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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...所以实际是用布尔值向量筛选x中的符合条件的元素，也就是执行的是 x[c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE)] 运用上述方式可以筛选另一个向量，也可以筛选自身。...，并返回另一个列表。

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基于典型相关分析的词向量

但这篇文章不深入讲 word2vec 的内容，而是看看另外一种词向量生成方式——基于典型相关分析的词向量。...它的处理方式简单粗暴，一般就是统计词库包含的所有V个词，然后将这V个词固定好顺序，然后每个词就可以用一个V维的稀疏向量来表示，向量中只有在该词出现的位置的元素才为1，其它元素全为0。...这样一来就克服了在深度学习中可能的维度灾难，而且充分利用了空间，如果使用适当的训练方法训练出来的词向量还可以直接根据两个词之间的距离来计算相似性。...核心思想基于典型相关分析的词向量的核心思想，它认为一段文字中某个词的左右两边指定长度的窗口内的词组应该具有关联，也就是说某个词的左边若干单词组成上文，右边若干单词组成下文，从而应该让上下文的关系尽可能紧密...如图，假设窗口大小为2，则 w4 的左右两窗口包含的词组为上下文，类似的 w5 也有对应的上下文，每个词都有一个对应的词向量，那么要做的事就是最大化上下文两个矩阵的协方差。 ?

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基于词向量的文本查重

基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence...# stop_text = open('stop_list.txt', 'r') # stop_word = [] # for line in stop_text: # stop_word.append...TaggededDocument = gensim.models.doc2vec.TaggedDocument def get_corpus(): with open("corpus_seg.txt", 'r'

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R获取数值向量的分位数值

如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...我们来看个具体的例子 a=1:10 summary(a) 我们可以得到下面的结果，summary(a)一共得到6个数值，分别是a的最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...默认情况下，quantile只会输出最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），3/4分位数和最大值，相比于summary少了一个均值。...如果我们要取出每一列的中值，直接使用下面的方法是得不到数值的，是一个字符串。

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基于USB的攻击向量总结

本文，我将主要通过上图的分类方式来探讨针对USB的攻击向量问题。最上层涉及到更多关于人类应用、业务的基本交互场景。传输层包括设备的固件、协议栈等。物理层则主要描述USB总线上的通信问题。...0xA1 外部威胁大部分安全从业人员认为，所有的USB攻击都是主机插入了外部usb设备，而这些设备通常带有不同形式的恶意代码。恶意人员会想方设法的欺骗用户，将一个不可信的设备插入到他们的主机中。...尽管基于时序的指纹显着提高了规避漏洞的门槛，但是经验丰富的木马设计者可以修改其时序特征来逃避检测。...0xD2 侧信道攻击（电磁、电源攻击）近年来，研究人员研究攻击者如何使用植入射频发射器的从普通的终端中窃取数据。这种方法需要一个硬改的USB插头或设备，还要有一个专用嵌入式的射频发射机。...Oswald等人展示了如何基于功耗和电磁辐射从Yubikey 2中提取AES 128位密钥。

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基于梯度下降的单词向量化

情感分析是一个必不可少的工具，用于许多不同的任务。这包括从基于tweets预测股市情绪，到预测客户自动生成响应。Google的Word2Vec运行良好，但有一个很大的问题。它需要大量的数据集。...概念让我们回到我们的最终目标：将一个单词转换成向量。向量作为程序的直接输出是困难的，这是由于在系统中训练两个同等权重的变量(就像向量的情况一样)。所以我们的最终输出是一个单数值。...我还需要生成一个唯一单词的列表，这样向量就可以按索引分配了。...在对数据集进行清理和规范化处理之后，可以对结果进行改进，并观察结果并发现明显的错误。结论如果你仍然不相信使用向量来计算单词，请考虑向量的这个属性：向量有一个大小，可以使用毕达哥拉斯定理计算出来。...在我们所看到的所有向量中，它们都是相对于原点的。如果我们认为X轴代表情绪的严重程度，而y轴代表积极/消极，我们就知道原点是完全中性的。

