通过词表示，我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量，这为各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，提供了强大的支持。

1.使用CountVectorizer将文本转化为向量fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervect=CountVectorizer

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。

一、List定义：List是stl实现的双向链表，与向量(vectors)相比,它允许快速的插入和删除，但是随机访问却比较慢。

文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus

三维是指在平面二维系中又加入了一个方向向量构成的空间系。三维既是坐标轴的三个轴，即x轴、y轴、z轴，其中x表示左右空间，y表示前后空间，z表示上下空间（不可用平面直角坐标系去理解空间方向）。

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

【线性代数】几种行/列向量相乘的情况讨论向量的定义由nnn个数组成的有序数组叫做n维向量n\维向量n维向量，例如a=(a1,a2,...an)T，被成为列向量\mathbf{a}=(a_1,a_2,..

ARMARM架构ARM七个工作模式寄存器异常向量表存储格式（内存大小端）汇编指令ARM架构RAM：随机访问存储器ROM：只读访问存储器AHB：先进高速总线APB：先进外设总线USB：统一串行总线norflash

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y

一、特征值与特征向量特征空间：特征向量的应用：特征值表达了重要程度且和特征向量所对应，那么特征值大的就是主要信息了，基于这点我们可以提供各种有价值的信息。

（2）中断向量：中断服务程序的入口地址（3）中断向量表：把系统中所有的中断类型码及其对应的中断向量

向量数据库是一种专门设计的存储系统，旨在高效处理和查询高维向量数据，通常用于人工智能和机器学习应用中，以实现快速准确的数据检索。好的，今天我们就来聊聊人工智能和向量数据库的事儿。

最新发布的《2024年RetoolAI现状报告》显示，MongoDBAtlasVectorSearch再次荣获最受欢迎的向量数据库称号，这已是它连续第二年获此殊荣。

张量可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。图（Graph）：TensorFlow使用计算图来表示

一、异常向量1、定义异常向量（ExceptionVector）是处理器架构中用于识别和处理不同类型异常的一个机制。每个异常类型都有一个唯一的异常向量，处理器通过该向量确定如何处理特定的异常。

Docs向量化（Embedding）Embedding也是文本语义含义的信息密集表示，每个嵌入都是一个浮点数向量，使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。

目录问题代码问题和声搜索算法（HarmonySearch,HS）是一种模拟音乐创作过程中乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整各乐器的音调，直至达到最美和声状态为启发，通过反复调整解向量的各分量来寻求全局最优解的智能优化算法

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计

提示：利用冒号表达式生成向量。二、设有矩阵A和B求它们的乘积C。求A+A、A*A、A^2。求B+1、B-1、B-C、B.*3、B.^2、B./2。（4）取A矩阵的最后一

每个仓库均有一个维向量的位置编码，用来表示仓库间的物流运转关系。具体来说，每个仓库均可能有一个上级仓库，满足：仓库位置编码的每一维均大于仓库位置编码的对应元素。

向量基础属性向量的基础属性为方向与长度；向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥；单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}

基本步骤以下是OMP算法的简要步骤：初始化残差：将残差初始化为测量向量。迭代过程：a.原子选择：在每次迭代中，从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计：使用所选的原子更新信号的估计。

在传统的Transformer中，注意力是通过对查询和键向量之间的点

隐马尔可夫模型由三个主要部分组成：隐藏状态集合观测状态集合以及三个概率矩阵（状态转移概率矩阵、观测概率矩阵、和初始状态概率向量）1.示例说明假设有一个简化的天气模型，其中隐藏状态是“晴朗”(Sunny)

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，

二维旋转矩阵用于表示一个点或向量在二维平面上的旋转。

1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况，即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm

1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解，则bbb在AAA的列向量之中。

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GP

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.

C1符号含义x\boldxx：向量，曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt：向量，曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。

全连接层的作用是将前面层提取的特征综合起来，形成一个一维的特征向量，以便于后续的分

立方体贴图纹理选择CubeMapTextureSelection当对立方体贴图纹理进行采样时，s、t、r纹理坐标被视为从立方体中心发出的方向向量rx、ry、rz。q坐标被忽略。

Octave和Matlab都支持向量化的操作，使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、信号处理、图像处理等领域

以下实现了从wikipedia加载Android的网页然后保存在本地的向量数据库，然后通过上下文发给大模型，让他来总结什么是android。

本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维，应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力：数据连接、数据重塑（长宽变换/拆分合并列）、筛选行、排序行、选择列

Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交（垂直）的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术，用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。

使用linspace创建线性间隔的向量。使用zeros,ones,eye,rand等函数创建特殊矩阵。矩阵运算：加法：A+B减法：A-B乘法：A*B或A.*B（元

；（2）writefunctiongs--设定给定坐标上的颜色取值；（3）Informationfunctions--提供关于图像对象的信息，例如图像的维度以及像素属性；图像读取函数是从图像对象中读取向量

它是一个通常为非方阵的矩阵，用于将信号从高维空间映射到低维空间，生成观测向量。如果信号在某个基下是稀疏的，那么通过与测量矩阵相乘，可以得到它的压缩表示。

BoxySVGforMac是一款非常好用的向量绘图工具，适用于初学者以及专业网页设计师和Web开发人员。boxysvg拥有超过100个命令的可配置键盘快捷键，能够让你快速制作出各种各样的矢量图。

参考视频1(数量积向量积混合积内积外积)：https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?

search-card.all.click&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc6004:22有这么一句话，如下图对于齐次方程，若系数矩阵的行列式为零，则方程有非零解在求解矩阵的特征向量时

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核

-RGB(red,green,blue)分别对应三个矩阵，矩阵大小同像素-色彩亮度值组成特征向量，如图屏幕快照2018-02-16下午8.34.47.png屏幕快照2018-02-16下午8.34.56