2024上的高维向量检索/向量数据库/ANNS相关论文

前言 SIGMOD 2024会议最近刚在智利圣地亚哥结束，有关高维向量检索/向量数据库/ANNS的论文主要有5篇，涉及混合查询（带属性或范围过滤的向量检索）优化、severless向量数据库优化、量化编码优化、磁盘图索引优化。此外，也有一些其它相关论文，比如FedKNN: Secure Federated k-Nearest Neighbor Search。下面对这些论文进行一个简单汇总介绍

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类) 1.数据均为Excel数据，直接替换数据就可以运行程序。 2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。 3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。结果展示获取方式 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeYkpZw

STM32 EXTI（外部中断）和NVIC（嵌套向量中断控制器）学习

STM32 EXTI（外部中断）和NVIC（嵌套向量中断控制器）学习在STM32中EXTI有0~18个事件/中断，0~4各自都是单独的一个通道，5~9是共一个通道，10~15共享一个通道，16/17/18各自独立用到一个通道在STM32中NVIC是嵌套向量中断控制器，分为0~4五个组，称之为（Group） NVIC_PriorityGroup_0 ~ NVIC_Priorit

支持向量机(SVM)PPT

怎么加载训练好的词向量bin

怎么加载训练好的词向量bin word2vec 有的时候需要加载之际之前训练好的词向量，或者加载下载的别人的词向量，加载如下： 1默认方法如果你是用默认方法训练的，则可以直接load： model.save('/model/word2vec_model')new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/model/word2vec_model') 也可以

RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库二

Miluvs 向量数据库关于 Milvui 可以参考我的前两篇文章 • 一篇文章带你学会向量数据库Milvus（一）[1]• 一篇文章带你学会向量数据库Milvus（二）[2] 下面我们安装 pymilvus 库 pip install --upgrade --quiet pymilvus 如果你使用的不是 Miluvs 数据库，那也没关系，langchain 已经给我们分装了几十

分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别

分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别目录分类预测 | ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述 1.ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别。 2.自带数据，多输入，

【机器学习复习】第6章支持向量机（SVM）

一、概念 1.支持向量机（support vector machine，SVM）：（1）基于统计学理论的监督学习方法，但不属于生成式模型，而是判别式模型。（2）支持向量机在各个领域内的模式识别问题中都有广泛应用，包括人脸识别、文本分类、笔迹识别等。（3）在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中表现出了许多特有的优势。（4）在函数模拟、模式识别和数据分类等领域也取得了极好的应用效果。

使用词向量得到更好的类别特征的嵌入

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Inbar Naor 编译：ronghuaiyang 前戏词向量除了用在NLP中，还可以用在类别特征的嵌入表达上，是不是很神奇，一起来看看吧！回到2012年，当神经网络重新流行起来时，人们对不用担心特征工程就可以训练模型的可能性感到兴奋。事实上，最早的突破大多出现在计算机视觉领域，在这一领域，原始像素被用作网络的输入。

fastText训练157种语言的词向量

公众号系统之神与我同在 http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/docs/crawl-vectors.md 有了这个词向量，很多常见的小语种NLP任务都能够做。

【Python机器学习实战】 | 基于线性回归以及支持向量机对汽车MPG与自重进行回归预测

🎩 欢迎来到技术探索的奇幻世界👨‍💻 📜 个人主页：@一伦明悦-CSDN博客 ✍🏻 作者简介： C++软件开发、Python机器学习爱好者 🗣️ 互动与支持：💬评论 👍🏻点赞 📂收藏 👀关注+ 如果文章有所帮助，欢迎留下您宝贵的评论，点赞加收藏支持我，点击关注，一起进步！引言线性回归和支持向量机（SVM）是常见的机器学习算法，

[机器学习算法]支持向量机

支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。SVM通过找到一个超平面来将数据点分开，从而实现分类。 1. 理解基本概念和理论：超平面（Hyperplane）：在高维空间中，将数据分成不同类别的决策边界。支持向量（Support Vectors）：离超平面最近的数据点，决定了超平面的位置和方向。间隔（Margin）：支持向量到超平面的距离，SVM最大化这个间隔。 2. 两种向

计算机视觉实验二：基于支持向量机和随机森林的分类（Part two: 编程实现基于随机森林的泰坦尼克号人员生存与否分类）

目录一、实验内容二、实验目的三、实验步骤四、实验结果截图五、实验完整代码一、实验内容编程实现基于随机森林的泰坦尼克号人员生存与否分类，基本功能包括：Titanic - Machine Learning from Disaster数据集的下载；数值型数据和文本型数据的筛查、舍弃、合并、补充；随机森林的人员生存与否分类。二、实验目的

支持向量机 (SVM) 算法详解

支持向量机 (SVM) 算法详解支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM 特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解 SVM 的原理、数学公式、应用场景及其在 Python 中的实现。什么是支持向量机？支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界（或称超平面）来最大限度地分隔不同类别的

C++向量讲解

向量（Vector）是一个深奥的词。不过这里的向量不是数学里的向量，也不是物理里的向量。在C++中的向量，就是一个存放数据的地方，类似于一维数组和链表。向量的性能在第九章末尾，我们介绍了数组存储和链表存储的优缺点。数组的缺点是分配空间不灵活；链表的缺点是无法通过下标快速找到结点。然而这里介绍的向量却吸收了这两种数据结构各自的优点，综合性能较高。向量的分配空间是会随着数据的量

2024 年最新 Python 使用 Flask 和 Vue 基于腾讯云向量数据库实现 RAG 搭建知识库问答系统

腾讯云向量数据库腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专为存储、检索和分析多维向量数据而设计。地址：https://buy.cloud.tencent.com/vector 新建安全组创建向量数据库实例查看密钥腾讯云 AI 套件官方文档：https://cloud.tencent.com/doc

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