通过整数向量进行矩阵索引 - 腾讯云开发者社区

学习一个东西最直接的方法就是从官方文档走起：https://github.com/spotify/annoy , Annoy是Spotify开源的一个用于近似最近邻查询的C++/Python工具，对内存使用进行了优化...照着官方文档，我在自己的机器上进行了简单的测试（Ubuntu16.04, 48G内存, Python2.7, gensim 3.6.0, annoy, 1.15.2），以下是Annoy初探。...，关于如何用Annoy做词向量的索引和查询这个问题，在用Annoy玩腾讯词向量之前，我google了一下相关的资料，这篇文章《超平面多维近似向量查找工具annoy使用总结》提到了一个特别需要注意的坑：...但是我还是想弄明白到底怎么回事，于是我去官网问作者，作者就说了一句，你需要进行整数映射，（而且应该是非负整数）卧槽！！！...Annoy索引，腾讯词向量大概是882万条 In [23]: from annoy import AnnoyIndex # 腾讯词向量的维度是200 In [24]: tc_index = AnnoyIndex

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深入理解向量进行矩阵变换的本质

向量的理解上图表述的是平面上一点，在以i和j为基的坐标系里的几何表示，这个点可以看作（x，y）也可以看作是向量ox与向量oy的和。矩阵：就是长这个样子： ?...矩阵矩阵和向量的乘法： ? 矩阵*向量下面进入正题：前面说过，某个向量可以看成一些标量倍的基向量的和。...比如，上面提到的那个向量，则是x倍的i向量+y倍的j向量，即xi+yj 那我们上面矩阵运算的结果则可以看成是ax+by+cx+dy 我们简单处理一下，则会得到（a+c）x +（b+d）y，是不是看上去就是这个矩阵对原始的...其实可以理解为他是一个新的基，为什么这么说呢，我们把刚才丢掉的两个数放里面就比较好理解了，如果i和j是老基的单位向量的话，那这个点的向量应该是（xi+yj）吧，上面其实说过了 ?...，它一直都是（x，y）从来没有动过，动的只是基变了而已所以：综上我们得到的结论是：向量的矩阵变换，就是将空间上的点进行对应的移动亦或是点没有动，只是给这个点换了一个新的基而已再总结一点直接上图

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高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索

在数据检索中，通常使用很高维度的特征向量来描述数据。乘积量化通过将这些高维向量分解成较小的子向量，并对每个子向量进行独立的量化，从而减少了存储和计算的复杂性。这有助于加快检索速度。...最后在低维度的码本上构建倒排索引，为每个码本对应的数据建立一个倒排列表。查询处理：当进行查询时，首先将查询数据的特征向量进行乘积量化，映射到码本中。...然后，通过倒排索引找到包含与查询码本相似的倒排列表。倒排列表剪枝：利用倒排列表的信息，可以剪枝掉一些明显不相似的数据，从而减小搜索空间。这是通过检查查询码本与倒排列表中的码本之间的距离进行的。...精确匹配：对于剩余的倒排列表中的数据，通过计算它们的原始特征向量与查询特征向量之间的距离，进行更精确的匹配。这可以使用标准的相似性度量，如欧氏距离或余弦相似度。...总结 IVFPQ的搜索流程结合了乘积量化和倒排索引的优势，通过在低维度的码本上建立倒排索引，既提高了搜索效率，又在倒排列表剪枝和精确匹配阶段进行了优化，以实现在大规模数据数据库中的快速数据检索。

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通过支持向量回归和LSTM进行股票价格预测

按日期对列车和测试数据进行排序。然后，重置索引并设置数据框的索引，以确保股票价格的日期是我们数据框中的一列。...然后，使用mdates.date2num将dates_df日期转换为整数。需要将日期作为整数，因为无法将日期提供给支持向量机和神经网络。...这将有助于SVM在看到需要分类的新数据时进行概括。支持向量回归演练：现在对线性回归和SVM有了基本的了解，支持向量回归（SVR）是支持向量机和回归的组合。...将调整后的收盘价和日期作为整数从数据中得出。将数据重新整形为1D向量，因为我们需要将数据提供给SVR。内核是将低维数据映射到更高维数据的函数。将内核定义为RBF。RBF代表径向基函数。...它们允许对长序列数据进行准确预测。希望喜欢这篇文章，希望能学到一些东西。如果有任何问题，疑虑或建设性批评，请通过linkedin与我联系，并在github上查看该项目的代码。

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机器学习（四）通过递归的矩阵向量空间预测组合语义摘要简介方法结果结论

