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量化数值向量的快速方法

是指将连续数值向量转化为离散数值向量的一种技术。通过量化，可以将高维连续数值向量映射到低维离散数值向量空间中，从而减少计算和存储的复杂性。

量化数值向量的快速方法有很多种，以下是其中几种常见的方法：

K-means聚类算法：K-means是一种常用的聚类算法，通过将数据分成K个簇，每个簇代表一个离散数值向量。K-means算法迭代地更新簇的中心点，直到达到收敛条件。推荐的腾讯云产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），它提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于实现K-means聚类算法。
主成分分析（PCA）：PCA是一种常用的降维技术，可以将高维连续数值向量映射到低维空间中。PCA通过计算数据的协方差矩阵，找到数据中的主要方向，然后将数据投影到这些主要方向上。推荐的腾讯云产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），它提供了PCA算法和工具，可以用于实现PCA降维。
哈希函数：哈希函数是一种将数据映射到固定大小的离散值的方法。通过选择合适的哈希函数，可以将连续数值向量映射到离散数值向量空间中。推荐的腾讯云产品是腾讯云云函数（https://cloud.tencent.com/product/scf），它提供了强大的函数计算能力，可以用于实现哈希函数。
树结构：树结构是一种常用的数据结构，可以将连续数值向量按照一定规则划分为离散数值向量。常见的树结构包括二叉树、KD树等。推荐的腾讯云产品是腾讯云云数据库TDSQL（https://cloud.tencent.com/product/tdsql），它提供了高性能的分布式数据库服务，可以用于存储和查询树结构数据。

以上是量化数值向量的几种常见快速方法，每种方法都有其适用的场景和优势。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法。

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1.对于文本型数据的分类处理（或者其他的处理），根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后，大家都知道，计算机是处理不了汉字的，对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢？...我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述，网上的资源非常多，这里我主要来看看是如何实现的。...2.测试数据的准备（pca.txt） 1,纵坐标是该词在该文章中的权重 0,其出发点是一个词对于分类的重要性不但取决于其在整个语料中出现的概率 0,那么...它对于分类的重要性也是不同的 1,我们是祖国的接班人说明：，前面的是类别，后面的是伪造的一些分词的结构，通过空格分割，具体的一篇文章，可以通过分词器将其分割成这样的。...说明：最左边的是类别（0，1）右边的10000是特征数，就是第一个[]里面的数据是每个词被转换成的数字，范围应该在特征数之间，后面的[]是这个词对应的tfidf的值。

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一文了解 ClickHouse 的向量化执行

ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力，提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。...向量化执行与SIMD ClickHouse不仅将数据按列存储，而且按列进行计算。传统OLTP数据库通常采用按行计算，原因是事务处理中以点查为主，SQL计算量小，实现这些技术的收益不够明显。...向量执行引擎，通常能够带来数倍的性能提升。 What IS SIMD ?...参考：https://www.cnblogs.com/xidian-wws/p/11023762.html C++使用SIMD编程的3种方法 SIMD指令集的使用，有如下三种方式： •编译器优化即使用...大家在搜索CLICKHOUSE为什么快的文章中，都提到了CH使用到的技术列式存储，压缩，向量引擎。 CH在所有能够提高CPU计算效率的地方，都大量的使用了SIMD。

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文本向量化的六种常见模式

来源：机器学习AI算法工程本文约1000字，建议阅读5分钟本文介绍了文本向量化的6种常见模式。一、文本向量化 文本向量化：将文本信息表示成能够表达文本语义的向量，是用数值向量来表示文本的语义。...词嵌入(Word Embedding)：一种将文本中的词转换成数字向量的方法，属于文本向量化处理的范畴。向量嵌入操作面临的挑战包括：（1）信息丢失：向量表达需要保留信息结构和节点间的联系。...（2）可扩展性：嵌入方法应具有可扩展性，能够处理可变长文本信息。（3）维数优化：高维数会提高精度，但时间和空间复杂性也被放大。...常见的文本向量和词嵌入方法包括独热模型（One Hot Model），词袋模型（Bag of Words Model）、词频-逆文档频率（TF-IDF）、N元模型（N-Gram）、单词-向量模型（Word2vec...先将句子向量化，句子维度和字典维度一致，第 i 维上的数字代表 ID 为 i 的词语在该句子里出现的频率。

