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C++ STL 标准模板库(容器总结)算法

: 向数组中插入元素可以使用push_back()方法,当需要插入到指定位置时可使用insert()方法....: 数组向量并没有直接删除元素的方法,需要使用find()方法找到元素,迭代并使用erase()删除元素....,它的每个键对应着每个值,容器的数据结构同样采用红黑树进行管理,插入的键不允许重复,但值是可以重复的,如果使用Multimap声明映射容器,则同样可以插入相同的键值....Map中的所有元素都会根据元素的键值自动排序,所有的元素都是一个Pair同时拥有实值和键值,Pair的第一个元素被视为键值,第二个元素则被视为实值,Map 容器中不允许两个元素有相同的键出现....: 上方代码是查找一个映射元素,本案例将查找一个映射结构,找到后打印出该结构的详细数据.

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Transformer 模型：入门详解（1）

让我们详细看看这种自注意力是如何计算的（实际）。 为输入句子生成嵌入 找到所有单词的嵌入并将它们转换为输入矩阵。这些嵌入可以通过简单的标记化和单热编码生成，也可以通过 BERT 等嵌入算法生成。...缩放点积 与上一步一样，我们正在计算两个矩阵的点积，即执行乘法运算，该值可能会爆炸。为了确保不会发生这种情况并稳定梯度，我们将 Q 和 K-转置的点积除以嵌入维度 (dk) 的平方根。...使用 softmax 规范化值 使用 softmax 函数的归一化将导致值介于 0 和 1 之间。具有高尺度点积的单元格将进一步提高，而低值将减少，从而使匹配的词对之间的区别更加清晰。...正如我们所知，正弦波是一种周期性函数，往往会在固定间隔后自行重复。我们可以看到 pos = 0 和 pos = 6 的编码向量是相同的。...将输入矩阵 X 与 Wq、Wk 和 Wv 中的每一个相乘以生成 Q（查询）、K（键）和 V（值）矩阵。

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    Clojure 学习入门（18）—— 数据类型

    它返回一个新的向量，这个向量由将所有的其它参数连接到原来那个向量尾部组成。conj函数也对映射和集合适用。...但是他们依然是映射，因此从各方面来说，你都可以使用相同的方法来取得一个值甚至是添加新的键。当然，新添加的键不会像在结构里定义的键一样有节省内存的优势。...在一个Clojure程序的上下文里，使用映射十分不错，因为可以通过普通的方式来操作它们，而不必为不同的类的对象创建操作的方法。 assoc 映射结合函数assoc接收一个映射和一些键/值对作为参数。...它返回一个新的映射，该映射由参数里的所有映射的键和值所组成。若一个键在多个映射里出现，那么最后的值是参数里给定的函数作用于所有这些冲突键的值的返回值。...第三个参数是可选的，是一个值，若没有找到参数里指定的键，则返回该值。它返回映射里指定键对应的值，若未找到并且第三个参数没有被指定，则返回nil。

    2.3K10

    LSH算法：高效相似性搜索的原理与Python实现

    考虑向量索引的场景，如果要为一个新向量找到一个最接近的匹配，就需要将它与数据库中的所有其他向量进行比较。这种方法的时间复杂度是线性的，这在大型数据集上意味着无法快速完成搜索。...带状LSH函数（Banding）：最终的LSH函数，用于将向量分割和哈希。 LSH算法的核心在于，当至少一次哈希操作导致两个向量映射到相同的值时，这两个向量就被认为是候选对，即可能是匹配的。...k-Shingling 是一种将文本字符串转换为一组“shingles”（片段）的方法。...import shuffle shuffle(hash_ex) 遍历这个随机的 MinHash 向量（从 1 开始），将每个值的索引与稀疏向量 a_1hot 中的等效值进行匹配。...“图表显示了候选对（1）和非候选对（0）相对于成对签名的余弦相似性的分布 优化波段值 在局部敏感哈希（LSH）中，波段值b是一个关键参数，它决定了相似性阈值，即LSH函数将数据点从非候选对转换为候选对的界限

