对移动计算的需求将进一步增加，它将决定人们的工作方式，不使用移动应用程序的公司将变得缺乏竞争力。...人们期望移动计算能够顺利地融入他们的职业生活，并成为他们工作方式的内在组成部分，因为手机已经成为日常生活的重要组成部分。...根据最近的一项全球调查，近 60% 的领先企业高管认为移动计算将在未来五年内使他们的公司受益最大，相比之下，商业智能和云计算为 35%，社交媒体为 30%。...他们已经开始重视快速访问信息以供个人使用，他们也会在工作中要求它。...竞争优势的基础 在客户联系期间使用移动计算不仅可以使企业对客户做出更快的响应(这是一项重要的竞争优势)，而且还可以帮助他们显得比实际规模更大、资源更丰富。
其算法流程大致如下：给定两个倾斜的矩形 1. 首先设置点集 ；2. 将两个矩形的交点均加入至 中；3. 接着将矩形 包含在 中的顶点加入至 中；4....同样，将矩形 包含在 中的顶点加入至 中；5. 将点集 中的点进行三角化，可排成逆时针，计算面积 ；6....此时的IOU为\operatorname{IOU}(i, j)=\frac{\operatorname{Area}(I)}{\text { Area }\left(R_{i}\right)+\operatorname...{Area}\left(R_{j}\right)-\operatorname{Area}(I)}使用Python中的Shapely模块可轻松地进行Skew IOU Computation：from shapely.geometry
在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。...文章概要：vanilla-tilt.js是Javascript中一个平滑的3D倾斜库，可以让网页的一些控件变得动态起来，本篇文章主要讲述了如何下载及在网页代码中配置vanilla库。...document.querySelectorAll("[data-tilt]")); } return VanillaTilt; }()); ---- vanilla库配置 同一目录下.png 将上一步中的...库 script标签导入库.png // vanilla-tilt.js是一个平滑的3D倾斜JS...speed:400, //倾斜转换的速度 glare:true,//是否开启眩光效果 "max-glare":1//最大眩光的不透明度 })
b=[2，3，4]，那么两个向量之间的曼哈顿距离可以表示如下： |1-2| + |2-3| + |3-4| = 3 求解曼哈顿距离的过程就是求两条向量中每个对应位置的元素之差的绝对值，然后将其求和的过程...a=[1，2，3] 与 b=[4，5，6] ，它们之间点积的计算过程如下： a \cdot b = |a|\cdot|b|\cdot cosθ 那么，这两个向量之间夹角θ的余弦值可以表示为： 这两个向量之间夹角的余弦值就是这两个向量之间的余弦相似度...将向量的计算过程带入式中，可以得到这两条向量之间的余弦相似度： 余弦相似度的数值范围也就是余弦值的范围，即 [-1, 1] ，这个值越高也就说明相似度越大。...这个归一化过程可以利用余弦值的性质来完成： cosθ' = 0.5 + 0.5 * cosθ 余弦相似度是一种非常常用的衡量向量之间距离的方式，常用在人脸识别等特征相似度度量的场景中。...4.汉明距离 汉明距离在信息论中更常用，表示的是两个等长度的字符串中位置相同但字符不同的位置个数，。
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。...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。...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。
原文：窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中，存内计算技术凭借其出色的向量乘矩阵操作效能引起了广泛关注。...窥探向量乘矩阵的存内计算原理生动地展示了基于向量乘矩阵的存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律，在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量乘矩阵操作。...基于基尔霍夫定律，比特线上的输出电流便是向量乘矩阵操作的结果。将这一操作扩展，将矩阵存储在ReRAM阵列中，通过比特线输出相应的结果向量。探寻代表性工作的独特之处 1....其独特之处在于提供了一种转化算法，将实际的全精度矩阵巧妙地存储到精度有限的ReRAM存内计算阵列中。...携手向前，踏上计算的无限征程。基于向量乘矩阵的存内计算技术正积极推动着神经网络和图计算领域的发展。DPE、ISAAC、PRIME等代表性工作展示了这一领域的多样性和创新。
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....重新分区（Repartitioning）通过重新分区可以将数据均匀分布到各个分区中。可以使用 repartition 或 coalesce 方法来调整分区数量。...广播小表（Broadcast Join）如果一个表很小，可以使用广播 join 来避免数据倾斜。...使用自定义 Partitioner根据业务需求，实现自定义的 Partitioner 来更好地控制数据的分布。...预聚合（Pre-Aggregation）在数据倾斜发生之前，先进行预聚合，减少后续操作的数据量。
数据倾斜 数据倾斜是我们在处理大数据量问题时绕不过去的问题，也是在面试中几乎必问的考点。...表现 相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中，比如： 用Hive算数据的时候reduce阶段卡在99.99% 用SparkStreaming做实时算法时候，一直会有...reduce 伴随着数据倾斜，会出现任务被kill等各种诡异的表现 Spark Spark中的数据倾斜也很常见，Spark中一个 stage 的执行时间受限于最后那个执行完的 task，因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度...过多的数据在同一个task中执行，将会把executor撑爆，造成OOM，程序终止运行。...如何处理数据倾斜是一个长期的过程，希望本文的一些思路能提供帮助。
