卷积架构已被证明在视觉任务方面非常成功，它能够对特征进行硬性（hard）归纳从而使样本学习变得十分高效，但代价是可能降低性能上限。...AI研究人员在建立新的机器学习模型和训练范式时，往往使用一组特定的假设，通常称为归纳偏差（induction bias），因为它可以帮助模型从较少的数据中学习到更普遍的解决方案。...因此 AI 研究人员面临着一种权衡: CNN 强大的归纳偏差使它们即使只有最少的数据(下限很高)也能达到高性能，然而这些同样的归纳偏差可能会在存在大量数据(上限很低)时限制这些模型。...相比之下，Transformer具有最小的归纳偏差，这可以证明限制在小的数据设置(低下限) ，但这同样的灵活性使变压器在大的数据体制(高上限)中胜过 CNN。...然而，对于早期的层次，许多注意力头保持较高的门控值，这表明网络使用早期层次的卷积归纳偏差来帮助训练。
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？...#目标向量 iris.target 2 数据预处理 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题： 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。...归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下： ?...scipy.stats import pearsonr #选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 #第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，输出二元组（评分，P值）的数组...，数组第i项为第i个特征的评分和P值。
向量内积 一般指点积； 在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个 向量并返回一个实数值 标量的 二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用 矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示 矩阵a的 转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式： 推导过程如下，首先看一下向量组成： 定义向量： 根据三角形余弦定理有： 根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有： 即： 向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ： 根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。
基于语义向量的内容召回 1.1 场景介绍 随着互联网和移动终端的发展，用户获取信息的需求越来越高——从以前单一地接受信息到现在主动获取自己感兴趣的资讯。...搜狐新闻客户端的重要任务就是根据用户喜好向用户推荐他们感兴趣和关心的新闻，从而提升新闻点击率和阅读时长。 搜狐新闻会记录用户的浏览行为以形成用户画像。...1.2 处理流程 基于语义向量的内容召回采用双塔模型结构，双塔模型的两侧分别是用户的语义向量和新闻的语义向量。通过比较两次语义向量的余弦相似度，将最相似的一批新闻送入推荐新闻候选池。...尽管搜狐新闻可能会对不同的用户产生相同的关键词，但是由于不同用户的 tag 关键词权重以及关键词对应主题的权重都不相同，不同用户对应的主题向量也不相同，系统在计算用户语义向量和新闻语义向量的余弦相似度后实现新闻的个性化推荐...结语 本文介绍了搜狐在新闻推荐和短文本分类错误查找方面的实践。作为开源相似向量搜索引擎，Milvus 极大提升了新闻推荐的实时性以及短文本分类错误查找的效率。
-name是find命令的参数，它表示按照文件名查找文件。大多数情形下，我们可能无法知道文件的全名，此时，我们使用通配符去查找文件。 通配符 ？：代表一个通配字符 *：代表多个通配字符。 ? ?...使用*和使用?作为通配符，查找结果是截然不同的。 另外，我们还可以根据文件的大小来查找文件，这个一般用的比较少。 ? -1k:表示小于1kb的文件，大于用+表示。...find 目录 -size 文件大小 find 目录 -size 文件大小1 -size 文件大小2 其中第二行的命令可以找出某个范围内的文件。 ?...我们常用的另外一种查找是根据文件类型来查找文件。 find 目录 -type 文件类型 ? 需要注意的是，普通文件是使用f来表示的，不是用-来表示。 ? 查找当前目录下的普通文件。...还有一种查找方式是根据文件内容来查找。 ? grep -r "查找内容" 查找目录
一直没有对向量组做一个总结 矩阵： 矩阵是一个由 m × n 个数按矩形排列成的数组，其中 m 表示行数，n 表示列数。矩阵中的元素可以是数字、符号或其他数学对象。...在几何上，矩阵可以看作是空间中的一个线性变换。矩阵之间可以进行加法、减法、乘法等运算。 向量组： 向量组是由一组具有相同维数的向量构成的集合。每个向量可以看作是一个特殊的矩阵，即只有一列的矩阵。...向量组通常用小写字母加下标表示，例如 a1, a2, a3。向量组表示空间中的多个方向，可以用来表示空间中的点、线、面等。向量组之间可以进行线性组合，即用系数乘以向量后相加。...就是这样的 矩阵的列向量： 矩阵的每一列都可以看作是一个向量，因此，矩阵可以看作是一个由列向量组成的向量组。 向量组对应的矩阵： 将向量组的每个向量作为矩阵的一列，就可以得到一个矩阵。...向量可以看作是一特殊的矩阵，只有一列。 向量组张成的空间就是一个线性空间。 矩阵的秩等于其列向量组中线性无关向量的个数。