    1.2K10

    用AI实现C++、Java、Python代码互译，运行成功率最高达80.9%

    对于映射的实现（map和dict）、用于将字符串转换为字符数组（c_str和toCharArray）以及类似的变量类型(例如long、int和Integer)，也可以观察到相同的现象。...在上面的图中，展示了Java和C++独有的三元运算符X ? A : B，翻译到Python中就变成了if X then A else B。 以下是一个从Python翻译到C++的实例。...TransCoder推断变量和函数返回值的类型，将Python的deque()容器映射到C++中类似的实现deque，并使用C++的front、back、pop_back和push_back方法来检索和插入...deque中的元素，而不是使用Python方括号、pop和append方法。...和自然语言不同的是，代码翻译并不太要求逐字逐句的对照，因此翻译后的代码和参考代码的重合度其实很低，比如C++转Java的代码和Ground Truth仅有3.1%匹配。

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    用AI实现C++、Java、Python代码互译，运行成功率最高达80.9%

    对于映射的实现（map和dict）、用于将字符串转换为字符数组（c_str和toCharArray）以及类似的变量类型(例如long、int和Integer)，也可以观察到相同的现象。...在上面的图中，展示了Java和C++独有的三元运算符X ? A : B，翻译到Python中就变成了if X then A else B。 以下是一个从Python翻译到C++的实例。...TransCoder推断变量和函数返回值的类型，将Python的deque()容器映射到C++中类似的实现deque，并使用C++的front、back、pop_back和push_back方法来检索和插入...deque中的元素，而不是使用Python方括号、pop和append方法。...和自然语言不同的是，代码翻译并不太要求逐字逐句的对照，因此翻译后的代码和参考代码的重合度其实很低，比如C++转Java的代码和Ground Truth仅有3.1%匹配。

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    计算机二级Python考点解析11

    映射类型的典型代表是字典，我们知道，当我们使用字典时，只需要查字典前面的关键词即可找到该关键词对应的内容，Python中的字典正是运用了这样一个道理。...因此映射类型是键值对的集合，也存在无序性，通过键我们可以找出该键对应的值，换一个角度来讲，键代表着一个属性，值则代表着这个属性代表的内容。 第二部分：列表类型：定义、索引、切片。...Python包含以下函数: 序号 函数 1 len(list)列表元素个数 2 max(list)返回列表元素最大值 3 min(list)返回列表元素最小值 4 list(seq)将元组转换为列表...在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表） 4 list.index(obj)从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 5 list.insert(index, obj)将对象插入列表...，可以使用 list() 来转换为列表 8 radiansdict.setdefault(key, default=None)和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default

    1.1K10

    NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表

    嵌入（embedding）是一种机器学习技术，被用来把一个id/category特征自动转换为待优化的特征向量，这样可以把算法从精确匹配拓展到模糊匹配，从而提高算法的拓展能力。...从另一个角度看，嵌入表是一种特定类型的key-value存储，键是用于唯一标识对象的 ID，值是实数向量。...所以，人们想对独热编码做如下改进： 将vector每一个元素由整型改为浮点型，从整型变为整个实数范围的表示； 把原始稀疏向量转化为低维度的连续值，也就是稠密向量。...可以认为是将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间。并且其中意思相近的词将被映射到这个向量空间中相近的位置。 简单说，就是寻找一个空间映射把高维词向量嵌入到一个低维空间。...属于同一个槽的特征被独立转换为对应的嵌入向量，然后被规约为单个嵌入向量。这允许用户将每个插槽中的有效功能的数量有效地减少到可管理的程度。

    1.3K20

    站在机器学习视角下来看主成分分析

    因此我们希望找到将数据映射到具有最小正交投影的子空间的线性运算符。重要的是看到正交投影是原始d维空间的k维子空间，用原始d维坐标表示。如下图所示，1维投影数据用2维坐标表示。 ?...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。...换句话说，列向量表示k维度的新子空间内的距离。 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。另一方面，最大化问题是最大化正交投影数据集的方差。我们可以直观地看一下最小化和最大化： ? 现在我们将k = 1表达式转换为通用k表达式。...由于矩阵Q(Q的转置)是对称的，所以将应用上述对称矩阵的相同定理， 如果A是可对角化的矩阵，则A的轨迹等于A的特征值之和。这是证明： ?