我们的模型为解析树中的每个节点分配向量和矩阵：向量捕获组成部分的固有含义，而矩阵捕获它如何改变相邻单词或短语的含义。这种矩阵向量RNN可以学习命题逻辑的运算符和自然语言的含义。...递归矩阵向量模型.png 初始化用预先训练的50维词向量初始化所有的单词向量将矩阵初始化为X=I+ε，其中I�是实体矩阵组合 ?...组合.png 训练我们通过在每个父节点顶部添加一个softmax分类器来训练向量表示，以一种情感分类或一些关系分类 ? softmax.png 其中W label∈R K×n是权重矩阵。...然后，我们选择路径的最高节点，并使用该节点的向量作为特征对关系进行分类。最后，我们将MV-RNN模型应用于由两个单词所跨越的子树。 ?...我们的模型的主要新颖性是矩阵向量表示与递归神经网络的组合。它可以学习一个单词的意义向量，以及该单词如何修改其邻居（通过其矩阵）。 MV-RNN将有吸引力的理论性能与大型噪声数据集的良好性能相结合。

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语义检索系统：基于Milvus 搭建召回系统抽取向量进行检索，加速索引

语义检索系统：基于Milvus 搭建召回系统抽取向量进行检索，加速索引目标：使用 Milvus 搭建召回系统，然后使用训练好的语义索引模型，抽取向量，插入到 Milvus 中，然后进行检索。...作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够在万亿规模上对向量进行索引。...为了让计算机理解和处理非结构化数据，使用嵌入技术将这些数据转换为向量。Milvus存储并索引这些向量。Milvus能够通过计算两个向量的相似距离来分析它们之间的相关性。...DNA 序列分类系统：通过对比相似 DNA 序列，仅需几毫秒便可精确对基因进行分类。文本搜索引擎：帮助用户从文本数据库中通过关键词搜索所需信息。更多资料参考： 1....对于图片间的相似度计算，可以将图片通过深度学习模型转化为特征向量，然后利用 Milvus 向量搜索引擎来计算图片特征向量的相似度。

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Python中的numpy模块

创造全零矩阵。输入一个正整数或者是一个元组，如果输入的是一个正整数，则会创造一个长度为该正整数的行向量。如果输入的是元组，则要求每个元组中的数都应该是正整数。...创造一个从0开始，以1为步长的行向量。必须输入一个正整数，该正整数表示生成的行向量的长度。例如输入5，则会生成[0, 1, 2, 3, 4]的行向量。...第二个参数要求是一个’ndarray’类型的矩阵或者是列表类，里面存放的是增值索引，显然索引值应该全为整数。...在Matlab中也有与之相对应的索引方式，最明显的差异有三个：一是numpy矩阵对象的索引使用的是[]，而Matlab使用的是()；二是在逐个索引方面，numpy矩阵对象的索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...，而Matlab则通过end关键字完成倒序索引且不允许索引中出现负数；三是Python中的索引均从0开始计数，而Matlab则是从1开始计数。

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SciPy 稀疏矩阵（6）：CSC

我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组，然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。...，shape 是矩阵的行列数（M 行 N 列），默认会通过非零元素行索引外加上非零元素列索引进行推断。...依旧是通过第 5 种方法来实例化一个元素值为 32 位有符号整数的稀疏矩阵，只不过这次我们看看某一列的行索引重复出现会怎样： >>> indices = [0, 1, 0, 2, 3, 1] >>> data...优缺点 SciPy CSC 格式的稀疏矩阵有着以下优点：进行算术操作的性能非常高效。进行列切片操作的性能非常高效。进行矩阵乘向量运算的操作特别迅速。...PART. 02 下回预告不同于 LIL 格式和 CSR 格式都是把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组，然后对行向量组中每一个行向量进行压缩存储，CSC 格式把稀疏矩阵看成有序稀疏列向量组，然后通过模仿 CSR

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图像 | 文本怎么输入到模型？

embedding_lookup(emb,x)，x前面说了是整数的向量，整数的长度是seq序列的长度或者句子长度，序列的长度是由好多整数组成，整数代表原来这个词，这个词表示在emb这个矩阵里边，这个词对应的是哪一行...，emb是一行行向量，每个词就是对应的向量表示，x里边整数表示，所有整数代表不同的词对应emb表里边的索引。...所以说文本输入是这样：首先把每个句子或词转换成词在emb表里边的索引值，然后再把这个索引值通过emb表映射成对应的向量值，生成这个input，输入到模型里边。...用embedding_lookup进行映射，把每个整数映射成向量，进行input表，就是把原来(None批*30)变成现在(None批*30*6维向量)。...假设已经有训练好的embedding matrix，现在输入词，TF is best三个词，首先先映射成[2,5,7]，代表词在向量表中的索引，可以用onehot进行表示，向量的长度相当于词汇表长度、矩阵的行数

