实现固定大小,不可变和专用的向量

名词：向量 (Vector)

向量是数学中的一个基本概念，通常表示为具有大小和方向的量。在计算机科学和人工智能领域，向量通常用于表示具有相似性和关联性的数据点。向量可以用一组有序的数值表示，这些数值称为分量。向量的常见操作包括加法、减法、点积和叉积等。

分类：

根据维数，向量可以分为以下几类：

1. 一维向量：只有一个分量，用实数表示。例如：[1, 2, 3]
2. 二维向量：有两个分量，通常表示为[x, y]。例如：[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
3. 三维向量：有三个分量，表示为[x, y, z]。例如：[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
4. 更高维度的向量：可以具有任意数量的维度。例如：[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]

优势：

1. 紧凑性：向量可以用有序的数字表示，占用空间较小，因此比较节省存储资源。
2. 通用性：向量可以进行各种数学运算，如加法、减法、点积、叉积等，适用于各种计算任务。
3. 灵活性：向量可以表示各种类型的数据，如数值、字符、布尔值等。
4. 可组合性：向量可以进行组合，形成更高维度的向量。

应用场景：

1. 计算机图形学：在三维图形渲染中，向量用于表示几何体的位置、颜色、法向量和纹理坐标等属性。
2. 数据分析：在统计学和数据分析中，向量用于表示多维数据，如坐标、数值、类别等。
3. 机器学习：在神经网络和深度学习模型中，向量用于表示特征、权重和偏置等。
4. 自然语言处理：在词嵌入和文本表示中，向量用于表示词语、短语和句子的语义信息。

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