一旦我们有了数据，我们就获取不同的嵌入，并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同，以及搜索结果之间有多远。...比较不同模型的向量嵌入 我们比较的三个模型是 Sentence Transformers 的基于 MiniLM 的多语言释义模型，一个进行过意图检测微调的版本，以及一个 Sprylab 进行了微调但没有详细说明调优目的的版本...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。...在这个例子中，我们将使用前两个句子。 我们使用第三个模型为它们生成向量嵌入。...这告诉我们结果在两个和三个对这两个向量空间中的两个示例搜索句子而言比它们相互之间更相似。
一、问题简述 变量的互换常见于数组排序算法中，常见的做法是创建第三个变量进行互换，但是创建第三个变量仅作为过渡变量，这样不仅消耗系统内存，还使效率低下。...这里提供一种不借助第三个变量的算法实现两个变量的互换。...二、代码实现 package net.csdn.exercises02; import java.util.Scanner; /* * 不借助第三方变量实现两个变量的互换 */ public class...byte类型的数据，是为了方便分析，int等其他的类型也适用。...假如num1输入的是4，num2输入的是6，那么num1的二进制值是00000100，num2的二进制值是00000110 第一步： num1 = (byte)(num1 ^ num2); 此时num1
---- 才华横溢+玉树临风 VS 腰缠万贯 大家好,我是1，我长的非常帅又很有才华 我有一个好兄弟，它叫8，这家伙豪气的不得了，是一个富二代 但是由于我的才华和英俊的外表，他还是认我做了大哥 我们都很羡慕对方...，我想过有钱的日子，但是他想变成我这样有才华且帅的男人 总的来说，我想变成他，他想变成我！...激动的我立马就翻阅起来！...以下就是秘籍介绍了 ---- 先和大家简单普及下小知识，计算机的世界是二进制的，只有01这两个数字， 1在计算机中可以用1标识 5在计算机的世界里，其实是101 异或是什么？...我上去就是给他一拳:我还人不人鬼不鬼的，你笑个P，快看看怎么办！ 兄弟露出了姨母笑:我看下我看下，哈哈哈哈... 书中说到，你对我再用下异或大法就好了！来吧！！！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 https://www.zhihu.com/question/48308610/answer/996133623 不过的确，我们要这个东西有什么意义呢？...解释物理现象：力的做功，当力的向量和移动距离向量有夹角时，力的功就是力向量与距离向量的点积。 方便复杂计算： 例如，向量的点积为零，意味着垂直，这在证明垂直问题上有很大作用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
展开全部 平面向量夹角公式：cos=(ab的内积)/(|a||b|) (1)上部分：a与b的数量积坐标运算:设a=(x1,y1),b=(x2,y2),则a·b=x1x2+y1y2 (2)下部分：是...32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333431373139a与b的模的乘积：设a=(x1,y1),b=(x2,y2)，则(|a||b|)=根号下...(x1平方+y1平方)*根号下(x2平方+y2平方) 向量的夹角就是向量两条向量所成角。...这里应当注意，向量是具有方向性的。BC与BD是同向，所以夹角应当是60°。BC和CE你可以把两条向量移动到一个起点看，它们所成角为一个钝角，120°。...这就是说，两个向量和与差的坐标分别等于这两个向量相应坐标的和与差。
原文地址:Makefile文件中，两个\$的变量变量\$\$Xxx 与一个\$的变量 \$Xxx的区别Makefile 中的变量引用在 Makefile 中，$ 符号用于变量替换，但它的使用方式有一些细微的区别...：单个 $ 符号（$Xxx）用途：用于引用 Makefile 中定义的变量。...用法：$ 后面可以跟变量名，通常用括号或花括号括起来以明确变量名的边界。...具体区别$Xxx：用于 Makefile 变量替换。make 会在执行命令之前将其替换为变量的值。\$\$Xxx：用于传递给 shell 的命令中引用 shell 变量。...使用 \$\$ 来引用 shell 中的变量，以确保在传递给 shell 时保留单个 $ 符号。
今天给大家演示下R语言做支持向量机的例子，并且比较下在不进行调参的默认情况下，4种核函数的表现情况。分别是：线性核，多项式核，高斯径向基核，sigmoid核。...支持向量机非常强，应用非常广泛，不管是分类还是回归都能用，万金油一样的算法。不过它的理论知识比随机森林复杂了非常多，但是实现起来并不难哈，我们就直接调包即可。 加载数据和R包 使用e1071包做演示。...数据使用modeldata中的credit_data，这是一个二分类数据，其中Status是结果变量，其余列是预测变量。这个德国信用卡评分数据集也是经常见的经典数据集，大家可以自己了解下。...数据探索 变量太多了，不太好画图，随便取几个变量画个图看看： library(ggplot2) library(GGally) ## Registered S3 method overwritten by...，我们为了少写几行代码，先定义一个函数，可以自定帮我们提取训练结果，并组成1个数据框，内含原始数据的结果变量，预测结果，预测概率。
对于函数内积，我想很多理工科的都理解，最常用的就是傅里叶变换，一个信号与很多个频率的基函数相乘，也就是信号与每个基函数做内积，求得在每个基函数上的占比，或者说是在该基函数上的投影大小，遍历全部基函数，就求得在全部基函数的占比...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。