#向量的范数 任意x \in C^n，设x=(\xi _{1}, \xi _{12}, ... , \xi _{n})^{T}，常用的范数有 2-范数\|x\|_{2}=(\sum _{i=1}^{n}..._{i=1}^{n}|\xi _i| \infty-范数\|x\|_{\infty}=\max _{1 \leqslant i \leqslant n}|\xi _i| 以上三种范数都是以下p-范数的特例...：\|x\|_{p}=(\sum _{i=1}^{n}|\xi _i|^p)^{\frac{1}{p}}, \quad 1 \leqslant p \leqslant +\infty 1-范数和2-范数显然是...p-范数在p=1和p=2的特殊情形....#矩阵的范数 与向量x \in C^n的几种范数相对应，矩阵A=[a_{ij}] \in C^{m \times n}有范数 \| A \| _1=\sum _{i=1} ^{m}{\sum _{j=1
注意：对于map容器来说，统计key元素出现的次数，结果只可能是1或者0，对于multimap容器来说可能大于1 #include using namespace std; #include...test() { //会按照key进行排序 map m1; m1.insert(make_pair(1, 1)); m1[2] = 2; m1[3] = 3; //查找元素...= m1.end()) { cout 查找到该元素" << endl; cout << "该元素value值为： " << (*it).second << endl; } else...{ cout << "没找到该元素" << endl; } //统计key元素个数 cout 的个数为： " << m1.count(2) << endl; } int
最后决定最外层循环用元素个数，里面配合使用维数的循环，最终解决问题！...//arr.SetValue(i, ix); func(ix); // 当前层递加 ix[rank]++; // 如果超过上限
查找和统计 #include using namespace std; #include void p(set& s) { for (set::iterator...1,2,3}; //插入数据，只有用insert方式 s1.insert(4); s1.insert(6); s1.insert(6); s1.insert(5); p(s1); //查找某一元素是否存在...= s1.end()) cout << "该元素： " << *it << endl; else cout << "未找到该元素" << endl; //统计某一个元素的个数 //对于set...而言，结果只有0和1 int num = 0; num = s1.count(3); cout 的个数为：" << num << endl; } int main() { test
代数定义 设二维空间内有两个向量 和 定义它们的数量积（又叫内积、点积）为以下实数： 更一般地，n维向量的内积定义如下: 几何定义 设二维空间内有两个向量 和...【叉乘】 向量积，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同，它的运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。...表示方法 两个向量a和b的叉积写作a×b（有时也被写成a∧b，避免和字母x混淆）。...： a× (b×c) +b× (c×a) +c× (a×b) =0 分配律，线性性和雅可比恒等式别表明：具有向量加法和叉积的 R3 构成了一个李代数。...这个公式在物理上简化向量运算非常有效。需要注意的是，这个公式对 微分 算子不成立。 这里给出一个和梯度相关的一个情形： 这是一个霍奇 拉普拉斯算子的霍奇分解 的特殊情形。
i = 0; i < 5; i++) { printf("%4d", a[i]); } system("pause"); return 0; } 2、用插入法排序将输入到数组中的元素进行排序...for (i = 0; i < 5; i++) { printf("%4d", a[i]); } system("pause"); return 0; } 3、用选择法将输入的10...); for (i = 0; i < 10; i++) { printf("%d", a[i]); } system("pause"); return 0; } 4、用折半查找法...，将查看输入的数字是否在10个元素的升序数组中，如果在是第几个 #include #include int main() { int a[10] = {
1 几个概念：向量，向量化，标量，元素，组件，标签，原子向量，递归向量 以下叙述参考书籍加自己理解，有叙述不妥的留言 向量vector和标量 个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型...向量有哪些基本类型 两大类，原子向量和列表（又叫递归向量） 原子向量有6种类型：逻辑型，整型，双精度型，字符型，复数型和原始型。整型和双精度型统称为数值型向量。...3.3向量化的ifelse函数 ifelse(b,u,v) b是布尔值向量，u和v是向量。返回向量。...4 常见数据结构和向量的关系及常见操作 4.1矩阵 前已述及，矩阵也是向量，特殊的向量，包含量阿哥附加的属性：行和列。所以，矩阵也有模式，例如数值型或字符型。但向量不能看做有一列或一行的矩阵。...tapply是根据因子水平简历索引的分组，by会查找数据框不同分组的行号，从而产生2个子数据框，分别对应2个性别水平。lm函数被调用2次，作了2次回归分析。
