R-根据另一个向量的向量元素的索引_R-创建向量中特定元素的和_如何保留向量元素的原始索引？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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向量的增减合并元素

cat(c(1,2,3),c(4,5,6))1 2 3 4 5 6cat函数，只能链接数据类型相同的向量若数据类型不同则会报错> x x x[1] 1...2 3 3append函数，增加向量内同类型的数值> x x[1] "1" "2" "3" "3" "a"若加上字符型数据，则会变换原始向量的数据类型> x a=1:100> ins=function(x,pos,new){c(x[1:pos],new,x[(pos+1)...80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 [91] 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100（这份函数来自jimmy）在向量上减少元素可以换一种思路...，也就是选择元素图片来自知乎数据科学这部分包含所有的逻辑运算符合，可以通过这个来在向量里挑选元素比方说> a a <- a[a!

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向量取子集和元素的修改方法

---title: "向量取子集和元素的修改方法"output: html_documentdate: "2023-03-09"---1.向量取子集的方法——用"[]"中括号取子集（1）按照逻辑值取子集...：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量将TRUE对应的值挑选出来，FALSE对应的值丢弃x <- 8:12x[x==10]## [1] 10x[x<12]## [1] 8 9 10 11x[x...%in% c(9,13)]## [1] 9（2）按照位置取子集：中括号里是单独的下标或由下标组成的向量x <- 8:12x[4] #取第4个元素## [1] 11x[2:4]...# [1] 8 9 10 12x[-(2:4)] #反选，去掉第2-4个元素，其他保留## [1] 8 122.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值（1）改一个元素x <- 8:12x[...3.取子集与赋值出现歧义的解决方法生成10个随机数，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值z = rnorm(n=10,mean=0,sd=18)z## [1] 15.080018 37.348448

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向量函数的内积_向量的内积运算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这是我的第一篇原创博客，谈谈自己在读研中的一些小思考，希望能给大家的学习带来一点启发。...而函数内积的定义为：可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积：我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。

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简单理解向量对向量的求导

人生的跑道上，有人用心欣赏风景，有人努力让自己成为风景。人人都希望追求到美好，其实美好就是无止境的追求。...全文字数：1127字阅读时间：8分钟前言本文引入向量对向量求导的问题，向量对向量求导的关键是最终求导向量的排列问题。...提出了向量对向量求导的具体流程，最后以本文开头的向量求导为例具体展示向量对向量求导的具体流程。...image.png image.png 不过为了方便我们在实践中应用，通常情况下即使y向量是列向量也按照行向量来进行求导。...▲注意事项~来自小象学院几个重要的公式推广(可以使用上面的方式进行求解): 参考： 1. 小象学院机器学习

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paddle深度学习4 向量的索引与切片

通过索引，可以选取向量中的指定元素【一维Tensor的索引】对于一维Tensor，可以仿照python的列表，使用从0开始整数顺序索引import paddlea=paddle.arange(1,7)print...(a[-1],a[-2],a[-3],a[-4],a[-5],a[-6])【一维Tensor的索引】对于一个二维数组，选取某个元素就要用到两个整数指定它所在的行和列数字之间用逗号隔开，可以使用正负数，也可以正负数混用...paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[2,3])print(a[0,-1])【Tensor切片】切片操作可以选取Tensor的部分元素下面以二维向量为例...【选取整行整列】如果某个维度的索引为一个冒号:则表示选取这个维度的所有元素，我们可以使用这个特性选中整行元素import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13...paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[0,1:4])a[0,1:4]就表示选取向量a的第0行中的第1~第3元素

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向量内积_向量的内积和外积公式

向量内积一般指点积；在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示矩阵a的转置。...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。

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ChatGPT 都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引

不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。...所以如果你用常规算法的话，这里面的所有的节点都会被加到我的 candidate 里面去，但是如果你用刚才我说的那个算法的话，会跳过一些节点，那这样的话这个比较远的另一个 cluster 的节点它就有机会被加进去...那大家都知道我们的数据库它是可以分为分区的，比如说有时间的分区，这种情况下，对于每个分区都有一个 HNSW 的索引，每一个索引我都会去取这个 top k 乘以一个放大系数。...那如果说优化器告诉我它的筛选率并没有那么低，那我会首先执行一个 bitmap 的 index scan，去先过滤这个结构化的这些数据，然后我再把这个 bitmap 给推到我的向量索引里面去执行。...第一个是说我们目前在做的向量的存算分离，因为大家刚才听我的描述其实很容易能够理解，我们其实是用本地的存储来存向量的，对于 HNSW 索引我们需要去高频的去做 update 和 delete 这种操作，这对云原生的

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ChatGPT 都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引

