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将向量拆分成几乎相等的组，不留余量

，可以使用以下方法：

首先，确定向量的长度和要拆分的组数。假设向量长度为n，要拆分成m组。
计算每组的基本长度，即n除以m的整数部分。这个值表示每组中元素的基本数量。
计算余数，即n除以m的余数。如果余数大于0，则需要将余下的元素均匀地分配给前面的几组。
创建一个空的二维数组，用于存储拆分后的向量。
使用循环遍历向量，将元素依次分配到每组中。前面的几组每组都分配基本数量的元素，后面的几组根据余数依次多分配一个元素。
返回拆分后的二维数组作为结果。

这种拆分方法适用于需要将向量均匀分配给多个处理单元或并行计算任务的场景。例如，在分布式计算中，可以将大规模的数据集拆分成多个子集，分配给不同的计算节点进行并行处理。

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Java 包装类

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秘籍 | 数据竞赛大杀器之模型融合(stacking & blending)

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然后，在目标角上加入一个additive angular余量，再通过余弦函数得到目标Logit。然后用一个固定的特征范数重新确定所有的逻辑，随后的步骤与Softmax损失中的步骤完全相同。...提出的新方法 ArcFace 最广泛使用的分类损失函数Softmax损失如下： Softmax并没有明确的将特征优化成正样本能够有更高的相似度，负样本能够有更低的相似度，也就是说并没有扩大决策边界。...提出的算法伪代码步骤如下：在权重归一化之后，Loss只跟特征向量和权重之间的角度有关了，如下：由于嵌入特征分布在超球面上的每个特征中心周围，在xi和Wyi之间增加了一个附加的角余量惩罚m，以同时增强类内紧性和类间离散性...由于所提出的additive angular余量与归一化超球面中的测地距离边缘惩罚相等，将该方法命名为ArcFace。...Comparison with Other Losse 其他损失函数可以根据特征和权向量的角度表示来设计。例如，可以设计一个损失来加强超球面上类内紧致性和类间差异。

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