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深度学习基础：1.张量的基本操作

，二维张量可以视为两个一维张量组合而成，而在实际的索引过程中，需要用逗号进行分隔，分别表示对哪个一维张量进行索引、以及具体的一维张量的索引。...三维张量索引在二维张量索引的基础上，三维张量拥有三个索引的维度。我们将三维张量视作矩阵组成的序列，则在实际索引过程中拥有三个维度，分别是索引矩阵、索引矩阵的行、索引矩阵的列。...张量的函数索引在PyTorch中，我们还可以使用index_select函数，通过指定index来对张量进行索引。...对于t1这个一维向量来说，由于只有一个维度，因此第二个参数取值为0，就代表在第一个维度上进行索引。视图view 该方法会返回一个类似视图的结果，该结果和原张量对象共享一块数据存储空间。...，对于一个方阵来说，我们可以利用矩阵特征值和特征向量的特殊性质（矩阵点乘特征向量等于特征值数乘特征向量），通过求特征值与特征向量来达到矩阵分解的效果

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

出于测试目的，通常需要生成随机数组，NumPy提供随机整数、均匀分布、正态分布等几种随机数形式： ? 向量索引一旦将数据存储在数组中，NumPy便会提供简单的方法将其取出： ?...向量的点积、叉积也有运算符： ? 我们也可以进行三角函数、反三角函数、求斜边运算： ? 数组可以四舍五入为整数： ?...随机矩阵的生成也类似于向量的生成： ? 二维索引语法比嵌套列表更方便： ? 和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。...根据规则，一维数组被隐式解释为二维行向量，因此通常不必在这两个数组之间进行转换，相应区域用灰色标出。矩阵操作连接矩阵有两个主要函数： ? 这两个函数只堆叠矩阵或只堆叠向量时，都可以正常工作。...pd.DataFrame(a).sort_values().to_numpy()：通过从左向右所有列进行排序高维数组运算通过重排一维向量或转换嵌套的Python列表来创建3D数组时，索引的含义为（z

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在 Netflix 评论中做情感分析的深度学习模型

Wxh和Whh是权重矩阵，其分别将输入x（t）与隐藏层h（t）和h（t）与h（t-1）连接。通过这种方式，我们将神经网络的重复引入，可以将其视为先前输入的记忆。...由于我们不能将字符串格式的数据输入神经网络，因此为数据集中的单词分配唯一整数值的步骤非常关键。通过“词—索引”映射，我们可以使用整数代替字符来表示整个句子和评论。考虑以下评论： ?...使用”词—索引”映射 , 可以用一个整数向量来表示这条评论，每一个整数表示映射中对应的单词： ? 3.词嵌入当然，神经网络既不能接受字符串，也不能接受单个整数值作为输入。...通过对嵌入矩阵和独热编码向量进行点积运算，我们得到矩阵中的第2511列，即为单词“although”的嵌入向量。 ? 这样我们就可以将整个字符串段落或Netflix评论提供给LSTM。...我们只需在单词到索引映射中查找每个单词的整数值，创建适当的独热编码向量并使用矩阵执行点积。然后将评论逐字（矢量形式）馈送到LSTM网络中。 ?

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天意R笔记|新手必须掌握的R语言基础

三、R基本数据对象（一）向量向量是R语言中最基础的数据结构，是一个一维的有序元素序列。向量中的元素类型必须相同，可以是整数、实数、字符、逻辑值或复数等。...矩阵支持多种数学运算，用户可以通过索引访问和修改矩阵中的元素。（三）数组数组是R语言中一种多维的数据结构，用于存储同一类型的数据。...数组是对向量和矩阵的扩展，适用于处理更复杂的数据。（四）因子因子是一种专门用于表示分类或有序类别数据的R数据类型。因子将分类数据编码为整数，并保存这些整数与原始类别标签之间的映射关系。...5.数据子集选择与修改：通过索引操作符 [] 可以选取向量中的元素。...可以通过索引访问矩阵元素，如A[2, 3]；创建单位矩阵可以使用diag(n)；特定元素的矩阵填充示例已经给出。 9.矩阵转置函数： t()函数可以对矩阵进行转置，如t(A)将矩阵A转置。

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R语言入门系列之一

向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于...x) #判断对象是否为矩阵具体示例如下：矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示：注意，...示例如下：数组可以通过三元id进行索引，如下所示： 1.3数据框与因子有时候通过实验、调查获得的数据不只有一种模式，也即字符型、数值型等混杂在一起（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示：可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...列表是一些对象的有序集合，这些对象可以是向量、矩阵、数据框，甚至其他列表。列表可以使用list()函数进行创建，如下所示： list(object1, object2, ...)

