向量几何第6页

[数据结构] [C++ STL] vector使用详解

一、概述vector（向量）:是一种序列式容器，事实上和数组差不多，但它比数组更优越。一般来说数组不能动态拓展，因此在程序运行的时候不是浪费内存，就是造成越界。

高亚奇·2025-03-07 07:50

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

Vanna优化了提示（通过向量数据库使用嵌入搜索）并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM，以获得最准确的结果。V

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

[自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定

多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系（旋转矩阵RRR和平移向量ttt），将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。

simba丶小小程序猿·2025-03-06 19:15

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

1引言在处理大规模数据的存储和检索时，向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。

修破立生·2025-03-06 14:09

【地图视界-Leaflet4】绘制自定义图形

但是在很多实际应用中，我们需要在地图上绘制多边形、圆形、矩形、折线等几何图形，用于标记区域、路径规划、范围分析等。

Anchenry·2025-03-06 13:00

RAG组件：向量数据库（Milvus）

在当前大模型盛行的时代，大模型的垂类微调、优化成为产业落地、行业应用的关键；RAG技术应运而生，主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题；RAG的核心工作逻辑是将专业知识、实效知识等大模型欠缺的知识进行收集、打包、保存为一个知识库，在用到该部分知识的时候，可以通过检索关键信息，将知识库內对应知识片段进行返回，再整合为一个结构化的prompt（提示词）输入给大模型，这样以来，大模型就可以结合这

CITY_OF_MO_GY·2025-03-06 13:59

华为OD机试E卷 –构成的正方形数量–24年OD统一考试（Java）

(内积为零的的两个向量垂直)输入描述第─行输入为N，N代表坐标数量，N为正整数，N≤100之后的N行输入为坐标xy以空格分隔，x，y为整数，-10≤x,y≤10输出描述输出可以构成的正方形数量用例输入3132431

敲击Time·2025-03-06 12:19

Word2Vec向量化语句的计算原理

一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出，是一种通过无监督学习生成词向量的模型。

堕落年代·2025-03-06 11:38

人工智能之数学基础：矩阵的秩

也就是说，如果把矩阵看成由行向量或列向量组成，那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量，表

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-06 03:32

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。

一小路一·2025-03-06 02:27

[Machine Learning] K-means算法

简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。

进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

langchain4j+milvus实战

序本文主要研究一下如何使用langchain4j来对接向量数据库milvus步骤docker运行milvusdockerrun-d\--namemilvus-standalone\--security-optseccomp

·2025-03-05 20:55

Celia智能助手2.0架构演进与性能突破

系统的工程化实践与创新2025-03-05作者：智能系统架构师一、架构演进路线1.1架构对比分析问题问题问题方案方案方案1.0版本单点CLIP服务MySQL全量存储静态资源分配2.0版本CLIP模型蒸馏向量分层存储动态资源调度

大霸王龙·2025-03-05 17:43

13-Halcon-- segment_contours_xld函数功能（用于将连续的亚像素轮廓（XLD）分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段）

其目标是提取轮廓中具有明确几何特征的区域（如零件边缘、道路标线），用于后续的几何分析（长度、角度、曲率计算）或形状匹配。特点：支持多种分割模式（直线、圆弧、混合）。基于轮廓局部曲率或拟合误差进行分割。

搬码驿站·2025-03-05 15:27

RagFlow专题四、RagFlow 代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现

1.环境搭建在本次代码实战中，我们需要完成以下准备工作：安装Python运行环境安装依赖库（向量数据库+检索库+通义千问APISDK）配置API密钥搭建RagFlow基

伯牙碎琴·2025-03-05 13:07

词向量Word Embedding

词向量词向量做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。

m0_60217276·2025-03-05 09:01

词向量（Word Embedding）

词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇

1.背景介绍：NVS神经辐射场（NeRFs）引入了一种基于多层感知机（MLP）的新型隐式场景表示方法，它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。

AndrewHZ·2025-03-05 06:11

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间

Shockang·2025-03-05 05:31

正交投影与内积空间：机器学习的几何基础

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.内积空间的数学定义1.1代数定义✏️两个维度相同的向量a=[a1,…,an]\mathbf{a}=[a_1,\dots,a_n]a=[a1,…

Shockang·2025-03-05 05:31

特征值与特征向量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文一、定义与数学表达特征向量：对于方阵AAA，若存在非零向量v\mathbf{v}v满足Av=λvA\mathbf{v}=\lambda\mathbf

