余弦向量第7页

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,

@心都·2025-02-25 06:45

深度学习笔记——常见的Transformer位置编码

本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码（sin/cos）、基于频率的二维位置编码（2DFrequencyEmbeddings）、旋转式位置编码（RoPE）文章目录Transformer

好评笔记·2025-02-25 01:05

奇异值分解求线性方程组的最小二乘解

线性方程组一般考虑两类：非齐次线性方程组：Ax=b齐次线性方程组：Ax=0A是m*n矩阵，x是n*1的向量，b是m*1的向量。此类问题可以很方便地采用SVD奇异值分解来求解。

果壳中的robot·2025-02-24 23:57

SpringBoot 接入豆包火山方舟大模型

火山方舟控制台开通模型推理、知识库应用入口；文档中心各类接口说明及SDK获取；向量数据库VikingDB文档下翻找到有java操作案例；实现目标功能效果：通过SDK调用豆包大模型，在代码内实现问答的效果

java15655057970·2025-02-24 20:36

STM32F103单片机介绍

Cortex-M3架构，CPU主频为72MHz，RAM大小为20K(SRAM)，ROM大小为64K(FLASH)，工作电压2-3.6V，硬件采用LQFP48封装2.外设简介英文缩写名称英文缩写名称NVIC嵌套向量中断控制器

KINO32·2025-02-24 19:27

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

词向量（WordEmbeddings）和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果，主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。

cjl30804·2025-02-24 15:02

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

RAG流程简要概括为3步，对应其名：检索：借助Embedding，将问题转化为向量，比对知识库，选取最相关的TopK知识。1、增强：结合检索出的上下文和问题，构造Prompt。

Python程序员罗宾·2025-02-24 15:31

医疗信息分析与知识图谱系统设计方案

医疗信息分析与知识图谱系统设计方案0.系统需求0.1项目背景本系统旨在通过整合医疗机构现有的信息系统数据，结合向量数据库、图数据库和开源AI模型，实现医疗数据的深度分析、疾病预测和医疗知识图谱构建，为医疗决策提供智能化支持

翱翔-蓝天·2025-02-24 13:10

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

綫性與非綫性泛函分析與應用_2.賦范向量空間-母本

第2章賦范向量空間1.向量空間；哈默爾基；向量空間的維數-定義與性質-向量空間的定義：設\mathbb{K}為數域，集合X是\mathbb{K}上的向量空間，若在X上定義了加法(x,y)\inX\timesX

老了,不知天命·2025-02-24 07:26

RAG+LLM和直接将整理的知识训练到模型中去有什么区别，各自有什么优缺点

具体来说，RAG会从一个知识库（如数据库、文档库、向量数据库等）中检索相关的信息片段或条目，然后将这些信息与输入的查询一起传递给一个生成模型（如GPT、T5、BERT等）进行回答生成。

MonkeyKing.sun·2025-02-24 06:54

14.11 LangChain VectorStore 架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术

LangChainVectorStore架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术关键词：LangChainVectorStore、向量数据库集成、语义检索优化、文档分块策略、相似度搜索算法1.VectorStore

少林码僧·2025-02-24 03:00

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

由于格式问题，为方便阅读，请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解，这两天自己在网上看了看资料，结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理，把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述

子木呀·2025-02-24 02:59

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

支持向量机（SVM）详解：原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧（KernelTrick）2.5非线性分类与支持向量

宸码·2025-02-24 02:28

支持向量机SVM原理详解

分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件：6、通过支持向量求解

handsomeboysk·2025-02-24 02:57

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

现在，我们需要将这个数字映射到一个向量上，这个向量称为嵌入（embedding）。在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。

coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

HDLBits练习（八）Circuits_Combinational Logic_Multiplexers

b:a;endmoduleMux2to1v要求：描述一个输入为2个100位向量的选择器，当选通信号sel=1，输出b，sel=0，输出a。moduletop_module(input[99:0]a,

小小的香香的·2025-02-23 21:51

【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，DOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法，该算法结合了一个基

【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，DOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。

智能算法及其模型预测·2025-02-23 14:32

卫星六根数参数预测卫星轨迹

编写的基于卫星轨道六根数预测卫星轨迹的代码实现：```cpp#include#includeusingnamespacestd;//地球引力常数(m³/s²)constdoubleMU=3.986004418e14;//三维向量结构体

copoer·2025-02-23 12:17

matlab中fftseq怎么用,[转载]AM调制解调的matlab仿真

用matlab产生一个频率为1Hz，振幅为1的余弦信源，设载波频率为10Hz,A=2.想干解调器输入信噪比为15dB主程序：%AM调制fc=10;f0=1;A=2;t0=5;%如果频率为1，那至少要信号时长

馋包包我们走·2025-02-23 07:06

am解调matlab程序,AM调制解调的matlab仿真

用matlab产生一个频率为1Hz，振幅为1的余弦信源，设载波频率为10Hz,A=2.想干解调器输入信噪比为15dB主程序：%AM调制fc=10;f0=1;A=2;t0=5;%如果频率为1，那至少要信号时长

胡杀马·2025-02-23 07:36

2025asp.net全栈技术开发学习路线图

2025年技术亮点‌：Blazor已全面支持WebAssembly2.0标准.NET8+版本原生集成AI模型部署能力AzureKubernetes服务实现智能自动扩缩容EFCore新增向量数据库支持特性‌

mabanbang·2025-02-22 19:06

Matlab基于主成分分析(PCA)的平面拟合(一)

