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作者：ErikLearned-Miller翻译：橘子来源：橘子AI笔记（datawitch）本文旨在帮助您学习向量、矩阵和高阶张量（三维或三维以上的数组）的求导方法，以及如何求对

比如，一个token的产生是一个大小为vocabsize的one-hot向量。

1.首先介绍在线学习的相关概念在线学习是在一系列连续的回合（rounds）中进行的：在回合,学习机（learner）被给一个question：(一个向量，即为特征向量),为从instancedomain

生食积→食积生内热→内热感外寒→感冒流鼻涕→吃药伤脾胃→更容易食积内热→更容易感外寒→反复感冒流鼻涕→腺样体肥大，鼻炎，扁桃体炎，鼻窦炎出现了2脾胃比较虚弱，中焦堵了，稍微吃点的东西脾胃就运化不了，在肠道内积滞发酵生热了

目录常用容器顺序容器向量vector构造尾接&尾删中括号运算符获取长度清空判空改变长度提前分配好空间代码演示运行结果关联容器集合set构造遍历其他代码演示运行结果编辑映射map常用方法构造遍历其他代码演示

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今世界上，可再生能源的重要性越来越被人们所认识和重视。风能作为一种广泛利用的可再生能源，其预测和优

向量第一章向量代数向量与坐标系定义坐标系向量的基本运算利用DirectXMath库对向量运算DirectXMath使用环境向量类型加载方法和存储方法参数传递常向量运算符重载杂项Setter函数向量函数浮点数误差第一章向量代数向量与坐标系定义一种兼具大小和方向的量坐标系下图展现了向量

1、DirectXMath库的向量运算：（1）向量类型： 核心向量类型为XMVECTOR，它将映射到SIMD硬件寄存器。 

颜色计算：混合两种颜色：加减标量乘法--适合显然点积和叉积就不适合颜色向量了颜色向量专属的颜色运算,

1、同一个向量在不同坐标系中的坐标表示不同。所以在确定一个向量的坐标时应该明确其所在的坐标系。 

1.线性变换：函数的输入和输出都是3D向量,我们称为线性变换矩阵表示法：⭐所以已知一个线性变换,只要将i,j,z也就是标准基向量代入线性变换,就能构造一个变换矩阵A：线性变换的矩阵表示法--线性变换才能满足这种提取式

1.向量与坐标系向量：兼具大小和方向的量同一个向量v在不同的坐标系中有着不同的坐标表示--向量对应的坐标总是相对于某一参考系而言,我们需要知道如何将向量坐标在不同的框架之间进行转换dx12中涉及顶点空间

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

cout#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vectorvec;srand((unsigned)time(NULL));//系统自动为向量生成一组元素

可以将方程组所有方程合并成一个向量方程：这个向量矩阵有一个包含所有常数系数的矩阵A；一个包含所有未知数的向量x；和它们乘积所得到的一个常数向量v；矩阵A代表一种线性变

第一次做推荐，看了几篇论文发现都会用到id类特征，比如在电商推荐领域，可能会用到user_id和item_id，随机初始化该类特征的向量表进行模型训练，那么在线服务时怎么对未出现的user_id进行预测呢

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

向量（n=1）,矩阵（n=2）,高维数组（n>=3）矩阵的生成及基本操作matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL)：data可以为一个向量

printf还可以直接打印出float4这样的向量，比如printf(“%v4f”,vec)。#pragmaOPENCLEXTENSIONcl_amd_printf:enable__kerne

1.张量Tensor0阶张量：标量，常数，“0”1阶张量：向量，[1,2,3,4,5]2阶张量：矩阵，[[1,2,3],[4,5,6]]3阶张量：3维矩阵，[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],

Tensors张量Tensors是一个向量，矩阵或任何n维数组。这是深度学习的基本数据结构，它们非常类似于数组和矩阵，我们可以通过它们有效地对大型数据集进行数学运算。

六个面的法向量关系搞明白了这个就可以建立坐标系

C++&OpenCV：三角形插值、线面的交点_六月的翅膀的博客-CSDN博客目录1、向量的模2、两点间距离（两点间的向量模）3、求线段中某点坐标4、叉乘，平面法向量5、线面交点6、空间点到直线的距离7、