    1.2K50

    大模型RAG向量检索原理深度解析

    从上面对比分析来看，传统检索方法更适合准确匹配的场景，向量检索适合复杂语义匹配检索需求，可以理解更复杂的语义关系，提供更为准确和全面的检索结果。...为了解决这样的问题，人们设计了一种特殊的 hash 函数，使得 2 个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个 hash 值，而令 2 个相似度很低的数据以极低的概率映射成同一个 hash 值。...算法逻辑: 构建多个哈希函数族,每个函数将向量映射到一个哈希值。 对每个向量计算多个哈希值,作为该向量的签名。 将具有相同签名的向量存储在同一个桶中。...新插入的向量与当前层的部分向量计算距离,选择最近的作为入口点。 从入口点出发,贪婪搜索最近邻,构建新向量的连接边。 查询时,从最顶层开始贪婪搜索,逐层找到最近邻向量。...那到这里又会出现一个疑问，文本的向量数据是如何计算出来的？那就要了解一下词的相似度计算方法，即向量空间模型建模。 向量空间模型是一种词义的表示方式。

    1.6K00

    STL容器分类「建议收藏」

    容器里面的对象必须是同一类型，该类型必须是可拷贝构造和可赋值的，包括内置的基本数据类型和带有公用拷贝构造函数和赋值操作符的类。典型的容器有队列、链表和向量等。 在标准C++中，容器一般用模版类来表示。...关联容器具有从基于键的集合中快速提取对象的能力，其中集合的大小在运行时是可变的。...关联容器可以视为关联数组、映射或字典的推广，它们保存的都是值的对偶，给定了其中的一个被称为键（key）的值，就可以快速访问与其对偶的另一个被称为映射值（mapped value）的值。...可以是对任意一种序列容器（缺省为双端队列deque）的限制实现：删除非栈操作，将原来序列容器的标准操作back()、push_back()和pop_back()重新命名为top()、push()和pop...有关string的更详细内容，会在本节后面的4.3）中介绍； n valarray（值数组）—— 是为数值计算而进行了优化的向量，并不是一个具有通用性的容器。

    72410

    目标跟踪基础：两张图片相似度算法

    01  传统相似度算法1.1 余弦相似度余弦相似度是一种常用的衡量向量之间相似度的方法，它可以用于计算两个向量之间的夹角的余弦值。...图像哈希算法通过将图像转换为固定长度的哈希值，从而实现图像的相似度比较和检索。...1.7 特征匹配特征匹配是一种常用的图片相似度算法，它基于图像中的特征点来计算相似度。特征匹配算法步骤：提取特征点：使用特征提取算法（如SIFT、SURF、ORB等）从两张图片中提取特征点。...2.2 SimGNNSimGNN是基于图神经网络（GNN）的一种模型，用于处理图数据的相似度计算任务。SimGNN是一种基于端到端神经网络的方法，它试图学习一个函数来将一对图映射到一个相似度分数。 ...图核方法旨在衡量不同图之间的相似性或距离。图核方法基于图的结构和属性信息，通过将图数据映射到一个高维的向量空间中进行计算。这样可以使用向量空间中的传统机器学习算法来进行图的比较和分类。

    2.9K30

    十分钟了解Transformers的基本概念

    这些不同类型的注意力是什么？让我们深入研究！我们将采用自下而上的方法。...基本上，我们试图在这里找到的是每个输入字对当前输出字的影响。 通过仅使用最后一个解码器层中的“查询”部分以及使用编码器中的“键和值”部分，可以做到这一点。...查询（Q），键（K）和值（V） 查询，键和值的概念来自检索系统。...例如，当您键入查询以在YouTube上搜索某些视频时，搜索引擎将针对数据库中与候选视频相关的一组键（视频标题，说明等）映射您的查询，然后向您显示最匹配的视频（值）。...3、计算完所有N层编码器的输出后，最终（键，值）对将传递到解码器的每个“编码器-解码器注意”块。这样就完成了我们的Transformer的编码器部分。

