计算多对向量的点积的更好方法？_获取大量点积的更好方法？_利用点积计算向量的乘法矩阵 - 腾讯云开发者社区

向量的点积运算两个向量的点积等于一个向量的模与另一个向量在这个向量方向上的投影的乘积。...clear; x1=[1 2 3 4,5]; x2=[6 7 8 9 10]; %两向量维度必须一致 y=dot(x1,x2); %130 2....向量的叉积运算两个向量的交点，并与此两向量所在的平面垂直的向量。...x1=[1 2 3]; x2=[4 5 6]; %两向量维度必须一致，运算结果满足右手定则 y1=cross(x1,x2) % -3 6 -3 3....向量的混合运算它的绝对值表示以向量为棱的平行六边形的体积。

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向量的内积和叉积_点乘和叉乘的区别

向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量...点乘公式对于向量a和向量b： a和b的点积公式为：要求一维向量a和向量b的行列数相同。...点乘几何意义点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式：推导过程如下，首先看一下向量组成：定义向量：根据三角形余弦定理有：根据关系c...=a-b（a、b、c均为向量）有：即：向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ：根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。...并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直。

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两个稀疏向量的点积（哈希）

题目给定两个稀疏向量，计算它们的点积（数量积）。实现类 SparseVector： SparseVector(nums) 以向量 nums 初始化对象。...dotProduct(vec) 计算此向量与 vec 的点积。稀疏向量是指绝大多数分量为 0 的向量。你需要高效地存储这个向量，并计算两个稀疏向量的点积。...进阶：当其中只有一个向量是稀疏向量时，你该如何解决此问题？...解题使用哈希存储非0的元素，key 是下标，value 是值 class SparseVector { public: unordered_map m; int...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！

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利用向量积（叉积）计算三角形的面积和多边形的面积

利用向量积（叉积）计算三角形的面积和多边形的面积：向量的数量积和向量积：（1）向量的数量积（1）向量的向量积两个向量a和b的叉积（向量积）可以被定义为：在这里θ表示两向量之间的角夹角（...向量积的模（长度）可以解释成以a和b为邻边的平行四边形的面积。...，利用三阶行列式，写成：计算任意多边形的面积：（顶点按逆时针顺序排列）求多边形面积最基础的方法就是用剖分法来做的，就是把多边形分成若干个三角形，然后对每个三角形求面积，求面积，在有精度要求的情况下，...最适合解决任意多边形面积的方法是：向量积法。顶点为Pk(k=1,2,3…n)的多边形，其顶点坐标分别为(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)…(xn,yn)。...在计算几何里，我们知道，△ABC的面积就是“向量AB”和“向量AC”两个向量叉积的绝对值的一半。其正负表示三角形顶点是在右手系还是左手系。

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计算向量间相似度的常用方法

计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。...计算向量间相似度的方法有很多种，本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库 https://github.com/Feteya/Similarity 1....基于距离的相似度计算方法计算相似度时，一类常用的方法是计算两个向量之间的距离，两个向量间距离越近，则两个向量越相似。...标准欧氏距离的计算方法是先将各个分量都先进行标准化，再求得标准化后的欧氏距离。 ?...1.7 兰氏距离 (Lance Williams Distance) 兰氏距离的计算方法如下： ? 2.

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数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量

数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量 0. 问题描述 1. 幂法 1. 思路 2. 规范运算 3. 伪代码实现 2. 反幂法 1. 思路 & 方法 2....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法 2. 伪代码实现 0....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法如前所述，幂法和反幂法本质上都是通过迭代的思路找一个稳定的特征向量，然后通过特征向量来求特征值。...因此，他们只能求取矩阵的某一个特征值，无法对矩阵的全部特征值进行求解。如果要对矩阵的全部特征值进行求解，上述方法就会失效。...本质上来说，Jacobi方法依然还是进行迭代，不过其迭代的思路则是不断地对矩阵进行酉变换，使之收敛到一个对角矩阵上面，此时对角矩阵的各个对角元就是原矩阵的特征值。

