与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。...随着数字时代将我们推进到一个以人工智能和机器学习为主导的时代，向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。本文旨在全面介绍向量数据库，并介绍2023年可用的最佳向量数据库。...什么是向量数据库 向量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节，每个向量的维数变化很大，从几个到几千个不等。...这段数字帮助计算机以更有效和更有意义的方式理解和比较这些项。 这种嵌入过程通常使用为该任务设计的一种特殊的神经网络来实现。例如，单词嵌入将单词转换为向量，这样具有相似含义的单词在向量空间中更接近。...这种转换允许算法理解项之间的关系和相似性，设置可以针对不同的数据进行编码，比如CLIP。
理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。 NumPy 的核心概念是 n 维数组。...arange 函数对类型很敏感：如果你以整型数作为参数输入，它会生成整型数；如果你输入浮点数（比如 arange(3.)），它会生成浮点数。...但 arange 并不非常擅长处理浮点数： 在我们眼里，这个 0.1 看起来像是一个有限的十进制数，但计算机不这么看。在二进制表示下，0.1 是一个无限分数，因此必须进行约分，也由此必然会产生误差。...你可以使该区间的末端落在一个非整数的 step 数中（solution1），但这会降低代码的可读性和可维护性。这时候，linspace 就可以派上用场了。它不受舍入的影响，总能生成你要求的元素数值。...不过，使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱：它统计的是数据点的数量，而不是区间，因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此，上面最后一个例子中的数是 11，而不是 10。
字符串转化为浮点数 列表或者字典转化为元组 元组或者字符串转化为列表 数字转unicode字符串 python变量类型 Python 中的变量赋值不需要类型声明。...python是允许多个变量赋值的，这个也会是python的独特之处，如a，b，c变量同时复制a=b=c=常数 python中的数据类型 Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。...2:长整型(long integers) -无限大小的整数，整数最后是一个大写或小写的L。...将一个整数转换为一个八进制字符串 部分示例： 字符串转化为整形数字 将字符串转化为整数，如果指定转换进制，则字符串按照指定的进制进行转化为十进制数。...Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。
根据向量特性，在W空间中的所有向量中，最接近u的向量是u在W上的正交投影。换句话说，我们希望获得最接近原始数据集的投影以保持尽可能多的信息以及尽可能小的数据规模。以下是矢量属性的证明： ?...那么现在我们的问题是找到最佳线性变换(线性算子将我们的数据转换为投影到较低维度)，以最小化降维损失： ? 在这里需要注意的是不要将PCA与线性回归混淆。...我们将从最容易处理的情况开始，即当投影维数k = 1时。使用k = 1情况的好处是我们可以去除Pi或基向量q的内部求和，因为这里只有一个向量。...从最小化和优化角度看同样的问题很有意思，因为它们都实现了减小维度的目标，但它是以不同的方式完成的。最小化将是最小化残差，残差是数据点和投影之间的正交距离。...等效于最大化协方差矩阵以及与X的X转置相关联的特征值。注意，X的X转置的维度是dxd，但是其轨迹被最大化的矩阵具有kx k的维度。
于是我们把这个问题拓展开来，二维上的数据点可以通过(基向量i*数据点在基向量i上的投影长度，基向量j*数据点在基向量j上的投影长度)表示，那么三维上的数据点也可以用这样的方式，于是乎n(n>=2)维上的点可以表示为...新的坐标(-2, 3)可以通过以下方式计算： 于是乎我们找到了二维空间下数据变换的方式： 新的基向量矩阵 * 原基向量矩阵的转置 * 原数据向量 = 新的数据向量 也就是说我们想要将高维数据转换为低维数据可以通过...： 低维空间的基向量矩阵 * 高维空间的基向量矩阵的转置 * 高维数据向量 = 低维数据向量 而参考上图，我们可以知道‘高维空间的基向量矩阵的转置 * 高维数据向量’是等于高维数据向量本身的，于是乎可以得到...最后我们就可以得到矩阵P，这个矩阵P是由我们的特征X矩阵找到的，你也可以理解为它蕴含着我们X矩阵的信息，而这些信息的重要性是越往上的越重要，比如： ?...则第一行中的(0.2 0.3)的重要性要高于第二行的(0.4 0.2)，然后我们想将我们的数据降到一维度，则： ?