Shockang·2025-03-05 05:30

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。

来自于狂人·2025-03-05 02:02

什么是预训练语言模型下游任务？

给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务？

衣衣困·2025-03-04 22:36

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

矢量化的步骤

图像预处理一般包括去噪声、几何纠正、投影变换等。1、几何校正由于地图受介质或存放条件等因素的影响，地图的纸张容易发生变形，或者遥感影像本身就存在着几何变形。几何校正最常用的方法是仿射变换法。2、投影

create_right·2025-03-04 20:46

【Weaviate RAG】OpenAI+Weaviate RAG实践

检索引擎主要用于通过OpenAIAPI和向量数据库进行查询和生成响应。主要功能包括：生成响应：使用OpenAI的GPT-3.5模型生成流式响应。

星星点点洲·2025-03-04 16:46

【四.RAG技术与应用】【9.向量数据库：RAG中的智能存储解决方案】

传统数据库就像拿着书名的目录管理员，而向量数据库则是个能闻着知识气味找书的猎犬——这就是RAG技术革命的内核。一、RAG技术为何需要新基建？

再见孙悟空_·2025-03-04 16:15

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。

·2025-03-04 14:28

开源的向量数据库Milvus

Milvus是一款开源的向量数据库，专为处理向量搜索任务而设计，尤其擅长处理大规模向量数据的相似度检索。

研创通之逍遥峰·2025-03-04 13:27

Ubuntu 20.04下配置VSCode以支持Eigen库开发

VSCode的C++开发环境3.配置`c_cpp_properties.json`4.编写代码并测试5.配置`tasks.json`（可选）6.运行程序总结在VSCode中配置Eigen库（用于线性代数、矩阵和向量运算的

JANGHIGH·2025-03-04 13:55

大模型工程师学习日记（八）:基于 LangChain 构建向量存储和查询：Chroma

Vectorstores(向量存储)存储和搜索非结构化数据的最常见方法之一是将其嵌入并存储生成的嵌入向量，然后在查询时将非结构化查询嵌入并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。

MMMMMMMay Love Code·2025-03-04 12:45

BERT 模型和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」

结合BERT模型和Milvus向量数据库，通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为：文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。

·2025-03-04 10:23

Milvus「非结构化数据」的超级搜索引擎

核心作用：向量相似度搜索非结构化数据

·2025-03-04 09:21

024：vue+threeJS 创建多面几何体（PolyhedronGeometry）

作者：还是大剑师兰特，曾为美国某知名大学计算机专业研究生，现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，canvas，echarts等技术开发，欢迎加微信（gis-dajianshi），一起交流。查看本专栏目录-本文是第024个示例文章目录一、示例效果图二、示例简介三、配置说明四、示例源代码（共98行）五、相关文章参考一、

还是大剑师兰特·2025-03-04 09:26

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

词嵌入模型（WordEmbeddings）——Word2Vec简介：Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法，通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。

热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

[2020蓝桥杯省B，C++]平面切分——[思维、平面几何]

/****我们知道新加的直线在原图中经过n个面，就会新增n个面。新增的直线与原图中的线共交于m个点，那么该新增直线经过m+1个平面。****/#includeusingnamespacestd;//用于去重操作set>dr;longn,a,b;doubleA[1000],B[1000];intmain(){cin>>n;//①输入与去重for(inti=

「已注销」·2025-03-04 03:40

RagFlow专题三、RagFlow 关键技术（向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化）

深入解析RagFlow关键技术：向量数据库、文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中，我们详细探讨了RagFlow的核心架构，包括数据检索、语义搜索（BM25&向量搜索）以及知识融合，并了解了如何通过

伯牙碎琴·2025-03-04 02:33

计算机网络 TCP/IP体系物理层

要完成物理层的主要任务，需要确定以下特性：机械特性：物理层的机械特性主要涉及网络设备之间物理连接的几何和物理尺寸、引脚数、形状、大小、插拔方式等机械设计规定，确保不同设备的物理接口能够正确无误地相互对接和匹配

爱蜜莉雅丶Emilia·2025-03-03 23:11

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

一、技术图谱核心模块数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解（用于控制系统建模与优化）。微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

人工智能：增广矩阵数学基础到综合实战！！！

1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵，记作[A∣b][A|b][A∣b]。

小南AI学院·2025-03-03 19:06

阿里云Milvus 2.5：支持全文检索，1次查询实现文本+向量双精度匹配

目前，阿里云向量检索服务Milvus版（简称阿里云Milvus）集成开源Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能，在RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升

·2025-03-03 17:24

DeepSeek vs text2vec:谁更适合Python题库向量提取对比

在Python培训题库提取标题和答案用于学习的应用场景中，选择text2vec-large-chinese和DeepSeek的优劣取决于具体需求和资源限制。以下是对两种模型在该场景下的适用性分析：1.应用场景分析在Python培训题库中，常见的任务可能包括：题目相似度计算：判断题目是否重复或相似。自动分类：将题目按照难度、知识点等分类。智能推荐：根据用户的学习进度推荐相关题目。文本特征提取：用于后

黑金IT·2025-03-03 16:48

用元数据过滤向量库：区分不同类型数据的简单方法

如何在将Python编程题库和花卉分类信息这两种截然不同的知识体系融入同一向量库时，我们如何确保在提问时能够精确区分它们？