1.概述利用主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)方法，可计算待拟合点的法向量，进而得到平面参数。

点云客户·2025-02-22 19:05

word2vec（一） CBOW与Skip-Gram模型基础

1.词向量词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式，顾名思义，词向量就是把一个词表示成一个向量。这样做的初衷就是机器只认识01符号。所以，词向量是自然语言到机器语言的转换。

浮汐·2025-02-22 18:24

探索未知：alpha测试的神秘序章【量化理论】

我叫补三补四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测（Backtesting）主要有两种不同的回测机制，一种是向量化回测，另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛

补三补四·2025-02-22 13:47

无缝融入，即刻智能[4]：MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试，完成基于API对话，基于ollama大模型本地部署等]

ollama大模型本地部署等]1.简介MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，1.1产品优势开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化

汀、人工智能·2025-02-22 13:14

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案引言在自然语言处理和信息检索领域，如何在保持上下文的同时实现精确的文本嵌入一直是一个挑战。

jaioyfpo·2025-02-22 11:27

DeepSeek 学习路线图

一、基础知识与预备技能1.数学基础线性代数：掌握矩阵运算和向量空间，这是深度学习的核心。概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线

TU不秃头·2025-02-22 05:44

10-R数组

向量、矩阵、数组关系可以看下图：R语言数组创建使用array()函数，该函数使用向量作为输入参数，可以使用dim设置数组维度。

qwy715229258163·2025-02-22 00:23

11-R因子

R语言创建因子使用factor()函数，向量作为输入参数。

qwy715229258163·2025-02-22 00:23

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题，通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

简单来说，embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象（比如词、字符或句子）转换为密集的、连续的向量表示的技术。

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

USearch不仅仅是一个更小、更快的向量搜索引擎，它还提供了高兼容性和用户自定义指标的灵活性。本文将引导您了解如何安装和使用USearch，并对其与FAISS的主要

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

USearch: 高效紧凑的单文件向量搜索引擎

技术背景介绍近年来，向量搜索技术被广泛应用于诸如推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。

eahba·2025-02-21 05:12

使用 Pinecone 和 SelfQueryRetriever 进行电影查询

在本篇文章中，我们将深入探索如何使用Pinecone作为向量数据库并结合SelfQueryRetriever进行电影数据查询。

dgay_hua·2025-02-21 05:11

【USearch：小型高效的单文件向量搜索引擎揭秘】

引言在处理大规模数据时，向量搜索引擎扮演着无可替代的角色。本文将介绍USearch，一种小型而快速的单文件向量搜索引擎。我们将探讨其工作原理、安装方法，并通过代码示例展示其应用。

afTFODguAKBF·2025-02-21 05:10

使用USearch进行快速高效的向量搜索

USearch是一款简洁高效的单文件向量搜索引擎，其基本功能与FAISS相同。如果您曾研究过近似最近邻搜索，那么USearch的接口会让您感到熟悉。

dgay_hua·2025-02-21 04:09

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

在自然语言处理（NLP）领域中，嵌入（Embedding）是一种将文本转换为向量表示的方法。

dgay_hua·2025-02-21 03:04

Matlab 点云移动最小二乘法（MLS）

这里我们以一维的MLS为例，其具体的原理如下所述：假设Ω为范数向量空间，而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au

大鱼BIGFISH·2025-02-21 03:34

使用SingleStoreDB构建高效的AI检索器

在构建现代AI应用时，高效存储和检索向量数据是不可或缺的一环。

qahaj·2025-02-21 02:57

如何将模型长度扩展到100万：Llama 3的NTK-aware插值技术解析小学生都懂的

Llama3如何通过NTK-aware插值调整位置编码以扩展上下文长度到100万的详细原理解释：1.RoPE（旋转位置编码）的原理RoPE是一种用于Transformer模型的位置编码方法，它通过旋转向量来注入位置信息

从零开始学习人工智能·2025-02-21 00:41

java实现，使用向量相似度输入字符串，在定义好的字符串集合中根据语义匹配出最准的一个。

以下是完整的Java示例代码，包括字符串集合的定义和根据输入字符串匹配最相似字符串的逻辑：importjava.util.*;publicclassSemanticMatching{publicstaticvoidmain(String[]args){//定义字符串集合ListstringCollection=Arrays.asList("Whereistherestroom?","Canyout

melck·2025-02-20 17:40

FastGPT接入向量模型 M3E 和重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker

福葫芦·2025-02-20 08:58

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

STM32F103C8T6 USB寄存器开发详解(3)-中断

对于USB模块,因为其通讯流程比较复杂,因此配置硬件中断就显得很重要了.STM32F103的中断寄存器位于另一个手册中,也就是下方蓝色标题的链接地址.NVIC寄存器用于启用中断,中断向量表中有两个USB

云汐独渺·2025-02-20 03:38

AnythingLLM 项目安装与配置指南

AnythingLLM项目安装与配置指南anything-llm为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。

龙聪山Diane·2025-02-20 02:04

STM32启动文件.s解析

文章目录基本介绍实践详解栈空间开辟堆空间的开辟中断向量表定义复位程序对于_main函数的分析中断服务程序用户堆栈初始化系统启动流程基本介绍启动文件由汇编编写，是系统上电复位后第一个执行的程序。

贾saisai·2025-02-20 01:01

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