为了实现最佳的呈现和索引编制效果，请始终允许 Googlebot 访问您网站所用的 JavaScript、CSS 和图片文件。...帮助中心也不乏如何创建良好的标题和摘要这样的实用内容。 最佳做法 准确总结网页内容 如果您的说明元标记可在搜索结果中以摘要形式向用户显示，则请编写一份既能告知用户相关信息又能引起用户兴趣的说明。...为每个网页使用唯一的说明 为每个网页使用不同的说明元标记对用户和 Google 都有帮助，尤其是当用户的搜索可能会使您网域上的多个网页显示在搜索结果中时（例如，使用 site: 运算符进行搜索）。...使用标题标记强调重要文字 由于标题标记中的文字往往比网页上的普通文字大，这种视觉提示可告知用户这些文字很重要，并可帮助用户了解标题文字下面的内容类型。...在 和 等其他标记更合适的地方使用标题标记。 毫无规律地使用不同大小的标题标记。
，会出现超时的情况，这时就会用到二分查找算法来降低算法时间复杂度。...二分查找算法： a为取值的下限，b为取值的上限，tar为当前取值 ?...)； 2.创建一个a,b分别表示运载能力的上下限，a表示下限，b表示上限，因为下限a的最小值一定是=max(weights)，这样才能保证weights中的每个值都能运载，不会超载；同理当运载能力上限b...为二分查找的中值，即(a+b)/2，即上下限值和的一半，当然在每个判断条件之后，会采用二分法来改变上下限的值。...(tar)上下限的变化，与暴力法相比，二分查找算法来求解，极大的减少了搜索的范围，从而降低了算法时间复杂度。
房屋和加热器都是一维水平向量。...，比如第3个房子就找第1和第2个加热器，第8个房子就找第2和第3个加热器，然后看这两个加热器哪个距离它更近。...把最小距离存储起来，里面最大的那个数值就是我们要的最小半径。 那么如何找到房子两边的上下两个加热器呢？用二分查找，好像有点慢。...经过两次循环，一次上限减房子位置，一次房子位置减下限，我们就可以直接得到距离。...用在最后，存储最大数值 vector res(s1,INT_MAX);//初始值为INT_MAX for(int i=0,h=0;i上限
1、引言 《Elasticsearch 向量搜索的工程化实战》文章一经发出，收到很多留言。读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。...2、普通搜索 VS 向量搜索 向量搜索已经在黑暗中成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可 embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中...2.2 数据结构与搜索算法 之所以普通搜索和向量搜索会存在上面那些特点和差异，是因为他们构建数据的索引的数据结构以及召回算分的算法有很大差异，我们分别来看他们。...，通过预先配置的参数对向量进行 KNN 聚类的方式进行索引 召回时会通过寻找较近的核向量的方式来找到 topK 的向量进行 主要包含的一些方式： 2.2.2.3 升级和调优 其他一些可用的开源库 [NGT...和/或 GPU 的硬件加速 针对性能和准确性的权衡： 在相同的搜索场景中，准确性往往意味着更高维更高精度的向量，但是这些向量的计算（无论是线性还是聚类）中，单个向量间的计算成本会随之上升，使得整个召回过程性能下降
---title: "向量取子集和元素的修改方法"output: html_documentdate: "2023-03-09"---1.向量取子集的方法——用"[]"中括号取子集（1）按照逻辑值取子集...：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量将TRUE对应的值挑选出来，FALSE对应的值丢弃x 的下标或由下标组成的向量x 和20x## [1] 80 9 10 11 20Attention:R语言里的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过！...3.取子集与赋值出现歧义的解决方法生成10个随机数，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值z = rnorm(n=10,mean=0,sd=18)z## [1] 15.080018 37.348448
理解向量、Token和嵌入对于理解大型语言模型处理语言的方式至关重要。...向量：机器的语言 向量在 LLMs 和生成式人工智能的功能中起着至关重要的作用。要理解它们的重要性，就必须了解向量是什么，以及它们在 LLMs 中如何生成和利用。...在数学和物理学中，向量是具有大小和方向的对象。它可以在几何上表示为一个有向线段，线段的长度表示大小，箭头指向向量的方向。...由于机器只能理解数字，因此文本和图像等数据被转换为向量。向量是神经网络和变压器架构能够理解的唯一格式。 对向量进行的操作，如点积，帮助我们发现两个向量是否相同或不同。...Token作为基本的数据单元，向量提供了机器处理的数学框架，而嵌入则带来了深度和理解，使LLMs能够以类似人类的多才多艺和准确性执行任务。
因此这里介绍下python自带的查看帮助功能，可以在编程时不中断地迅速找到所需模块和函数的使用方法 通用帮助函数help() 在python命令行中键入help(),可以看到： >>> help()...可以继续键入相应的模块名称得到该模块的帮助信息。...这是python的通用的查询帮助，可以查到几乎所有的帮助文档，但我们很多时候不需要这样层级式地向下查询，接下来会介绍如何直接查询特定的模块和函数帮助信息。...模块帮助查询 查看.py结尾的普通模块help(module_name) 例如要查询math模块的使用方法，可以如下操作： >>> import math >>> help(math) Help on...()类似unix中的man指令，熟悉后会对我们的编程带来很大帮助
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