    1.2K20

    arXiv | 操作符自编码器：学习编码分子图上的物理操作

    图匹配的研究从深度学习和组合优化的角度考虑了这个问题。为了帮助重建全体积分子图，作者团队引入了一个规范图表示，它消除了计算上需要的图匹配方法的需要，否则需要确定重叠图的相似性。...距离矩阵与键序势 使用标准欧几里德矩阵计算每个子体积中原子之间的成对距离，利用经典的多维标度（MDS）和Procrustes重建方法，在随机数据上实现了距离矩阵的重建。...（2） 向量p唯一地确定应用于距离矩阵的行和列的排列。规范序不仅将同一图的不同表示映射到同一表示，而且对相似图也产生相似的顺序。...使用标准欧氏度量计算成对距离，然后使用上述公式计算键序势。然后将数据分成一对向量，包含连续时间步上键序势矩阵的上链项。最后，使用标准的最小-最大缩放算法将数据缩放到范围[0,1]。...结果表明，高维潜在表征显示出很强的线性，并且自编码器和时间步算子损失度量的值最低。当应用于潜在空间中的向量时，学习的线性时间步算子损失最小。

    53150

    机器学习中7种常用的线性降维技术总结

    1、Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征...PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。 PCA 的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系下，使得在新的坐标系下数据的方差最大化。...在PCA中，特征值分解用于找到数据协方差矩阵的特征向量，从而找到数据的主成分。在谱聚类中，特征值分解用于找到相似性图的特征向量，从而进行聚类。特征脸识别利用了特征值分解来识别人脸图像中的重要特征。...× n 的正交矩阵的转置，称为右奇异向量矩阵。...（SVD）的一种变体，它在计算中只保留最重要的奇异值和对应的奇异向量，从而实现数据的降维和压缩。

    78210

    从头开始了解Transformer

    点积给出的值在负无穷和正无穷之间，因此我们应用softmax将值映射到 [0,1]并确保它们在整个序列中总和为1： 这就是self-attention的基本操作。...这样两个特征向量之间的点积将提供电影属性与用户喜好的匹配程度的分数。...整个实验可以在这里找到：https://github.com/pbloem/former/blob/master/experiments/classify.py 输出: 生成分类 从序列到序列层构建序列分类器的最常用方法...位置编码 位置编码的工作方式与嵌入相同，只是我们不学习位置向量，我们只选择一些函数 来将位置映射到实值向量，并且让网络弄清楚如何解释这些编码。...编码器获取输入序列并将其映射到表示整个序列的单个潜在向量。然后将该向量传递给解码器，解码器将其取出到所需的目标序列 (例如，另一种语言的同一句话) 。

    1.7K31

    219个opencv常用函数汇总

    ：计算一组n维空间向量的协方差； 31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作； 32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作； 33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型...； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols...：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作； 58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作...cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种； 91、cvT：是函数cvTranspose的缩写； 92、cvLine：画直线； 93、cvRectangle...：稀疏透视变换； 165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射； 166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射； 167、cvLogPolar

    3.5K10

    PCA算法原理及实现

    众所周知，PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。...以上是比较官方的说法，下面是人话(正常人讲的话)版。 pca就是一种能够有效压缩数据的方法！...前面说了，pca就是将高维（很多列属性）数据转换为低维（较少列）数据的方法，同时保留大部分信息（可以用保留的信息准确预测）。但是我们可能会想：如果我不压缩的话，那我不就可以有100%的数据吗？...：(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,…,基向量n * 数据点在基向量n上的投影长度)，于是乎我们这个子问题就解决了，即找到了一种在不同维度坐标系下表示数据的方法...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

    1.1K20

    论嵌入在 OpenAI 的 5v5 DOTA2 AI 中的妙用

    由于嵌入的使用没有太多差异，我决定不重新更新这篇文章的图像了，新网络的分析可以作为大家的作业。 什么是嵌入？ 在数学中，嵌入指的是从空间 X 到 Y 的映射，同时保留对象的一些结构（例如它们的距离）。...然而，在神经网络的上下文中使用嵌入通常意味着将分类（离散）变量（例如，单词索引）转换为连续向量。...直接将单词索引作为输入传递给网络将使其工作变得非常困难，因为它需要为每个索引值都提供一个二进制特征（假设它们是不相关的）。于是，我们通过一个网络将分类值转换为 one-hot （独热）矢量。...它与余弦相似性有着密切的关系——当向量指向相同方向时，它倾向于产生高值，而当指向相反方向时，它往往产生低值。它通常用作两个向量相似性的快速评分方法。...还记得那些来自单位观测输出的奇怪切片吗？这些在图上用蓝色表示，这意味着它们是对每个单位都有一个单独的切片。这些向量称为「单元注意键」，并与 LSTM「意图」匹配，以产生对于每个单位的分数。

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