RouterOutputAgentWorkflow功能，可以集成多个QueryTool，根据用户的输入判断使用那个QueryEngine，在做查询的时候，可以从不同的数据源进行查询，例如确定的数据从数据库查询，如果是语义查询可以从向量数据库进行查询

它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。1.函数签名torch.matmul(input,other,out=None)input:左乘的张量。

近年来，人工智能生成内容（AIGC）已然成为最热门的话题之一。工业界出现了各种内容生成工具，能够跨多种模态产生多样化的内容。这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。本文将结合实例演示，和大家一起探索基于PieCloudVector的RAG实践。AIGC强调

向量的叉积、点积和外积是向量代数中非常重要的操作，用于描述向量间的关系。它们广泛应用于物理、计算机图形学、几何以及蛋白质结构分析等领域。

该函数可以计算向量和矩阵的多种范数，如L1范数、L2范数、无穷范数等。

下面给出几种常见角度的定义及其对应的原子类型：使用具体原子的坐标计算键角和二面角1.计算N−Cα−C的键角importtorchdefcompute_bond_angle(N,C_alpha,C):#向量

输入x∈χx\in\chix∈χ表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点；输出y∈y\iny∈y表示实例的类别。

dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}）其中：xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量

线性方程组文章目录线性方程组1.齐次线性方程组的求解1.1核心要义1.2基础解系与线性无关的解向量的个数1.3计算使用举例2.非齐次线性方程的求解2.1非齐次线性方程解的判定2.2非齐次线性方程解的结构

七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵，数λ\lambdaλ，若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α，使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα

正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA，其正定性可以通过以下条件来判断：正定矩阵：如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn，二次型xTAxx^TAxxTAx

个P6零空间某个矩阵的零空间中的向量经过该矩阵的变换后都落在0向量，

正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过，正定矩阵是一类特殊的对称矩阵：正定矩阵满足对称矩阵的特性（特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目）另外

该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。最后，结合RAG基本流程、LangChainPrompt模板和输入输出模块，我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。

朕也曾燃十里函数方程之火，戏平面向量之侯，贡立体几何之宝，奏圆锥曲线之乐

加入交流群----联系方式-加入交流群个人博客笔记导读目录(全部)引流关键词:armv8,armv9,gic,gicv2,gicv3,异常,中断，irq,fiq,serror,sync，同步异常，异步异常，向量表

一些可有可无的矩阵知识酉矩阵酉矩阵一个服从正态分布的向量乘以一个酉矩阵，得到的向量仍然服从正态分布酉矩阵是一个复数矩阵，满足其转置的共轭等于其逆矩阵。

-简书音频转特征向量GitHub-librosa/librosa:Pythonlibraryforaudioandmusicanalysislibrosa

文章目录向量数据库chroma简介RAG简介RAG示例向量数据库chroma简介向量数据库chroma教程RAG简介RAG的全称是Retrieval-AugmentedGeneration，中文翻译为检索增强生成

【概念】RAG：通过词向量技术，将文件内容向量化后，通过语言模型以自然交流的形式得到文本相关的内容。可以形容为与文件库或知识库对话的系统。

目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五

FAISS、Milvus、Weaviate和OpenAIAPI四个工具的对比分析，主要针对是否支持离线、开发难度、debug支持、生态系统以及Python接口等方面。1.FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是否支持离线:支持。FAISS是一个离线库，可以部署在本地或服务器上，不需要网络连接。开发难度:中等。FAISS是一个低级别的工具，需要开发者对近似最近邻搜索算法和

你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作，得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量

Linux内核0.11学习文章目录Linux内核0.11学习一、计算机开机的过程1、启动BIOS2、BIOS在内存中加载中断向量表和中断服务程序Linux内核最新已经版本已经到5.18了，代码量千万行的级别

黑盒测试黑盒测试用例设计方法：基于用户需求的测试、等价类划分方法、边界值分析方法、错误推测方法、因果图方法、判定表驱动分析方法、正交实验法、场景法。依据是用户需求规格说明书，详细设计说明书。