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【基础】R语言2：数据结构

=1,to=100,length.out=10) # 输出个数为10 ##rep函数：重复数列 rep(a,b) #重复b次a标量与其他编程语言类似R语言是向量化编程a=2向量索引正负整数索引length...，输出所有值y[c(F)] #循环使用FALSE逻辑，整个向量值均为FALSEy[c(T,F)] #循环使用TRUE,FALSE逻辑，按顺序进行判断#如果T,F数量多于向量值的数量，会输出NA缺失值...rm(v)2.删除某个元素（正负整数索引）y向量计算1.直接用数学符号计算2.向量之间计算#元素个数相等...，c(0.4,0.5,0.8)) #分位数which() #查询元素索引值矩阵matrix与数组矩阵# 创建矩阵1.赋值函数matrix（元素数量必须符合分配规则）matrix(1:20,4,5...、列的名字rownames=c("R1","R2","R3")cnamesdimnames(m)=list(rownames,cnames)数组#创建数组dim(x)=c(2,2,5)矩阵的索引# 矩阵下标访问

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温故知新--R基础知识（下）

维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R中使用。...1.数组索引数组元素可以通过给定数组名及其后方括号中用逗号隔开的下标访问。可以根据索引数组去给数组中不规则的元素集合赋值或者将数组中特定的元素返回到一个向量中。...· 表达式运算是从左到右进行的。...维度向量(dimensionvector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R中使用。...除了用设定一个向量dim属性的方法来构建数组，它还可直接通过函数array将向量转换得到，outer()可以做外积运算，aperm()可以做数组的广义转置，等价于t()，%%可以做矩阵的相乘，crossprod

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一起来学matlab-matlab学习笔记11 11_2 高维数组处理和运算 squeeze, ind2sub, sub2ind

matrixSize 输入是一个包含 2 个元素的向量，该向量以 * [nRows, nCols] 形式指定矩阵中的行和列数。...rowSub 和 colSub 输入是正整数标量或向量，指定矩阵的一个或多个行-列下标对组。...为大小是 arraySize 的 N 维数组的每个维度返回与指定的下标等效的线性索引。arraySize 输入是包含 n 个元素的向量，指定数组中的维数。...dimNSub 输入是正整数标量或向量，指定矩阵的一个或多个行-列下标。所有下标输入可以是 single、double 或任意整数类型。linearInd 输出始终都为类 double。...siz 是一个指定每个数组维度大小的 n 元素向量。 IND 输入可以是 single、double 或任意整数类型。输出始终属于 double 类。二维矩阵 ? 三维矩阵 ?

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SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

我们显然可以发现 LIL 格式的稀疏矩阵进行该操作效率非常高，因为不同于 COO 格式的稀疏矩阵外加上 DOK 格式的稀疏矩阵获取某一行数据需要扫描整个稀疏矩阵的非零元素信息，LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序的稀疏行向量组并对这些稀疏行向量进行压缩存储...然而，LIL 格式的稀疏矩阵并不是最适合进行矩阵乘向量操作的稀疏矩阵格式，它还有优化空间。...，shape 是矩阵的行列数（M 行 N 列），默认会通过非零元素行索引外加上非零元素列索引进行推断。...、行索引序列以及列索引序列来实例化一个 3 行 3 列元素值为 32 位有符号整数的稀疏矩阵： >>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) >>> col = np.array...、行索引序列以及列索引序列来实例化一个 3 行 3 列元素值为 32 位有符号整数的稀疏矩阵，只不过这次我们看看相同的行列索引重复出现会怎样： >>> row = np.array([0, 1, 2,

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R语言教程(2)—— 数据结构

3.2 向量索引正（负）整数索引逻辑向量索引名称索引这些索引方式同样可以应用于其他数据结构。...正整数索引根据元素在集合中的位置索引，R中元素位置从1开始 x <- c(1:100) length(x) x[1] # 输出结果为1 x[-19] # 输出除了第19个元素外其他元素 x[c(4:18...9 10 11 > x-3 [1] -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 # 加减乘除同理在R中是进行运算对向量中每一个元素进行操作，这就是向量化编程。...：对应位置进行运算，长向量元素个数必须为短向量元素个数的倍数，以便于循环。...向量：一维矩阵：2维，矩阵需要有行和列。

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Faiss向量数据库

这些集合可以存储在矩阵中。我们假设采用行主存储，即向量编号 i 的第 j 个分量存储在矩阵的第 i 行、第 j 列中。Faiss 仅使用 32 位浮点矩阵。...所有索引在构建时都需要知道它们所操作的向量的维数，当索引建立并训练完成后，可以对索引进行两种操作：add和search。...此操作的结果可以方便地存储在大小为nq-by-的整数矩阵中k，其中第 i 行包含查询向量 i 的邻居的 ID，按距离递增排序。...I：也是一个数组，但它包含的是最近邻居在索引中的位置或索引。结果：由于索引中未添加任何向量，因此无法进行有效的相似性搜索。在实际应用中，我们需要先将向量添加到索引中，然后才能进行搜索操作。...这是通过IndexIVFFlat索引完成的。这种类型的索引需要一个训练阶段，可以对具有与数据库向量相同分布的任何向量集合执行。

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