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【R语言经典实例2】如何生成一个向量？

问题如何生成一个向量。解决方案通过c(...)命令对给定的值构建一个向量。讨论向量不仅是R的一种数据结构，它还是贯通R软件的重要组成部分。...中的参数自身是向量，那么c(...)...，如在一个向量中同时包含数值和字符串。...这里，用户希望将一组数值数据和一组字符串数据同时赋值给一个新的向量。...对于这种情况，R软件会先将数值数据转换为字符串数据，使得两组数据的类型得以统一。理论上来说，两组数据能同时赋值于一个向量的条件，在于两组数据具有相同的类型（mode）。

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游戏开发中的向量数学

游戏开发中的向量数学介绍坐标系（2D）向量运算会员访问添加向量标量乘法实际应用运动指向目标单位向量正常化反射点积面对叉积计算法线指向目标介绍本教程是线性代数的简短实用介绍...绘制一个从原点指向该点的箭头：这是一个向量。向量代表许多有用的信息。除了告诉我们该点位于（4，3）之外，我们还可以将其视为角度θ和长度（或大小）m。...例如，在Godot中，原点是屏幕的左上角，因此，要使用一个名为Node2D400像素，向下300像素的2D节点，请使用以下代码： var node2D = (Node2D) GetNode("Node2D...这意味着我们可以使用点积来告诉我们有关两个向量之间的角度的一些信息：使用单位矢量时，结果将始终在-1（180°）和1（0°）之间。面对我们可以利用这一事实来检测一个对象是否面向另一个对象。...但是，在3D中，这还不够。我们还需要知道要旋转的轴。通过计算当前朝向和目标方向的叉积可以发现。所得的垂直向量是旋转轴。

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numpy中关于向量的坑

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...# [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化...，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2

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Python中的向量化编程

在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...该课程采用的是matlab/octave语言，所擅长的方向正是数值计算，语言本身内置了对矩阵/向量的支持，比如： a = log(x) 如果变量x是一个数值，那么a也会得到一个数值结果，如果x是一个矩阵...，那么结果a也是一个矩阵。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。

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openGauss向量化在排序中的一个疑惑

openGauss向量化引擎在排序过程中，需要通过UseMem函数统计其内存使用。...比如在Batchsortstate：：InitCommon函数中：第732行m_storeColumns.Init会申请对m_storeColumns.m_memValues申请10240* sizeof...(MultiColumns));但是在第735行统计使用内存的时候，从m_storeColumns开始了，应该是从m_storeColumns.m_memValues这里开始才准确吧。...这两个地址获取的GetMemoryChunkSpace大小明显不一样，通过修改代码分别获取下图中大小：得到的结果分别为： work_mem最小是64KB，在此情况下，光在第732行处就用掉了245816B...，大概240KB，超过了64KB，应该LackMem报错的。

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R语言基础练习-向量和函数的运用

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。...用定义法求解标量对向量求导　　　　标量对向量求导，严格来说是实值函数对向量的求导。即定义实值函数$f: R^{n} \to R$,自变量$\mathbf{x}$是n维向量，而输出$y$是标量。...首先我们想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。...那么我们可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。

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游戏开发中的进阶向量数学

游戏开发中的进阶向量数学飞机到飞机的距离远离原点以2D方式构建平面飞机的一些例子 3D碰撞检测更多信息飞机点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。...指向向量的一侧为正半空间，而另一侧为负半空间。在3D中，这是完全相同的，除了平面是一个无限的表面（想象一个可以定向并固定到原点的无限的平纸）而不是一条线。...对于一个点，仅检查飞机是否返回正距离就足以确定该点是否在外面。对于另一个多边形，我们必须找到一个平面，在该平面上所有其他多边形点都将返回一个正距离。...通常可以通过将凹面多边形拆分为较小的凸面多边形，或使用诸如BSP（如今已不多使用）之类的技术来处理。 3D碰撞检测这是另外一个奖励，是对耐心和遵守本篇教程的奖励。这是另一个智慧。...但是在3D中，这种方法存在问题，因为在某些情况下可能找不到分离平面。这是这种情况的一个示例：为了避免这种情况，需要测试一些额外的平面作为分隔符，这些平面是面A的边与面B的边之间的叉积。

