上一篇说到系统调用等异常通过向量el1_sync做处理，中断通过向量el1_irq做处理，然后gic的工作都是为中断处理服务，在rtos中，我们一般都会有中断嵌套和优先级反转的概念，但是在linux中，

L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。

主要是学习R语言的数据结构，理解和使用向量和数据框。

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整个模型可以看作一个“压缩”与“解压”的过程：首先编码器将真实数据（真实样本）压缩为低维隐空间中的一个隐向量，该向量可以看作输入的“象征”；然后解码器将这个隐向量解压，得到生成数据（生成样本）。

vector（向量）是向量类型，使用需要包含头文件#include;vector是一个封装了动态大小数组的顺序容器，跟其他任意类型的容器一样，它能够存放各种类型的对象，可以简单的认为，vector是一个能够存放任意类型的动态数组

1.什么是embeddingembedding的本质是用一个较低维度的向量来代替较高维度的原始特征。

《C++Primer第五版》——第三章字符串、向量和数组3.0前言3.1命名空间的using声明3.2标准库类型string3.2.1定义和初始化string对象3.2.2string对象上的操作3.2.3

Notation在这里插入图片描述论文概述就是普通PCA的前个载荷向量（loadings,按照特征值降序排列）也是彼此正交的，张成同一

支持向量机（SVM，SupportVectorMachines）是一种广泛使用的监督学习方法，适用于分类、回归和其他任务。

常规数学上的思路：根据平面L=ax+by+cz+d(a,b,c,d都是已知)，法向量是(a,b,c)，并且已知A点的坐

按词聚类分析按词聚类分析操作如下图：默认情况下，系统会将词频靠前的20个关键词提取，并且得到其词向量值，并且其

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数学知识：向量二维（笛卡尔）坐标系二维向量（矢量）具有方向的线段叫做有向线段，以A为起点、B为终点的有向线段作为向量，可以记作v=B-A。区别于有向线段，在一般的数学研究中，向量是可以平移的。

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支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

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词袋模型是自然语言处理中常用的一种文本表示方法，用于将文本转换为数值型向量，以便于计算机进行处理和分析。

编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量作为输入，生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由循环神经网络（RNN）组成的。

01核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性

背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost）R-CNN的过程：采用SelectiveSearch生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征，输入是227*227*3，输出是4096将4096维的特征向量送入

AGI时代的到来，让Zilliz的身上多了很多充满“时代烙印”的标签：未来独角兽、网红赛道公司、向量数据库大佬、大模型的长期记忆体、RAG最强搭档……与此同时，我们也听说了一些有趣的标签：周边质量好、抢不到红包封面

本次新版本的主要内容包括：大幅提升的向量搜索性能（性能提升10倍以上）、企业级数据安全和无缝数据集成。新版本发布后，用户无需自定义代码，便可快速顺畅地完成非结构化数据处理和索引。

chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间：原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关，列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。

其核心技术包括使用视觉块编码将不同格式的视频统一编码成Transformer可训练的嵌入向量，以及类似于扩散过程的UNet方法进行降维和升维的加噪与去噪操作。

本文主要参考的视频教程如下：8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充：【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积；再看看三阶行列式举个例子帮助理解行列式越往高阶越复杂。二阶和三阶的尚且可以通过上面的方

Fisher-Yates洗牌算法是一种高效地将有限序列的元素进行随机洗牌的算法。这个算法在本地进行，不需要额外的内存开销。

按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree）-随机森林（RandomForest）-支持向量机

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前序在之前的系列文章里，笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。

《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。

一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape

OpenCV用来保存图像矩阵类型的数据信息，包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。通过使用Mat类，可以对图像进行各种操作和变换，例如裁剪、旋转

我们将图像分割为固定大小的补丁，线性嵌入每个补丁，添加位置嵌入，并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类，我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标

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