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    社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

    向量 向量的创建 向量元素的访问 向量的运算 向量的其他常用操作 矩阵 矩阵的创建 矩阵元素的访问 矩阵的运算 矩阵的特征值与特征向量 列表 列表的创建 列表元素的访问 向量 向量的创建 向量（vector...x <- c(x, 0) # 向 x 中添加元素 0 向量元素的访问 向量中的元素通过“[索引]”的形式访问。需要注意的是 R 语言中的索引不代表偏移量，而代表第几个，即索引从 1 开始。...& 元素逻辑与运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行与运算 | 元素逻辑或运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行或运算 && 逻辑与运算符，只对两个向量的第一个元素进行与运算...矩阵还可以通过组合向量的方式创建，使用 rbind() 函数按行组合向量，使用 cbind() 函数按列组合向量： > v1 <- c(1:3) > v2 <- c(4:6) > v3 两个列表的合并，同时使用了未定义元素名称的列表创建方式。注意观测列表的输出结果，输出的索引表明了列表是有序的。

    2.8K20

    Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用

    Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。...从最初的插件和基本运算，到后来的官方支持和集成，这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实的基础。...从右往左看是检索，先将检索语句转化为向量特征表示，然后借助 K 近邻检索算法（在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现），获取相似的结果。...图片 Elasticsearch 支持的第三方模型列表： 项目 语义搜索 传统分词搜索 核心技术 基于矢量搜索，机器学习和人工智能 基于文本匹配和查询扩展 搜索目的 理解查询的深层意义和上下文 直接匹配关键词或扩展的词汇...6.小结 Elasticsearch 的向量检索从最初的简单实现发展到现在的高效、多功能解决方案，反映了现代搜索和推荐系统的需求和挑战。

    49130

    从EMD、WMD、WRD：文本向量序列的相似度计算

    在NLP中，我们经常要比较两个句子的相似度，其标准方法是将句子编码为固定大小的向量，然后用某种几何距离（欧氏距离、cos距离等）作为相似度。...Word2Vec、BERT等工具，可以将文本序列转换为对应的向量序列，所以也可以直接比较这两个向量序列的差异，而不是先将向量序列弄成单个向量。...,q_{n'}，而从i推到j的成本为d_{ij}，求成本最低的方案以及对应的最低成本 这其实就是一个经典的最优传输问题。...，从而不能很好调整相似与否的阈值 为了解决这两个问题，一个 比较朴素的想法是将所有向量除以各自的模长归一化后再算WMD，但这样就完全失去模长信息了。...由于使用的度量是余弦距离，所以两个向量之间的变换更像是一种旋转（rotate）而不是移动（move），所以有了这个命名；同样由于使用了余弦距离，所以它的结果在[0,2]内，相对来说更容易去感知其相似程度

    2.4K20

    两个多月完成全自研：大模型之争，从 GPU 卷到了向量数据库

    两个多月做完一款自研数据库 在大模型浪潮爆发后，腾讯云在一众大厂中抢先发布了自己的向量数据库产品。据悉，整个产品从立项到最终完成产品化仅用了不到 3 个月的时间。...之所以能如此快地推出这款产品，罗云表示，这主要得益于两方面：一个是云团队内部多年的技术积累；另一方面是这个团队中每个人都是能打“硬仗”的好兵。...邹鹏称，在和 PCG 团队沟通后，了解到他们也有非常强烈的上云需求，两个团队一拍即合，管控层和内核层全部尘埃落定，这个项目基本上已经完成了大半。...经过了两个多月的摸爬滚打后，腾讯云向量数据库现已在官网上线。 要想做出一款好产品，仅有技术上的积累是不够的，背后团队的技术实力也同样重要。 罗云称，“数据库是个比较卷的赛道，没有最卷，只有更卷。...所以当我们要攻破数据库单 QPS 查询成本的时候，就会考虑如何将整个云服务结合 IaaS、容器的核心竞争力都组合在一起去打磨向量数据库，这也是我认为在向量数据库赛道未来云厂商能够跑出来的第一个点”。

    42630

    智能客服的演变：从传统到向量数据库的新时代

    我们可以以智能客服场景为例，来回顾一下从传统数据库到现在向量数据库的演变，以及国内企业在这一过程中所做的选择。...智能客服分类我们可以从日常生活中接触到的智能客服系统入手，来汇总并分析智能客服的几种主要类型，并探讨向量数据库如何解决了智能客服中的关键痛点，从而推动了其快速发展。...知识库问答功能通常分为两个主要阶段：候选集召回和重排序。在候选集召回阶段，系统通过多种方式从知识库中选出与用户查询最相关的候选答案。...它由一组有序的数值组成，这些数值代表了向量在每个坐标轴上的分量。向量检索是一种基于向量空间模型的信息检索方法。向量数据库通过相似度计算方法计算两个向量之间的相似距离来分析它们之间的相关性。...如果两个嵌入向量非常相似，则意味着原始数据源也相似。直观来说，你可以将所有的知识库中的非结构化数据（如文字、图片等）想象成向量数据，因为计算机只能处理数字。