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机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...\mathbf{x}})^Td\mathbf{x}$$ 　　　　从上次我们可以发现标量对向量的求导和它的向量微分有一个转置的关系。　　　　...我们先看第一个例子，我们使用上一篇定义法中的一个求导问题：$$y=\mathbf{a}^T\mathbf{X}\mathbf{b}, \frac{\partial y}{\partial \mathbf...比起定义法，我们现在不需要去对矩阵中的单个标量进行求导了。　　　　...微分法求导小结　　　　使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。

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窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算

原文：窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中，存内计算技术凭借其出色的向量乘矩阵操作效能引起了广泛关注。...窥探向量乘矩阵的存内计算原理生动地展示了基于向量乘矩阵的存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律，在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量乘矩阵操作。...演示了一个2×1的向量(V1, V2)与一个1×2的向量(G1, G2)T相乘的过程，其中ReRAM阻值以(G1, G2)T表示，电压则以(V1, V2)表示。...基于基尔霍夫定律，比特线上的输出电流便是向量乘矩阵操作的结果。将这一操作扩展，将矩阵存储在ReRAM阵列中，通过比特线输出相应的结果向量。探寻代表性工作的独特之处 1....其独特之处在于提供了一种转化算法，将实际的全精度矩阵巧妙地存储到精度有限的ReRAM存内计算阵列中。

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基于自运动中准确估计地平面法向量方法

具体而言，它充分利用了自车位姿里程计（自我运动）与其附近地平面之间的基本关系。基于此设计了一种不变扩展卡尔曼滤波器（IEKF）来估计传感器坐标系中的法向量。...地平面法向量我们认为在车辆移动时，车辆参考系统中的地平面法线向量是振荡的。为了验证这一点，我们从KITTI [28]里程计序列＃00中选取一个剪辑进行说明。...为此，我们设计了一个不变的扩展卡尔曼滤波器（IEKF）来模拟车辆自运动的动态并实时估算地面法线。此外该方法可以轻松地嵌入大多数提供自运动的自动驾驶系统中，计算成本很低。...总的来说，该方法基于两个假设：（1）靠近摄像机的道路表面可以近似为一个平面。（2）平均摄像机姿势接近其静态外参校准。...我们可以清晰地看到，使用静态法线向量时，道路边缘不够平行。而基于我们方法得到的动态法线向量，IPM图像中的道路边缘更加平行和一致。图8详细展示了KITTI里程计数据集-00中IPM序列的俯仰角变化。

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Datawhale-基于向量检索减少chatGPT的幻觉

AI的幻觉可以使用CVP技术栈解决上述问题 CVP技术栈 ossChat Application 向量数据库 Zilliz Cloud是Milvus的托管服务。...基于Langchain搭建问答系统

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opencl:一个关于向量赋值的异常

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51172345 在项目中，有一个下面这样的数据结构，storage保存是个float4类型的数组。...kernel中会向storage数组中写入输出数据。kernel执行结束后，主机端读取这个结构体的数据。...下面是kernel中向storage数组中写入输出数据的部分代码： inline void copy_detected_obj_to_host(const __local int4* detected_obj...//向__global指针写入向量数据之方法二：调用vstore函数 vstore4( obj ,out->detected_num+i,(__global float*)out->...//其他代码 } } 当为detected_objects_buffer创建cl::Buffer时，如果cl_mem_flags设置为CL_MEM_USE_HOST_PTR(即kernel

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