目录1、直线方程2、直线和平面的交点3、三角形线性插值1、直线方程已知直线上一点和直线的方向向量或者法向量，求直线方程2、直线和平面的交点已知直线一点L和直线的方向向量l、平面上一点P和平面的法向量p，

已知坐标系的向量线段AB，旋转指定角度后平移到达坐标A'B'获取旋转角度以及新的其他坐标转换。

OpenCV处理点线面的常用操作_线面相交的点代码计算https://blog.csdn.net/cd_yourheart/article/details/125626239目录1、计算向量的投影1、计算向量的投影

#includeusingnamespacestd;constintN=10;chara[N][N],backups[N][N];intdx[5]={-1,0,1,0,0},dy[5]={0,0,0,1,-1};voidturn(intx,inty){for(inti=0;i4||b4)continue;backups[a][b]^=1;}}voidsolve(){for(inti=0;i>a[i

1.1判别式模型：判别式模型通过训练数据得到一个分类函数和决策边界，例如使用支持向量机（SVM）模型得到一个分界面，然后直接计算条件概率，选择最大概率对应的类别作为新样本的分类结果。

1.文档中某些字/词出现的频次往往能反应该字在文档中的重要程度，也从侧面反应了文档的主题，比如一个新闻，如果出现很多类似“足球”“篮球”词汇的描述，我们可以大概率推断这是一个关于体育的新闻。但是有些高频词会影响我们对文档的分析，比如“我”“你”“。、，！”这种词汇在文档中的数目非常多，但对于我们分析文档，没有什么益处，毕竟所有的文档，基本都包括这些内容。2.NLP中对于给定一个句子，其中是一个单词

下面一个Cube从模型坐标本投射到屏幕坐标上完整流程展示：顶点位置和法向量等几何数据在OpenGL

标准光照模型前言颜色创建一个光照场景标准光照模型环境光照漫反射光照法向量计算漫反射光照完整源码高光反射完整源码Gouraud着色前言冯氏光照模型(PhongLightingModel)：一个通过计算环境光

swi汇编指令可以产生软中断，以下是硬件中断的产生到执行完毕的全过程：在自己设计的芯片“CPU响应中断”程序的第四个步骤可以转向“中断向量控制器”，中断向量控制器中存储中断元服务地址即处理中断处理程序的地址

如何理解施密特（Schmidt）正交化-知乎向量投影中需要注意的点：bcosa称为b向量在a向量上的投影；但是要算cosa,不算也是可以的：假设b向量在a向量的投影为ka,那么(b-ka)a=0,因为他们正交

RAG往往是结合向量数据库，但是对于简单应用而言，只需要J

RAG的核心工作是利用向量搜索挖掘相关的现有数据，将这些检索到的信息与用户的查询结合起来，然后通过类似ChatGPT的大型语言模型进行处理。这种RAG方法可确保生成的响应不仅精确，而且还

文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系

基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的回归模型也可以用于空气质量的预测。SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它可以通过在

参考文档产品简介|StarRocksStarRocksStarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析

数学相关1.1微积分：深度学习需要掌握高数微积分的知识，例如基本的求导、偏导数、梯度概念资源：浙江大学微积分MIT微积分公开课[1]MIT微积分公开课[2]1.2线性代数：需要掌握矩阵乘法、特征值、特征向量等

文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后，会发现king和queen

【2024最全最细Lanchain教程-9】Langchain互联网查询-CSDN博客上节课我们介绍了如何利用langchain去加载互联网页面内容（中文信息）、向量化和利用大语言模型进行查询，这节课我们讲一下

一、项目结构总览（AiDemo，先上代码，后续再解释）只需要看config目录下的config.py，data目录下的txt知识库文件，db向量数据库文件在持久化部署后会自动生成，route下的app.py

团队使用Nir+G+B，在预训练的resnet34上，将其最后一层堆叠到一个3层FCN（包含环境向量+纬度+经度+国家+海拔平均值+最大-最

解决方法：GRU或LSTM梯度爆炸：反向传播时，随着层数增多，梯度不仅可能指数型下降，还有可能指数型上升——会导致参数过大，网络崩溃解决方法：梯度修剪——观察梯度向量，若大于某个阈值，则放缩梯度向量，保证其不会过大二

我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映

二分查找要求：线性表是有序表，即表中结点按关键字有序，并且要用向量作为表的

把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。