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    机器学习（四）通过递归的矩阵向量空间预测组合语义摘要简介方法结果结论

    我们的模型为解析树中的每个节点分配向量和矩阵：向量捕获组成部分的固有含义，而矩阵捕获它如何改变相邻单词或短语的含义。这种矩阵向量RNN可以学习命题逻辑的运算符和自然语言的含义。...在这些模型中，单词的含义被编码为从单词及其相邻单词的共现统计中计算出的向量。这些向量已经表明它们与人类对词相似性的判断有很好的相关性（Griffiths et al。2007）。 方法 ?...组合.png 训练 我们通过在每个父节点顶部添加一个softmax分类器来训练向量表示，以一种情感分类或一些关系分类 ? softmax.png 其中W label∈R K×n是权重矩阵。...语义关系分类 我们首先在解析树之间找到我们要分类的关系的两个单词之间的路径。 然后，我们选择路径的最高节点，并使用该节点的向量作为特征对关系进行分类。...•使用的功能是手动开发的，不一定会捕获该单词的所有功能。 结论 我们的模型建立在语法上合理的解析树上，可以处理组合现象。 我们的模型的主要新颖性是矩阵向量表示与递归神经网络的组合。

    85070

    从Word2Vec到Bert，聊聊词向量的前世今生（一）

    上述的NNLM和RNNLM的目的都是为了建立语言模型，词向量（即输入层之前的词嵌入矩阵）只是整个过程的副产物，而从C&W开始，就直接以生成词向量为目标构建模型了。...论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分，即 ? 而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的，我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。...C个分布共用同一个“输出词向量”，同样地计算每个分布中所有词的得分： ? 然后最小化损失函数 ? 得到最优词向量。...首先以词典中的每个词在语料中出现的次数（或频率）为权重，构建一棵哈夫曼树，叶子节点为词典中的每个词的one-hot表示，每个非叶子结点也表示为一个向量。...表示从根节点到 ? 的第 ? 个内部结点，每个内部结点的向量表示为 ? , 其可以由上述的"输出词向量"得到。那么，预测为某个词的概率可按下式计算： ? 函数[[x]]定义为： ? ?

    1.4K30

    从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

    创建向量嵌入 向量嵌入的创建可以通过不同的方法实现。一种方法是应用领域专家知识来设计向量的各个维度，这种方法被称为特征工程。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...CNN通过一系列层次化的处理步骤来提取图像特征，其中每层都由多个神经元组成，每个神经元只关注输入图像的一个局部区域，这个局部区域被称为感受野。...值得注意的是，虽然这里以图像和CNN为例来说明嵌入的创建过程，但实际上向量嵌入可以应用于任何类型的数据，并且有多种模型和方法可以用来生成这些嵌入。

    25110

    从向量空间的角度来理解方程组有无解的问题

    在开始之前，我们需要明确方程组可以转化成一组列向量的线性组合。什么意思呢？...$1,2,1^T,2,3,3^T,1,3,1^T$三个列向量进行线性组合得到$1,3,3^T$，至于如何组合就是X的解。...上面的方程组可以进一步用$AX=b$的形式表示，我们结合上面的方程组从如下两种情况来讨论方程组有无解的问题。 $b=0$ 这种情况就是对三个列向量进行线性组合，最后得到原点。...如果$r(A)的列向量不是相互独立的，也就是说其中某一个列向量一定能由其他的列向量线性表示($-a1=k_2a_2+k_3a_3$)，因此该情况有解。...$b≠0$ 这种情况就是对三个列向量进行线性组合，最后得到一个向量$b$。

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    基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

    x <<- 5#<<-表示赋值给全局变量 ls()#查看已经定义的变量 ls.str()#查看已经定义的变量及详细信息（ls和str的组合） str(x)#列出x的详细信息 rm(x)#删除x rm(...) x[1]#取向量x当中第1个元素 x[-1]#取向量x当中除了第1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素 x[c(T,F)]#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于...x中的1和2 x[1]向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m...7.1创建列表 a <- 1:20 b <- matrix(1:24,4,6) c=mtcars d <- "This is a test list" mlist <- list(ni=a,hao=b...,ya=c,la=d) 7.2 列表索引 mlist[1]#输出的为列表的子集，结果仍是列表 mlist[[1]]#输出的为元素本身的数据类型 mlist[c(1,4)] mlist["ni"] mlist