，0.1的double数据存储的值实际上并不真的等于0.1 如该方式将0.1转换为Bigdecimal得到的结果是 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625...这次就来进一步学习一下 首先给出Double转BIgdecimal的常用方式 1、可以手动先将Double转换为String再转换为Bigdecimal 则不会发生精度丢失问题 BigDecimal...0.1对应正确的指数位是应该是 01111011（2）= 123（10） 为什么呢？我们和尾数一起学习一下 尾数位 尾数位存储的是数值转换为二进制后的类似科学计数法的二进制数的基数。...…是个无限数而Float（32）与Double（64）长度是有限的是无法精确表示出这个数值的，只能是无限接近0.1。...赋值 (正数：0、负数：1) 存入符号位 将十进制转换为二进制数 例：2.2(10) = 100011001100110011001101… 将二进制数转换为二进制的科学计数法表达 例 ： 2.2
数制是整个数字逻辑的基础，计算机只识别0，1。因此如何将我们现实生活中常用的十进制数转换为二进制，或者其他进制，以及掌握常用的几种数制是我们本篇文章的重点。...整数十进制转二进制：（除2逆取余） 例：将十进制数53转换为二进制数. ? 小数十进制转二进制：（乘2顺取整） 例：将十进制数0.6875转换为二进制数. ?...二进制转八进制和十六进制 二进制转成八进制时：以小数点为界，小数点左边往高位，小数点右边往低位，每三位为一组，不足三位的用0补充....二进制转成十六进制时：以小数点为界，小数点左边往高位，小数点右边往低位，每四位为一组，不足四位的用0补充....)_{8421BCD码}$ 例2：把8421BCD码01100111.01011000转换为十进制数. 0110=6，0111=7，0101=5，1000=8，故$(01100111.01011000
))print(float1)print(type(float1))-----------------输出结果如下:123456783.14数字转字符串代码如下...-split将字符串以一定规则切割转成列表用法：string.split（sep=None，maxsplit=-1）参数：sep：切割的规则符号，不填写，默认空格，如字符串无空格则不分割生成列表maxsplit...：根据切割符号切割的次数，默认-1无限制str1 = 'Huawei is a great company'list1 = str1.split()print(list1)---------------...--------------------输出结果如下:['Huawei', 'is', 'a', 'great', 'company']列表转字符串的函数-join将列表以一定规则转成字符串用法：'sep...str = ''.join(list)print(str)----------------------------------输出结果如下:theshy列表与元组的互相转换列表转换为元组-tuple()
嵌入和位置编码：如何表示输入数据 当您将短语“我爱狗”输入普通转换器时，一种名为 Word2Vec 的算法会将每个单词转换为数字列表（称为向量）。...第二种算法称为位置向量，它使用复杂的数学方程来帮助您的模型理解句子顺序。将 Word2Vec 和位置向量算法提供的信息打包在一起，就是所谓的文本嵌入，或者以机器可以读取的方式表示的原始短语。...编码器级别的多头自注意力 接下来，编码器接收文本嵌入并将其转换为新的向量，添加信息以帮助模型辨别短语中单词之间的关系。...这是一个复杂的算法，但需要理解的重要部分是短语中的每个单词都会与短语中的每个其他单词相乘，并且可能需要大量时间来计算长短语的注意力。 为了更好地理解单词之间的关系，自注意力层可以同时运行多个头。...由于系列中的数据点必须乘以系列中的每个其他数据点，因此添加到输入中的每个数据点都会以指数方式增加计算注意力所需的时间。这称为二次复杂度，在处理长序列时会产生计算瓶颈。