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计算几何平面最近点对 nlogn分治算法求平面中距离最近的两点

平面最近点对，即平面中距离最近的两点分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans...分析当前集合[left,right]中的最近点对，有两种可能： 1....当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离...当前集合最近点对中的两点分属于不同集合：[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并，找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right...于是我们可以对temp以y为唯一关键字从小到大排序,进行枚举, 更新ans,然后在枚举时判断：一旦枚举到的点与p点y值之差大于ans，停止枚举。最后就能得到该区间的最近点对。

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php两点地理坐标距离的计算方法

本文实例为大家分享了php计算两点地理坐标距离的具体代码，供大家参考，具体内容如下功能：根据圆周率和地球半径系数与两点坐标的经纬度，计算两点之间的球面距离。获取两点坐标距离： <?...php /** * 计算两点地理坐标之间的距离 * @param Decimal $longitude1 起点经度 * @param Decimal $latitude1 起点纬度 * @param...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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jface databinding:重写doSetValue方法ComputedValue实现双向多对一的数据绑定

我们知道ComputedValue也可以实现单向的多对一数组绑定，关于ComputedValue,我在另一篇博文中有更详细的介绍《jface databinding:延迟计算–ComputedValue...和WritableList使用的例子》但ComputedValue并没有实现doSetValue方法，所以如果对ComputedValue对象执行setValue方法会抛出UnsupportedOperationException...但是如果我们实现了doSetValue方法，就可以实现双向的数据绑定。...(Date)observeSelectionDateTimeObserveWidget.getValue():null; } }; // 对observableDate...(Date)observeSelectionDateTimeObserveWidget.getValue():null; } }; // 对observableDate

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python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1

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AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型

衡量相似度在构建多模态模型如 CLIP 时，可以使用多种方法来衡量图像表示和文本表示之间的相似度。两种常用的方法是点积（dot product）和余弦相似度（cosine similarity）。...点积（Dot Product）点积直接计算两个向量的对应元素的乘积之和。如果两个向量在相同维度的数值都很大且符号相同（即都是正数或都是负数），它们的点积就会很大。...余弦相似度（Cosine Similarity）余弦相似度是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来确定它们之间的相似度。计算公式为两个向量的点积除以它们各自范数（norm）的乘积。...这样，余弦相似度主要关注向量的方向而不是其大小。区别规范化：余弦相似度在计算时对向量进行了规范化处理，它不受向量长度的影响，只反映方向上的相似性；而点积会受到向量长度的影响。...解释性：点积可以直接解释为向量元素间的相互作用强度，而余弦相似度表示方向一致性的度量。范围：余弦相似度的取值范围为 [-1, 1]，而点积的范围可以是任意实数。

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ES6中提升效率的新方法，多学一点是一点。

ES6，ECMAScript6是目前js的新标准，又说是现在的es6是2015年发出来的，所以又称它为ECMAScript2015，所以说es6就是es2015，好绕......早期的数组去重要自己封装专门的方法，用对象的健值对重复赋值的思路来去重，要写一大堆东西。这就几句话完事了。因为es6中的Set类似于数组，区别在于它所有的成员都是唯一的，不能有重复的值。...var arr = [1,2,3]; var arr2 = [...arr,4,5,6]; console.log(arr2); //[1,2,3,4,5,6] 感觉像是把join()方法和splice...()方法给封装起来了。...//////// es6之中有许多新的方法和思路，不要有畏难情绪，学一点是一点，每天一小步也是新高度。

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ArcMap自动计算单一波段或多波段栅图像NDVI的方法