记得组合数学正交拉丁方从0开始！突然觉得老师说得很有道理，演化计算里活得最好的，不是最优秀的但也不是最差的，是最能适应环境的，别人怎么做，他就怎么做。

立即移动（向量）。此指令将一个立即常数放入目标SIMD&FP寄存器的每个向量元素中。40294c:1e602118fcmped8,#0.0402950:5400

以下是Mambaformer模型的各个组成部分和流程的详细说明：嵌入层（EmbeddingLayer）TokenEncoding（令牌编码）：这个部分将输入数据编码成向量表示，以捕捉输入特征的语义含义或特征

极化因子是一个向量，通过与每个位置的向量点积，确定哪些位置需要计算注意力。这种方法可以在保持模型准确度的前提下，显著减少计算量，从而提升自注意力机制的效率。关于PSA的详细

Encoder-DecoderFrameworkEncoder-DecoderEncoderDecoderDecoderwithAttention参考Encoder-DecoderEncoder输入:X=(x1,x2,...,xTx)X=(x_1,x_2,...,x_{T_x})X=(x1,x2,...,xTx)输出:上下文向量

目录背景商用视频搜索算法设计设计理念搜索策略详细设计源码完整代码代码解读背景向量数据库发展到现在，已经支持了类似hybridsearch的功能。

此类型针对多种不同用途进行了优化；它可以被视为数组、列表（向量）、哈希表（映射的实现）、字典、集合、堆栈、队列等等。由于array的值可以是其它array所以树形结构和多维array也是允许的。

NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型

它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

通常，特征描述符将一个width*height*3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。

（1）设A为方阵，则A与ATA^{T}AT有相同的特征值。此处用到了两个关键性质，一：单位阵的转置为其本身,二：转置并不改变行列式的值。（2）：设n阶方阵A=（aija_{ij}aij）的n个特征值为λ1\lambda_{1}λ1,λ2\lambda_{2}λ2,…λn\lambda_{n}λn,则λ1+λ2+λ3+...λn=a11+a22+a33+...+ann\lambda_{1}+\lam

4.显示工作路径getwd()5.向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。6.表格在R语言中改名叫数据框7.函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

转载——cortex-M4与cortex-A7内核启动流程分析文章目录一.概述二.cortex-M4内核启动流程1.在代码最开始进行定义中断向量表2.编写中断服务函数（重点分析Reset_Handler

对于某个类的属性标签（向量形式），每个维度表示一种属性，该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性，值得注意的是ben

NV-Embed-v2提出了几项新设计，包括让LLM关注潜在向量以获得更好的池化嵌入输出，并展示了一种两阶段指令调整方法，以提高检索和非检索任务的准确性。

具体步骤：特征提取：使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理，得到各自的特征向量。

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

目录旋转编码器简介模块接线正交编码器控制原理模块代码Encoder.hEncoder.cmain.c消抖代码Encoder.c旋转编码器简介旋转编码器是一种将旋转角位移转换为一连串数字脉冲信号的旋转式电位器

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1.基本概念矩阵切片是指从一个矩阵中提取出某些指定的行或列，形成一个新的矩阵或向量。切片操作通过矩阵的索引实现，可以选择

先预设一系列预测框的查询向量objectquerys，利用它们生成3Dreferencepoint，将这些3Dreferencepoint利用相机参数转换矩阵，投影回2D图像坐标，并根据他们在图像的位置去找到对应的图像特征

目录MSTP简介定义目的MSTP基本概念MSTP的网络层次MST域（MSTRegion）MSTP报文MSTP报文格式MSTP拓扑计算优先级向量CIST的计算MSTI的计算MSTP快速收敛机制配置MSTP

关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings

向量了解向量之前，先了解什么是标量标量：只有大小，例如：1，12，13等向量是有方向的标量，即不仅有大小，还有方向单位向量单位向量是长度为1的向量，向量长度通过下列公式计算向量的模的计算如果一个向量不是单位向量