不少人理解向量数据库就是在传统数据库之上新增一个向量索引，然而随着大模型应用逐渐拓展到核心业务领域，通过复杂代码工程来拼接大模型、向量索引和结构化数据分析结果会阻碍规模化复制。...所以如果你用常规算法的话，这里面的所有的节点都会被加到我的 candidate 里面去，但是如果你用刚才我说的那个算法的话，会跳过一些节点，那这样的话这个比较远的另一个 cluster 的节点它就有机会被加进去...那大家都知道我们的数据库它是可以分为分区的，比如说有时间的分区，这种情况下，对于每个分区都有一个 HNSW 的索引，每一个索引我都会去取这个 top k 乘以一个放大系数。...那如果说优化器告诉我它的筛选率并没有那么低，那我会首先执行一个 bitmap 的 index scan，去先过滤这个结构化的这些数据，然后我再把这个 bitmap 给推到我的向量索引里面去执行。...第一个是说我们目前在做的向量的存算分离，因为大家刚才听我的描述其实很容易能够理解，我们其实是用本地的存储来存向量的，对于 HNSW 索引我们需要去高频的去做 update 和 delete 这种操作，这对云原生的

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词向量：如何评价词向量的好坏

一、前言词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...任务中最相似的词，一般使用向量间距离来进行寻找，如： queen-king+man=women 同样需要准备标记文件，根据寻找出来的词的正确率判断词向量的质量。...3、文本分类任务这个任务利用词向量构成文本向量，一般采用求和平均的方式，之后利用构成的文本向量进行文本分类，根据分类的准备率等指标衡量词向量的质量。...在语料的选择上，同领域的语料比大规模的其他领域语料重要。 3、向量维度向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。

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盘点Vector类、Vector类向量中添加元素常用方法、Vector类向量中删除元素对象的常用方法

Vector(int size) 第三种构造方法创建指定大小的向量，并且增量用 incr 指定。增量表示向量每次增加的元素数目。...："+v1); System.out.println("v2集合中的元素有："+v2); //在v1集合中索引值为2插入v2的集合 v1.insertElementAt..." + v); //删除索引值为1的元素 v.removeElementAt(1); System.out.println("v集合中所有的元素" +...四、总结本文主要介绍了Vector类、Vector类向量中添加元素常用方法、Vector类向量中删除元素对象的常用方法。 Vector类是实现动态数组的功能，介绍它的4种构造方法。...Vector类向量中删除元素对象的常用方法有removeAllElement( )删除集合中的所有元素，并将把大小设置为0、removeElement(Object obj)从向量中删除第一个出现的参数

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盘点Vector类搜索向量中的元素常用方法

一、Vector类搜索向量中的元素常用方法 1.Object firstElement()：返回的是这个向量的第一个元素。...2.Object lastElement()：返回的是这个向量的最后一个元素。...2.int size()：返回的是这个向量的元素数。...Vector类搜索向量中的元素常用方法有firstElement()方法是返回向量的第一个元素、lastElement()方法是返回向量的最后一个元素、ElementAt(int index)方法返回指定...Vector类获取向量的基本信息常用方法有capacity()方法返回的是这个向量的当前容量、size()方法返回的是这个向量的元素数。通过本文的学习，希望对你有所帮助！

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【NLP-词向量】词向量的由来及本质

计划用3-4次，彻底说清楚在自然语言处理中，词向量的由来，本质和训练。公众号专栏主要讲基本原理，知识星球讲实际的操作。本篇主要讲述词向量的由来及本质。...例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。最早的文本向量化方法是词袋模型，我们先来看看词袋模型。...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...经过训练之后的词向量，能够表征词语之间的关系。例如，“香蕉”和“苹果”之间的距离，会比“香蕉”和“茄子”之间的距离要近。通过多维向量表示，也能更为方便的进行计算。...5 总结上面详细介绍了词向量的来历和作用，并介绍了一种词向量的训练方法。在实际过程中，并不是用上述神经网络来训练词向量的因为词向量是如此的重要，NLP工作者们设计了专门的网络来训练词向量。

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使用R语言在向量的任何位置插入任何元素

今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下：有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下

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矩阵向量的范数

例如，平方L2L_2L2范数对x 中每个元素的导数只取决于对应的元素，而L2L_2L2范数对每个元素的导数却和整个向量相关。...L1L_1L1 norm 在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L1L_1L1 范数。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1范数也会增加ϵ。 L0L_0L0 norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...有些作者将这种函数称为“L0L_0L0 范数’’，但是这个术语在数学意义上是不对的。向量的非零元素的数目不是范数，因为对向量缩放倍不会改变该向量非零元素的数目。...这个范数表示向量中具有最大幅值的元素的绝对值： ∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣||x_{\infty}||=max_i|x_i|∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣ Frobenius norm 有时候我们可能也希望衡量矩阵的大小

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平面几何：求向量 a 到向量 b扫过的夹角

今天我们来学习如何求向量 a 到向量 b扫过的弧度，或者也可以说是角度，转换一下就好了。求两向量的夹角求两向量的夹角很简单，用点积公式。...，这个夹角是没有方向的，为大于等于 0 小于 180 度，我们不知道其中一个向量在另一个向量的哪一次。...我们往往想知道的是向量 A 沿着特定方向旋转，要旋转多少角度才能到达向量 B 的位置。我们要求的角度在 -180 到 180 范围，负数表示沿反方向旋转多少多少度。...三维中两个向量 a、b 的叉积运算，会使用 a x b 表示，其结果也是一个向量 c。向量 c 会同时垂直于向量 a、b，或者可以理解为垂直于它们形成的平面）。...叉积运算出来的结果向量的方向，在右手坐标系（二维坐标中，我们习惯的 x 向右，y 向上，z 朝脸上）中，满足右手定则，见下图：这个二维向量也能用，叉积是一个标量，即一个数字，对应三维空间中，第三个维度