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。...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。...n维向量间的欧式距离计算公式为： ? 其中x向量为(x1,x2,…,xn)，y向量为(y1,y2,…,yn)。...夹角余弦 2.1 夹角余弦 (Cosine) 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异 ? 夹角余弦取值范围为[−1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。...杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。 不足之处敬请批评指正！
判断向量之间的方向关系，可以使用叉乘、点乘来判断。 点与向量之间的关系 如图所示，展现了点与向量之间的五种关系（相同除外） 对于第一、二种情况，可以用叉乘来判断向量之间的关系。...当叉乘等于零的时候，可以用点乘来判断关系。点乘为负数则是第三种情况，点乘为正，则通过向量的模长来判断。
如今词向量已经被广泛应用于各自NLP任务中，研究者们也提出了不少产生词向量的模型并开发成实用的工具供大家使用。...在使用这些工具产生词向量时，不同的训练数据，参数，模型等都会对产生的词向量有所影响，那么如何产生好的词向量对于工程来说很重要。中科院自动化所的来斯惟博士对此进行了详细的研究。...1.2 分布表示技术（与独热表示技术相对应，基于分布式假说[即上下文相似的词，其语义也相似]，把信息分布式地存储在向量的各个维度中的表示方法，具有紧密低维，捕捉了句法、语义信息特点） 基于矩阵的分布表示...2各种模型的实验对比分析 整个实验是围绕下面几个问题进行的: 如何选择合适的模型？ 训练语料的大小及领域对词向量有什么影响？ 如何选择训练词向量的参数？...具体任务性能指标趋势一样，可以选简单任务的性能峰值。 使用word2vec工具中demo的默认参数，15~25次差不多。 词向量维度 对于分析词向量语言学特性的任务，维度越大效果越好。
向量嵌入是如何创建的？ 既然我们了解了向量嵌入的重要性，让我们来了解它们是如何工作的。向量嵌入是深度学习模型(也称为嵌入模型或深度神经网络)中输入数据的内部表示。那么，我们如何提取这些信息呢？...向量嵌入的含义是什么？ 有人曾问我向量嵌入中每个维度的含义。简短的回答是没有意义。向量嵌入中的单个维度本身没有任何意义，因为它太抽象而难以确定其含义。...例如，在法律数据上训练的模型会学到不同于在医疗保健数据上训练的模型的东西。我在比较向量嵌入的文章中探讨了这个话题。 生成正确的向量嵌入 如何获得适当的向量嵌入？首先需要确定您希望嵌入的数据类型。...下面的代码演示了如何从 Hugging Face 获取向量嵌入。首先，我们需要从 transformers 库中获取一个特征提取器和模型。...它们也是各种 AI 技术栈中最关键的基础设施之一。 向量数据库通常使用近似最近邻(ANN)算法来计算查询向量与数据库中存储的向量之间的空间距离。两个向量的位置越近，相关性就越大。
numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...# [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化...，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2
游戏开发中的向量数学 介绍 坐标系（2D） 向量运算 会员访问 添加向量 标量乘法 实际应用 运动 指向目标 单位向量 正常化 反射 点积 面对 叉积 计算法线 指向目标 介绍 本教程是线性代数的简短实用介绍...注意 本教程不是关于线性代数的正式教科书。我们只会研究如何将其应用于游戏开发。...但是，这在大多数计算机图形应用程序中很常见。 二维平面中的任何位置都可以通过一对数字来标识。 但是，我们也可以将位置（4，3）视为与（0，0）点或原点的偏移量。...a.cross(b)与给出的结果不同b.cross(a)。所得的矢量指向相反的方向。 计算法线 叉积的一种常见用法是在3D空间中找到平面或曲面的表面法线。...但是，在3D中，这还不够。我们还需要知道要旋转的轴。通过计算当前朝向和目标方向的叉积可以发现。所得的垂直向量是旋转轴。
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...该课程采用的是matlab/octave语言，所擅长的方向正是数值计算，语言本身内置了对矩阵/向量的支持，比如： a = log(x) 如果变量x是一个数值，那么a也会得到一个数值结果，如果x是一个矩阵...Numpy是Numerical Python的缩写，是Python生态系统中高性能科学计算和数据分析所需的基础软件包。 它是几乎所有高级工具（如Pandas和scikit-learn）的基础。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。
第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce...中），最后完成最终的聚合操作。...2：参数调节： 如何 Join： 关于驱动表的选取，选用 join key 分布最均匀的表作为驱动表 做好列裁剪和 filter 操作，以达到两表做 join 的时候，数据量相对变小的效果 大小表 Join...如果还有其他计算，需要进行 group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行 union。
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