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而基于CPU上的向量化运算的技术

因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。...但是如果我们要计算两个非常大的数组的加和，公务员遴选那么这个时候GPU就能够发挥出非常大的价值。因为这里我们的案例中只有4个原子，因此提示我们这时候是体现不出来GPU的加速效果的。...我们仅仅关注下这里的运算结果，在不同体系下得到的格点结果是一致的，那么接下来就可以对比一下几种不同实现方式的速度差异。其中最普通的for循环的实现效率比较低下，从算法复杂度上来讲却已经是极致。...而基于CPU上的向量化运算的技术，可以对计算过程进行非常深度的优化。当然，这个案例在不同的硬件上也能够发挥出明显不同的加速效果，在GPU的加持之下，可以获得100倍以上的加速效果。...即时编译执行，将一个方法中包含的所有字节码编译成机器码后再执行解释执行，即逐条将字节码翻译成机器码并执行。

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ClickHouse源码笔记3:函数调用的向量化实现

分享一下笔者研读ClickHouse源码时分析函数调用的实现，重点在于分析Clickhouse查询层实现的接口，以及Clickhouse是如何利用这些接口更好的实现向量化的。...这里最重要的方法就是 UnaryOperationImpl>::vector，从名字上也能看出，它实现了函数的向量化计算，我们继续看这部分代码： static void NO_INLINE...计算的最终结果 3.要点梳理第二小节梳理完成了一整个函数调用的流程，这里重点梳理一下实现向量化函数调要点： ClickHouse的计算是纯粹函数式编程式的计算，不会改变原先的列状态，而是产生一组新的列...确保了编译器进行向量化优化时有足够的亲和度。...(这里可以打开gcc的编译flag:-fopt-info-vec或者clang的编译选项：-Rpass=loop-vectorize来查看实际源代码的向量化情况) 4.

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python的numpy向量化语句为什么会比for快？

事实上，“慢”往往是全方位的。举例来说，要计算一组向量，首先就要存储它。怎么存储呢？...对C/C++来说，就存在“数组”里；而它的数组，就是赤裸裸的一片连续内存区域；区域中每若干个字节就存储了一个数值数据。...因为它的“数组”是“真正的数组”；相对于“连续内存区域”，“真正的数组”就不得不在每次访问时检查数组下标有无越界。这个检查开销不大，但也不小…… 当然，这也是有好处的。...（笑~ 当然，如果不做这类较为复杂的处理，仅仅是一些流程性的东西的话，这类语言的处理速度还是够用的——至少与之交互的人感受不到丝毫延迟。甚至，哪怕需要复杂的处理，这类语言也可以向其它语言求救啊。...就好像有个numpy，谁敢说python做不了向量运算呢？ ——当然，和行家说话时，你得明白，这是找C之类语言搬救兵了。睁眼说瞎话把它当成python语言自己的能力是有点丢人的。

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数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量

数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量 0. 问题描述 1. 幂法 1. 思路 2. 规范运算 3. 伪代码实现 2. 反幂法 1. 思路 & 方法 2....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法 2. 伪代码实现 0....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法如前所述，幂法和反幂法本质上都是通过迭代的思路找一个稳定的特征向量，然后通过特征向量来求特征值。...因此，他们只能求取矩阵的某一个特征值，无法对矩阵的全部特征值进行求解。如果要对矩阵的全部特征值进行求解，上述方法就会失效。...但是，对于一些特殊的矩阵，即实对称矩阵，事实上我们是可以对其全部的特征值进行求解的，一种典型的方法就是Jacobi方法。

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openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现

openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现 openGauss向量化执行引擎中分组聚合有两种实现方式：排序和hash。...，详见：下面我们看下openGauss向量化执行引擎中对这些分组聚合如何实现distinct。...标记m_hashDistinct的条件为per_agg_state->numDistinctCols > 0，即聚合的distinct列数大于0。...它的聚合走另外分支： 2、原理 1）通过CStoreScan算子从磁盘上加载一批数据到内存，并通过VecSort向量化算子进行排序 2）从排好序的数据中（要么都在内存，要么溢出到磁盘）拿一批数据batch...进行聚合操作 3）先将batch存储到m_batchSortIn中用于后续阶段的聚合：因为后续阶段也需要在有序的基础上进行分组聚合，所以m_batchSortIn用于后续阶段的排序 4）计算当前阶段的分组值

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--- title: "生成向量的常用方法" output: html_document date: "2023-03-08" --- (1)用 c() 结合到一起 c(2,5,6,2,9) ## [...1] 2 5 6 2 9 c("a","f","m","b") ## [1] "a" "f" "m" "b" (2)连续的数字用冒号“:” 1:5 ## [1] 1 2 3 4 5 (3)有重复的用rep...(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times=3) #把"x"重复3次，组成一个向量 ## [1] "x" "x" "x" seq(from=3,to...=21,by=3) #从3到21，每3个数取1个数，组成一个向量 ## [1] 3 6 9 12 15 18 21 rnorm(n=3) #生成3个随机数，组成一个向量...## [1] -1.238104 1.074730 -1.797385 (4)通过组合,产生更为复杂的向量。

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