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探索向量搜索的世界：为什么仅有向量搜索是不够的？

你需要根据不同的地图，敌人，战术等因素，选择合适的武器，才能发挥最大的效果。...什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？向量搜索并不是一种万能的搜索技术，它并不适合所有的场景和需求。我们需要根据不同的因素，如数据源，用户，需求等，来选择合适的搜索技术。...一个健壮的系统中，我们需要随时可以根据需求的变化而进行数据结构的修改、模型的变更、向量维度的改变。如何结合向量搜索和其他搜索技术，构建一个高效且灵活的搜索系统？...词项索引用于存储文档中出现的词项及其频率等信息。向量索引用于存储文档经过深度学习模型转换后得到的向量。这样可以在查询时根据不同的需求选择使用词项索引还是向量索引。...虽然大模型内部会把输入变为向量特征，再根据这些信息进行理解和生成，但这是模型内部的事情，并不需要我们外部参与。图片因此，与大模型的结合，向量搜索不是必须得。仅有向量搜索也是不够的。

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生成向量的常用方法

--- title: "生成向量的常用方法" output: html_document date: "2023-03-08" --- (1)用 c() 结合到一起 c(2,5,6,2,9) ## [...1] 2 5 6 2 9 c("a","f","m","b") ## [1] "a" "f" "m" "b" (2)连续的数字用冒号“:” 1:5 ## [1] 1 2 3 4 5 (3)有重复的用rep...(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times=3) #把"x"重复3次，组成一个向量 ## [1] "x" "x" "x" seq(from=3,to...=21,by=3) #从3到21，每3个数取1个数，组成一个向量 ## [1] 3 6 9 12 15 18 21 rnorm(n=3) #生成3个随机数，组成一个向量...## [1] -1.238104 1.074730 -1.797385 (4)通过组合,产生更为复杂的向量。

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比较不同的向量嵌入

比较向量有许多种方法。在这个示例中，我们使用 L2 距离指标和一个倒排文件索引作为向量索引。...在生产环境中，您会想知道希望看到的结果，然后根据返回的结果进行检查。...在我的笔记本电脑上运行这三个兼容模型是这个项目最艰难的部分之一。为了比较向量嵌入，我们需要等长的向量。在这个例子中，我们使用 384 维向量，这是根据 MiniLM 句子变换器模型。...对于这个例子，我们为两个集合使用相同的模式，所以我们只需要做一个。不过，请确保创建两个集合。一旦集合准备就绪，我们就将所有句子编码为它们模型的嵌入，并定义向量索引参数。...我们使用 L2 作为距离度量，使用四个质心的倒排文件索引。毕竟，只有 51 个条目。然后我们获取格式化数据并将其加载到 Milvus 中。

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Numba向量运算的强大

Numba向量化运算喜欢就点关注吧! Hi! 大家好，又和大家见面了。...在之前处理很小规模的for循环的时候，我没有感觉到需要加速python脚本，觉得30秒和15秒运行时间的差别对我的影响远没有大到需要我花精力去改写脚本的程度。...For Example 前面给大家介绍过Numba很好用的@jit用法，今天给大家说一说它的另外一个我用到觉得还不错的@vectorize向量化运算。...之后我用了向量化运算，所谓向量运算，就是类似于线性代数里面的两个向量的点积，点积介绍如下（wikipedia）： ?...放到列表ki_list里面 ki_list=np.arange(n+1) #两个函数同时对列表里面的所有值进行运算，np.dot计算向量的点积 sigma=np.dot(func1(ki_list

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向量的加减（输出重载）

题目描述设向量X=(x1,x2,…,xn)和Y=(y1,y2…,yn),它们之间的加、减分别定义为： X+Y=(x1+y1,x2+y2,…,xn+yn) X-Y=(x1-y1,x2-y2,…,xn-yn...) 编程序定义向量类Vector ,重载运算符“+”、“-”,实现向量之间的加、减运算;并重载运算符”<<”作为向量的输出操作。...要求如下： 1.实现Vector类； 2.编写main函数，初始化两个Vector对象的，计算它们之间的加减，并输出结果。输入第1行：输入10个int类型的值，初始化第一个Vector对象。...第2行: 输入10个int类型的值，初始化第一个Vector对象。输出第1行：2个Vector对象相加后的输出结果。第2行：2个Vector对象相减后的输出结果。...，运算符重载，比较需要关心的地方就是什么时候加const，在哪里加const，什么时候加&，在哪里加&之类的问题，跑不起来的时候就都试试，把能加的都加上去。

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