本文介绍在ArcMap软件中，快速对单一波段或多波段栅格遥感影像自动计算NDVI数值的方法。 ...计算遥感影像的NDVI值是一个很常见、也很基础的操作，基于ENVI、ERDAS等专业遥感影像数据处理软件都可以很方便地实现这一操作；而在ArcGIS软件中，除了用波段计算器这一方法计算遥感影像的NDVI...数值，还有一种基于“影像分析”的非常简单、快速的计算方法；且无论是需要对多个单一波段的图像（即一个波段就是一个图像）进行计算，还是对某一个多波段图像（即一个图像中包含了所需的全部波段）进行计算，都可以用这种方法...计算NDVI的方法也非常简单，这里我们就以多波段图层为例来介绍。首先，选中需要计算NDVI的栅格图层文件，并选择左上角的“Options”选项；随后，在弹出的窗口中进行NDVI计算的配置。...将采用NDVI函数计算NDVI，其在计算完毕后会将结果拉伸至0 - 200的范围，从而方便图层的色彩渲染。

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支持向量机简介

在Statsbot团队发布关于时间序列异常检测的帖子之后，许多读者要求我们向他们介绍支持向量机的方法。...在这篇文章中，我们将尝试对SVM如何工作这一问题进行高层次的理解。我将专注于认识而不是精通。从本质上来说，我们将尽可能多地避免数学问题，并对工作原理有一个强烈的认识。...我们不需要为SVM提供精确的预测; 我们需要的是给它投影空间中所有点对之间的点积。这是有必要的，因为这正是内核所做的。核函数是核函数的简称，在原始空间中的两个点作为输入，直接给出投影空间中的点积。...新维度中的点积是： image.png 为了计算两点i和j的点积，我们需要首先计算它们的投影。所以这是4 + 4 = 8次乘法，然后点积本身需要3次乘法和2次加法。...看起来使用内核函数计算我们需要的点积是更快的。

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JDBC上关于数据库中多表操作一对多关系和多对多关系的实现方法

我们知道，在设计一个Java bean的时候，要把这些BEAN 的数据存放在数据库中的表结构，然而这些数据库中的表直接又有些特殊的关系，例如员工与部门直接有一对多的关系，学生与老师直接又多对多的关系，那么这些表的关系如何表示呢...首先在建立数据库的时候就应该建立这样的对应关系。...一对多，只要建立两个表就能建立这样的关系，因为你可以把多方的那个表设置一个Foreign Key 属性，下面是一个部门和员工的表结构关系在MySQL 数据库上应该这样建立表结构： create table...public List findDepts() { return findDepts(true); } } 多对多的关系下面以老师和学生的关系来说明这个结构...#如果没有设置该值，则“setReadOnly”方法将不被调用。

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即插即用 | 高效多尺度注意力模型成为YOLOv5改进的小帮手

作为一种替代方式，注意力机制方法由于其灵活的结构特征，不仅加强了对更具鉴别性的特征表示的学习，而且可以很容易地插入到神经网络的主干架构中。因此，注意力机制引起了计算机视觉研究界的极大兴趣。...然而，池化操作的手动设计涉及复杂的处理，这会带来一些计算开销。为了克服计算成本限制的缺点，提供了一种长期有效的方法，即使用特征分组方法将不同资源上的特征划分为多组。...此外，它生成2个并行的1D特征编码向量，然后将一个向量置换成另一个向量形状，然后在卷积层上级联两个并行1D特征编码器向量。这两个并行1D特征编码向量将共享具有降维的1x1卷积。...考虑到特征分组和多尺度结构，有效地建立短期和长期依赖关系有利于获得更好的性能。...通过将上述并行处理的输出与矩阵点积运算相乘，导出了第一个空间注意力图。为了观察这一点，它在同一处理阶段收集不同尺度的空间信息。