Opensearch尝试通过整合C++编写的nmslib和faiss库来实现向量搜索，这两个库专门为近似k-NN（最近邻）搜索做了优化。...Elasticsearch与OpenSearch的比较当我们深入比较Elasticsearch和OpenSearch在向量搜索实现上的差异时，可以从几个维度进行考察：性能、易用性、扩展性和生态系统。...Elasticsearch与OpenSearch的比较在对Elasticsearch和Opensearch的向量搜索实现进行比较时，我们可以从性能、易用性、扩展性和生态系统四个维度来探讨它们之间的差异。...Opensearch：虽然Opensearch引入了nmslib和faiss这两个强大的C++库来实现向量搜索，但由于这些实现是以插件形式存在的，并通过JNI与Java环境沟通，可能会引入额外的性能开销...在接下来的部分，我们将探讨这两个平台的应用场景和最佳实践，为您提供实际的指导和建议。
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
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
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。...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。...从而就可以进一步判断这两个向量是否是同一方向，是否正交(也就是垂直)等方向关系，具体对应关系为： a·b>0 方向基本相同，夹角在0°到90°之间 a·b=0 正交
全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比，全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。...它不是查找与文本查询匹配的文档，而是允许查找具有相似语义的文档。这是通过建立大型语言模型（LLM） 提供的文本语义理解来实现的。 大语言模型可以处理数据库记录并生成向量嵌入——文档语义的数字表示。...然后将这些嵌入存储在向量数据库中。顾名思义，矢量搜索的工作原理是比较相似的矢量。 通过执行向量比较，向量搜索有效地实现了语义搜索。...此版本还提高了向量搜索和摄取的性能，响应时间加快了 30% 以上。 Elasticsearch 用户越来越多地使用不同类型信息的搜索检索 — BM25 用于文本，向量搜索用于密集向量。...模型进行文本扩展搜索 它开箱即用，无需规范化或配置权重，因此你可以快速、无缝地将向量或语义搜索与 Elastic Learned Sparse Encoder 模型合并到现有搜索体验中。
1、语义相关性任务 这个任务用来评价词向量模型在两个词之间的语义相关性，如：学生与作业，中国与北京等。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...但这种方法首先需要人力标注，且标注的准确性对评价指标影响非常大。 2、语义类比任务 这个任务词向量来考察不同单词间的语义关系能力，一般给定三个词，如a、b、c，要求寻找a+b = c + ？...2、语料 选用与自然语言任务同领域的语料，提升效果会非常明显，在一定语料规模范围内，语料越大，效果越好；如果使用不同领域的语料，甚至会有反面效果。...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。
方法一： $a = $a^$b; $b = $b^$a; $a = $a^$b; 这就是位运算带给我们的奇妙之处！
php $a = 'hello'; $$a = 'world'; echo "$a ${$a}"; 以上代码的第二句，我们是用两个美元符号的变量，那么在这里这个变量是我们可变变量。...我以下从第一句开始详细解释： 我们第一句，定义了一个a变量，他的值是hello. 第二句我们是：（由于发现美元符号有特殊含义所以我就解释写在注释了。。。）...$$a = 'world'; //在这里我们的$$a就是可变变量；在这里$$a就表示$($a的值)，那么这是什么意思呢？在这里我们的$a的值是不是hello?...那么$$a,其中的$a是不是hello，如果把$a替换成hello那不就是$hello那么就表示$hello的值等于了world，这样懂了吧？那我们看下一句 第二句的解释我写在了注释里=。=。。。...最后一句我们输出了: echo "$a ${$a}"; 以上的： ${$a} 必学加花括号：{}如果不加则是会输出变量名，大家试一下就懂了，就会不正确，其实以上代码和以下这个代码是一样的： <?
Data d) { int tmp = d.m; d.m = d.n; d.n = tmp; } } class Data { int m; int n; } 原理图 类交换2个变量的值
print(a) zbx@zbxpc:~$ /usr/bin/python3 /home/zbx/桌面/mofan_python.py 1 None 102 2 自定义函数里面的a要想变成全局变量...，可以使用global，同时外面也需要定义一下a； 注意：在print(fun())之前的a是函数的局部变量，运行之后print的是全局变量。
b=3333; System.out.println(a==b); System.out.println(a.equals(b)); } 此程序打印出来的结果分别为...原因分析 我们要知道当给一个Integer对象赋一个int值时，Integer的valueOf方法会被调用。那么，我们看看Integer的valueOf方法到底做了些什么。...IntegerCache.low和IntegerCache.high之间时，Integer被赋的值将从IntegerCache.cache数组中获得，也就是通过缓存中获得。...综合两段代码，我们可以知道，在默认情况下，在-128到127之间的数据在赋值时会从缓存中获得。...结论 因此，在-128到127之间的数据多次获得的均为同一个对象，而超出这个范围的数据将会创建一个新的对象，只能通过equals方法比较的才是对象的值。
LpL^pLpnorm ∣∣x∣∣p=(∑i(xi)p)1p||x||_p=(\sum_i(x_i)^p)^{\frac{1}{p}}∣∣x∣∣p=(i∑(xi)p)p1 更加严谨的定义： 范数即为满足以下三个性质的函数...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。...∣F=i,j∑Ai,j2 其类似于向量的L2L_2L2范数。...点积使用范数来表示 两个向量的点积（dot product）可以用范数来表示。
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