一、实验目的 利用神经网络识别螺旋状数据集（python实现）； 正确理解深度学习所需的数学知识。...接受一个seed参数，用于设置随机数生成的种子，以确保结果的可重复性。 3.设置参数：在函数内部，定义了几个参数，包括样本数N、数据的元素个数DIM和类别数CLS_NUM。...然后，通过上游梯度dout与权重W的转置的乘积，得到对输入x的梯度dx。接下来，计算权重W的梯度dW，通过将输入x的转置与上游梯度dout的乘积得到。...接下来，根据监督标签的索引，在dx中将正确类别的位置减去1，以计算Softmax with Loss层的梯度。然后，将梯度乘以上游梯度dout，并除以批量大小，以获得平均梯度。...实验结果如下： 四、实验心得 通过这次实验，我成功创建了一个用于识别螺旋状的数据集三层神经网络，并对深度学习所需的数学知识有了更深入的理解。
使用TensorFlow 1和Universal Sentence Encoder，我允许用户描述他们理想的葡萄酒，并返回与查询相似的描述的葡萄酒。...该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量，并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度，以找到最相似的结果。 余弦相似度是比较文档相似度的一种常用方法，因为它适用于词频等对分析非常重要的数据。...它反映了单个矢量维度的相对比较，而不是绝对比较。在这篇文章中，我不会深入研究余弦相似度背后的数学，但是要理解它是一个内积空间中两个非零向量之间的相似性度量。 ?...这是正常的。 一旦该过程完成，文本描述将被转换为长度为768的向量。我们可以检查长度和嵌入，以确保它看起来像预期的: ?...为了使向量更容易分析，使用numpy将数据从张量对象转换为列表对象，然后将列表添加到pandas DataFrame。
主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。 主动学习容易理解，不容易执行。...主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。...主动学习的策略 有很多论文介绍了多种如何确定数据点以及如何在方法上进行迭代的方法。本文中将介绍最常见和最直接的方法，因为这是最简单也最容易理解的。...而我们模型学习的算法将通过观察这些分类最困难的样本来获得有关类边界的更多的信息。 让我们以一个具体的例子，假设正在尝试建立一个多类分类，以区分3类猫，狗，马。...我们从1中减去该值，将结果乘以N/（1-N），n为标签数。这时因为最低置信度永远不会小于标签数量（所有标签都具有相同的预测置信度的时候）。
主动学习容易理解，不容易执行 主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。...主动学习的策略 有很多论文介绍了多种如何确定数据点以及如何在方法上进行迭代的方法。本文中将介绍最常见和最直接的方法，因为这是最简单也最容易理解的。...而我们模型学习的算法将通过观察这些分类最困难的样本来获得有关类边界的更多的信息。 让我们以一个具体的例子，假设正在尝试建立一个多类分类，以区分3类猫，狗，马。...我们从1中减去该值，将结果乘以N/（1-N），n为标签数。这时因为最低置信度永远不会小于标签数量（所有标签都具有相同的预测置信度的时候)。...–0.2273）= 0.3881 除以标签数的log得到0.3881/ log2（3）= 0.6151 总结 机器学习社区的大部分重点是创建更好的算法来从数据中学习。
统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。...I) 离散数值变量——离散变量的概念是指具有有限取值范围的变量，例如教室中的排名、系中教授的数量等。 II) 连续数值变量——连续变量的值可以是无限的，可能是范围内的任意数值，例如员工的工资。...分布度的度量包括范围，四分位数和四分位数范围，方差和标准差。 1、范围 通过比较数据的最大和最小值（最大值）来定义范围。 2、四分位数 四分位数是按数字列表分为四分之一的值。找到四分位数的步骤是。...按顺序排列数字 将列表切成4个相等的部分 4分的切分点就是4分位数的值 可以通过描绘25、50、75和100的百分位数来找到4个四分位数。其中Q2也被称为中位数。...5、差方 方差衡量的是数据点离均值的距离。要计算方差，需要找出每个数据点与平均值的差值，然后平方，求和，然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。