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效果远超FM,CF最新利器HFM！

最后直接相加或者吧两两点积的结果输入到下一层，不过在非常多的工作中，我们也发现两两向量的内积会丢失非常多的信息，我们也发现在很多情况下，我们对两个向量做外积，然后把外积展开输入到下一层的效果要比内积的效果更好...，但也会带来一个问题，就是计算量和存储量会爆炸，因而工业界更加倾向于前者，那么有没有一种其他的方法，使我们能在可以接受的时间复杂度，然后又可以拿到相较于内积更好的结果呢？...基础知识回顾 FM(Factorization Machines) FM的数学表达式为： image.png 其中, image.png 为点积操作， image.png 为分解参数。...为什么会比我们的交叉点积的效果要好呢？...MLP对Concate之后的向量进行处理，因为每一对交叉都会返回一个维的向量，所以最终我们得到一个 image.png 的值，于是我们最终的输出为： image.png 其中 image.png 为每层的参数

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AdaFit：一种对基于学习的点云法线估计方法的新思考（ICCV2021）

目前法线估计最直接的方法是从邻域点上提取的特征值求法向量，然而，这种暴力的回归方式只会迫使网络记住法向量，这导致泛化能力有限。由于训练数据的稀缺，这种泛化问题在真实数据上更加明显。...与直接回归不同，估计特定点的法线的更准确方法是在其相邻点上拟合几何曲面（平面或多项式曲面），然后根据估计的曲面计算法线。...方法核心： 1 问题描述：给定一个点 p 和它的相邻点{pi|i=1,…,Np}，我们想估计点p处的法线 np。这个法线估计问题可以通过在相邻点上拟合曲面并从拟合曲面计算法线来解决。...为了简化符号，β表示为向量：同时，定义。此时拟合表面的法向量表示为：为了在方程中找到更为精确的拟合表面函数。作者在每个点上预测一个逐点权重。...可以看出，Lenssen等人在平坦区域上表现更好，而 DeepFit则可以更好地处理曲线区域，但对于具有尖锐边区域的法线估计不准确。

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全新范式 | Box-Attention同时让2D、3D目标检测、实例分割轻松涨点（求新必看）

Zhu等人指出图像特征的Self-Attention收敛速度慢，计算成本高，引入了Multi-Head Deformable Attention，将注意力计算中的点积替换为采样点的两个线性投影，计算它们的注意力权重...Misra等人最近的工作介绍了3DETR用于室内三维物体检测。该方法对点云上由最远点采样算法生成的目标query在编码器和解码器中都利用了Self-Attention。...1个注意力头的Multi-Head Attention通过计算Key向量K对应的Value特征V的加权平均向量生成Query(Q)的输出特征： Self-Attention 模块利用特征Q和K之间的点积在每个...然后通过计算q和m×m可学习key向量之间的点积生成m×m注意力分数（其中每个向量代表网格结构中的一个相对位置），然后进行softmax运算。因此，在各个query中共享相同的key集。...在实现中，注意力图的生成可以通过一个简单的线性投影( )有效地执行，该投影相当于带有可学习key向量的点积。最后的是中向量的注意力权重加权平均值。

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支持向量机入门简介

我们对训练数据只有75％的准确性 - 这是最好的一条线的结果。而且更重要的是，这条线路非常接近一些数据。最好的准确度还不是很好，甚至为了达到这个结果，分隔线几乎跨越了几个点。我们需要做得更好。...我们不需要为SVM提供精确的投影; 我们需要给它投影空间中所有点对之间的点积。这具有重要作用，因为这正是内核所做的。...新维度中的点积是： [flxrrxt6uo.png] 为了计算两点i和j的点积，我们需要首先计算它们的投影。所以有4 + 4 = 8次乘法，然后点积本身需要3次乘法和2次加法。...让我们把公式展开，看看我的说法是否正确： [wx5cf07mlm.png] 结果的确是。这需要多少次操作？看看上面的步骤（2）。为了计算二维向量点积的平方，我需要2次乘法和1次加法。...看起来使用内核函数计算我们需要的点积是更快的。

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朝花夕拾之Matlab基础回顾：向量的点积、叉积、混合积

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