AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。
SVM（Support Vector Machine）要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。
Arrow是高性能列式内存格式标准。它的优势：高效计算：所有列存的通用优势，CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等；零序列化/反序列化：arrow的任何数据结构都是一段连续的内存，在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可，不需要序列化和反序列化；完善的数据类型和生态；支持跨语言跨系统互操作。
世界正处于数字化的浪潮中，为了更好理解和分析大量数据，人们对于人工智能（AI）解决方案的需求呈爆炸式增长。
如第一章所述，机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类，如决策树，朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章)，SVM已成为一种广泛使用的分类工具，具有高度的通用性，扩展到多个数据科学场景，包括大脑疾病研究。
Metal的数据类型包含表示向量和矩阵的类型,原子数据类型,缓存,纹理,采样器,数组,自定义结构体,还会描述类型对齐和类型转换.
Embedding 功能提供将非结构化数据转换为向量数据的能力，自动将原始文本转换为向量数据后插入数据库或进行相似性计算，更简单地使用向量数据库。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
向量数据库已经成为支持搜索和检索增强生成（RAG）场景的生成性 AI 工作负载的重要组成部分。
openGauss - 内核原理 - BatchStore和Batchsortstate为什么仅ForwardScanDirection取数据
本文将介绍 Milvus 系统中数据写入、索引构建、数据查询的具体处理流程，同时，还会介绍 Milvus 支持的索引类型；另外，还将讲述如何定义字段和集合 Schema。
总代价函数通常是对所有的训练样本进行求和，并且每个样本都会为总代价函数增加上式的最后一项（还有个系数1/m，系数忽略掉）
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。
总代价函数通常是对所有的训练样本进行求和，并且每个样本都会为总代价函数增加上式的最后一项（还有个系数\frac{1}{m}，系数忽略掉）
Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请改用fitrlinear。
现在市面上各种 AI 工具层出不穷，作为技术人员肯定要不断地尝试各种新鲜工具，今天给大家分享两个我觉得不错的 AI 工具，用好了可以帮我们很大程度上提高工作和学习效率。
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如果你是一名模式识别专业的研究生，又或者你是机器学习爱好者，SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下，那么无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方案。
官方文档地址：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops
由于巨大的利益，论文造假屡见不鲜，在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字，不能检查图片。因此，论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。
Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： Sublime text3 一、前言 说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的，对于什么是SVM做出了生动的阐述，同时也进行了线性SVM的理论推导，以及最后的编程实践，公式较多，还需静下心来一点一点推导。 本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：https://githu
论文：《Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs》
Bridging Cognitive Architectures and Generative Models with Vector Symbolic Algebras用向量符号代数桥接认知架构和生成模型
无数企业正在尝试使用检索增强生成（RAG），但在制作这些系统达到生产质量时普遍会感到失望。因为他们的RAG不仅运行效果差，而且对于如何改进和如何进行后续的工作也感到十分的迷茫。
将饱和度考虑在内的函数将结果钳制到可以存储的最小/最大值。没有饱和的函数在饱和发生时忽略内存问题。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
本文介绍Metal和Metal Shader Language，以及Metal和OpenGL ES的差异性，也是实现入门教程的心得总结。
本文作者黄凯奇，研究员，博士生导师。获国家自然科学优秀青年基金，国家万人计划“青年拔尖人才”获得者，北京市科技新星。在智能视觉监控及行为理解方面的研究获得第十二届中国发明专利优秀奖和国家技术进步二等奖。作者任伟强，中科院自动化所博士。作者谭铁牛，中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院院士和巴西科学院通讯院士。中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师、智能感知与计算研究中心主任。
HOG特征描述子的定义： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions，即统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。
「支持向量机」（support vector machines）被认为是最好的监督学习算法之一。本章将较完整地阐述支持向量机的内部原理，总体思路如下（本段引用自张雨石的博客）：首先介绍函数间隔和几何间隔，由它们引出最优间隔分类器；为了多快好地解决最优间隔分类器问题，使用了拉格朗日对偶性性质，先要理解原始优化问题与对偶问题，以及它们在什么条件下最优解等价，然后写出最优间隔分类器的对偶形式；通过对最优间隔分类器对偶问题的求解，发现求解时目标函数存在内积形式的计算，据此引入了核技法，引入核技法后就得到了完完全全的 SVM 求解问题，使用序列最小化算法（SMO）进行求解。