    18130

    【Unity3D 灵巧小知识点】 ☀️ | 求解 两个向量的夹角度数

    Unity 小科普 老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是 实时3D互动内容创作和运营平台 。...包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者，借助 Unity 将创意变成现实。...Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...---- Unity小知识点学习 求解 两个向量的夹角度数 在unity中经常会遇到求向量夹角的地方 比如：在已知两个向量后，求这两个向量之间的夹角度数 直接上两种最简单的求夹角的方法 代码1：...：" + angle); 在顺便说一下 求两个向量的法线向量 的代码 Vector3 d1 = transform.forward; Vector3 d2 = new Vector3

    1.8K10

    Elasticsearch向量搜索进化史：从7.x到8.15的关键创新

    回顾：向量搜索创新的时间轴回顾在Elasticsearch从最早版本到最新8.15.0版本中，关于速度、规模和相关性的所有变化，真是令人惊叹，我们已经走了多远。...如果你想了解更多关于Lucene向量搜索性能的重大进展及其他Lucene改进，可以查阅Lucene向量数据库的进步和Lucene改进。...版本7中的一些变化包括引入了高维向量的字段类型、向量相似性函数以及用于密集向量的向量脚本函数，以用于暴力搜索。...此外，我们添加了int8_hnsw索引类型以支持自动量化向量，通过归一化向量来提高余弦相似性性能，启用单个分片内的查询阶段并行性，并为HNSW中的浮点向量添加了字节量化。...int4标量量化，使用int4_hnsw和int4_flat向量添加了对位向量的支持，包括hnsw和平面向量，并添加了暴力搜索的汉明距离引入了新的sparse_vector查询，以使用推理端点或预计算查询向量搜索稀疏向量添加了新的语义文本字段和语义查询

    68321

    12支持向量机1从逻辑回归到SVMSVM的损失函数

    “参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM 损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机...可以看出逻辑回归公式由两个变量 x 和 构成，其中 x 表示输入的数据，而 是可学习的变量，如图中右半部分所示，其图像坐标轴横轴为 x. 是关于 x 的函数。...逻辑回归损失函数到 SVM 对于逻辑回归中的每个样本都有损失函数，整个逻辑回归模型的总损失函数即为所有样本损失函数的加和的平均，将逻辑回归的公式带入并展开。 ?...对于从逻辑回归中 y=1 修改而得到的 SVM 损失函数图像，称其为 ,对于从逻辑回归中 y=0 修改而得到的 SVM 损失函数图像，称其为 .这里的下标是指在代价函数中，对应的 y=1 和 y...构建 SVM 损失函数公式 即对于 逻辑回归 的损失函数分成 y=1 和 y=0 两个部分，并将 y=1 的部分替换为 ,将 y=0 的部分替换为 ?

    94610

    【腾讯云云上实验室】向量数据库与数据挖掘分析的黄金组合指南

    二、助力数据收集和处理 每天，每个人都面临来自各个渠道的数千条信息。而对于开发者和企业用户而言，每天需要处理的信息量更是以万计甚至千亿计。信息的接收和处理成为一个极具挑战性的任务。。...低成本： 只需在管理控制台按照指引，简单操作几个步骤，即可快速创建向量数据库实例，全流程平台托管，无需进行任何安装、部署和运维操作，有效减少机器成本、运维成本和人力成本开销。...如图，是已经构建好的向量数据库 图片 配置向量数据库实例相关信息 图片 创建好向量数据库后，可以查看相关的配置信息，包括内网外网访问地址，以及密钥信息 4.创建好向量数据库后，点击登录，来到向量数据库登录界面...管理模块可以创建向量数据库，管理集合。数据操作模块可以进行精确、相似度查询、插入/替换、更新、删除数据。 2....3.可以通过学习官方API提取出想要的数据： 举例：根据需求从对应向量数据库的集合中提取中想要的数据 import tcvectordb from tcvectordb.model.enum import

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    python二维列表操作求一个向量与二维矩阵的乘积_python三维列表

    创建二维列表对象 初始化一个2*3尺寸大小的全零二维列表 获取二维列表行元素的个数 获取二维列表总元素个数 今天介绍一下 Python中二维列表的一些操作。...创建二维列表对象 lst_2D = [] lst_1D_a = ["1", "2", "3"] lst_1D_b = ["4", "5", "6"] lst_1D_c = ["7", "8", "9"]...result: [['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'], ['7', '8', '9']] """ Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 可以看到我们已经成功地创建了一个二维列表对象...初始化一个2*3尺寸大小的全零二维列表 rows = 2 cols = 3 res = [[0 for i in range(rows)] for j in range(cols)] print(res...获取二维列表行元素的个数 print("row: ", len(lst_2D)) print("column:", len(lst_2D[0])) """ result: row: 3 column:

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