I) 离散数值变量——离散变量的概念是指具有有限取值范围的变量，例如教室中的排名、系中教授的数量等。 II) 连续数值变量——连续变量的值可以是无限的，可能是范围内的任意数值，例如员工的工资。...分布度的度量包括范围，四分位数和四分位数范围，方差和标准差。 1、范围 通过比较数据的最大和最小值来定义范围。 2、四分位数 四分位数是按数字列表分为四分之一的值。找到四分位数的步骤是。...按顺序排列数字 将列表切成4个相等的部分 4分的切分点就是4分位数的值 可以通过描绘25、50、75和100的百分位数来找到4个四分位数。其中Q2也被称为中位数。...5、方差 方差衡量的是数据点离均值的距离。要计算方差，需要找出每个数据点与平均值的差值，然后平方，求和，然后取平均值。可以直接用numpy计算方差。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱，并提取每个箱的样本数和边缘值，这些边缘表示容器的起点和终点。
2.** 运算符允许我们采取键值对的字典，并把它解压到函数调用中的关键字参数。...最大的新功能之一是能够将可迭代对象转储到新列表中。...list(reversed(sequence)) 该函数需要将事物转换为列表几次，以连接列表并返回结果。...，因此我们的代码更加高效和可读。...PEP 448还**允许该运算符用于将键/值对从一个字典转储到新字典中，从而扩展了功能： date_info = {'year': "2020", 'month': "01", 'day':
我会在代码中添加注释，因此您可以检查这些注释，如果您仍然不确定，那么请查看介绍中的链接或库的文档。我还会在需要时导入库，而不是在开始时一次性导入所有库，这样有助于理解。 2.2....这很容易实现，只需更新代码末尾的一些行，以便我们不再将每个样本的SHAP值列表附加到列表中，而是更新字典。...我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。 现在，我们只需像绘制通常的值一样绘制平均值。...为了做到这一点，我们必须将我们的数据帧转换为长格式，之后我们可以使用 seaborn 库来制作一个 catplot。 上图，我们可以看到每个样本的每次CV重复中的范围（最大值-最小值）。...无论如何，代码并不那么困难，阅读代码可能会有助于理解。实际上，我们在上面的过程中已经准备了大部分的代码，只需要进行一些小的调整。让我们看看它的表现。
同样的，如果这个位置在小数点的右边，则紧邻小数据点位置的数字从-1开始，依次向右数为-2，-3等等，依此类推。...十进制转R进制 十进制转R进制就比较简单了，这里我们可以使用短除法。 例如，将十进制数字69转换为二进制的过程如下所示。 ?...得出短除的结果后，我们需要将余数倒过来排列即为十进制69转换为二进制的结果，所以结果数据为：1000101。 二进制与八进制互转 二进制转八进制时，每三位二进制数表示一个八进制数。...从二进制数的低位开始，也就是从右侧开始，每四位二进制数对应一位十六进制数。 例如，我们需要将二进制数10001110转换为十六进制数，如下所示。 ?...所以，二进制10001110转化为十六进制的结果为8E。 十六进制转二进制与二进制转十六进制正好相反，将十六进制的每一位转换为四位二进制数即可。
原文地址：http://wp.fang1688.cn/study/313.html Python 语法简洁，能够用一行代码实现很多有趣的功能，现在整理 30 个常见的 Python 一行代码集合。..."hi my name is Allwin".upper() # 'HI MY NAME IS ALLWIN' 'HI MY NAME IS ALLWIN' ⑤ 将字符串转换为字节 "convert...1:] if x = l[0]]) qsort([1,3,2]) [1, 2, 3] ⑧ n 个连续数之和...交换两个变量 a=1 b=2 a,b = b,a ⑩ 斐波那契数列 fib = lambda x: x if x<=1 else fib(x-1) + fib(x-2) fib(10) 55 ⑪ 将嵌套列表合并为一个列表...range(1,5) } # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} ⑳ if-else print("even") if 4%2==0 else print("odd") even ㉑ 无限循环
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