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的，这些函数大部分是R基础包的一部分，并且它们将R向量与参数一起作为输入，并在执行计算后给出结果。
图片想知道向量搜索如何帮助您交付您的客户期待已久的搜索体验就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西或搜索非结构化数据，如图像这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们视频内容电子商务是一个很好的开始用例客户搜索有时不知道他们真正需要什么或者元数据缺失或不正确比方说，搜索一下有条纹的蓝色T恤你会搜到一堆T恤衫但是，只有一些有条纹有些不是蓝色的有些不是T恤此演示中电子商务网站使用传统搜索这依赖于匹配的关键字匹配不良可能是由于文字描述不准确或者你的搜索引擎可能会使用其
选自arXiv 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量。本文先简述文本挖掘包括 NLP、
作为一家搜索引擎公司，我们会很倚赖 ES 帮忙处理包括文章召回，数据源划分，实体、标签管理等任务，而且都收到了不错的结果。
语义检索 [1]（Semantic Search) 是能帮助你的客户或员工找到正确的产品或信息的绝佳工具，它甚至可以检索到一些难以被索引的信息，从而获得更好的结果。即便如此，倘若你所部署的方案没有速度优势，那也无济于事。如果系统响应查询请求的速度非常缓慢，客户或员工可没有耐心干等着，更不用说可能还有其他上千个查询请求在同时发生。
Overview抽象的安全数据库，如常见漏洞和暴露（CVE）、常见弱点枚举（CWE）和常见攻击模式枚举和分类（CAPEC），这些概念被视为安全实体。同时，安全实体记录了许多潜在的关系类型，这些关系类型有助于跨越这三个流行数据库进行安全性分析和理解。为了支持安全实体关系的推理，基于翻译的知识图谱表示学习处理采用三重独立的方式进行实体预测。然而，它忽略了三元组周
NEFTune指的是Noise Embedding Finetuning（噪声嵌入精调），提出自论文：NEFTune: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING。
最近，Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览，旨在降低基础设施管理成本，同时提高生成式人工智能应用的准确性。
自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。
支持向量机是1992年由Bell实验室的vladimir Vapnik和他的同事首次提出的。然而，许多人并不知道支持向量机的基础知识早在20世纪60年代他在莫斯科大学的博士论文中就已经开发出来了。几十年来，SVM一直受到很多人的青睐，因为它使用更少的计算资源，同时允许数据科学家获得显著的准确性。更不用说它同时解决了分类和回归问题。
在Intel Sandy Bridge微架构中，Intel引入了256位SIMD扩展AVX，这套指令集在兼容原MMX、SSE、SSE2对128位整点SIMD支持的基础上，把支持的总向量数据宽度扩展成了256位。新增了若干条256位浮点SIMD指令。
中断，英文名为Interrupt，计算机的世界里处处都有中断，任何工作都离不开中断，可以说整个计算机系统就是由中断来驱动的。那么什么是中断？简单来说就是CPU停下当前的工作任务，去处理其他事情，处理完后回来继续执行刚才的任务，这一过程便是中断。
LLM，Large Language Model，大语言模型。为什么叫2.0？因为在大语言模型，也就是LLM出现之前，我们把它归结为1.0时代。那么1.0时代主要的是NLP（自然语言处理）的各类工程，它其实都是一个特点，就是说通用性比较差。那么整个AI领域的终极的圣杯，或者说将来它的一个终极的一个希望做到的，是AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）。1.0可能是一个单任务的这么一个AI。比如深蓝战胜象棋冠军，他只会下象棋，而且他的下象棋是学习了很多的这个象棋的这个国际象棋的这个套路，他只会干这一个事情，而且你问他别的事情他肯定不知道。
在Go语言中，我们可以使用map[int]bool来实现一个动态集合，同时保证O(1)的字典操作。因为map[int]bool底层实现就是哈希表，而哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
支持向量机和支持向量回归是目前机器学习领域用得较多的方法，不管是人脸识别，字符识别，行为识别，姿态识别等，都可以看到它们的影子。在我的工作中，经常用到支持向量机和支持向量回归，然而，作为基本的理论，却没有认真地去梳理和总结，导致有些知识点没有彻底的弄明白。这篇博客主要就是想梳理一遍支持向量机和支持向量回归的基础理论知识，一个是笔记，另一个是交流学习，便于大家共勉。
不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不同？ 又如何选择向量数据库呢？ 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
近日，Scikit-Learn中文文档已由开源组织ApacheCN完成校对，这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该中文文档依然包含了Scikit-Learn基本功能的六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理，并提供了完整的使用教程与API注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址：http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn是以Python的开源机器学习库和NumPy和SciPy等科学计算库为基础，支持
近年来,三维(3d)目标识别技术在广泛的应用中引起人们的关注,如机器人处理在生产线上的产品,移动机器人目标跟踪,障碍检测,识别环境的无人驾驶汽车,等等。最近的发展是，随着3D打印机的广泛应用，物体识别技术变得越来越熟悉，部分原因是实用的3D传感器的普及和更复杂的3D建模。
机器之心整理 参与：思源 Scikit-learn 中文文档已经由 ApacheCN 完成校对，这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该文档自 2017 年 11 月初步完成校对，目前很多细节都已经得到完善。该中文文档包含了分类、回归、聚类和降维等经典机器学习任务，并提供了完整的使用教程与 API 注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址：http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn 是基于 Python 的开源机器学习库，
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