3、ArrayList和Vector的区别 答： 这两个类都实现了List接口（List接口继承了Collection接口），他们都是有序集合，即存储在这两个集合中的元素的位置都是有顺序的，相当于一种动态的数组，我们以后可以按位置索引号取出某个元素，，并且其中的数据是允许重复的，这是HashSet之类的集合的最大不同处，HashSet之类的集合不可以按索引号去检索其中的元素，也不允许有重复的元素（
转载
2024-09-02 17:39:25
254阅读
向量化计算(vectorization)，也叫vectorized operation，也叫array programming，说的是一个事情：将多次for循环计算变成一次计算。上图中，右侧为vectorization，左侧为经典的标量计算。将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集，SIMD指令可以在一条cpu指令上处理2、4、8或者更多
转载
2024-05-06 19:07:42
322阅读
概述Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”，在深度学习中，Embedding技术对于深度学习非常重要，甚至可以说是深度学习的“基本核心操作”。深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换。 使用One-hot编码对类别、Id型特征进行编码，导致样本特征向量极度稀疏，而深度学习的结构特点使其不利于稀疏特征向量的处理，因此
转载
2024-04-03 09:02:32
190阅读
引言HotSpot虚拟机团队在1.5 -> 1.6版本演进中，进行了大量的锁优化技术，相应的jdk6并发包也推出了很多并发容器&API，所以JDK6是高效并发大放异彩的一个关键版本。本文主要介绍一下java虚拟机中对于锁的优化技术、逃逸分析技术。锁优化:适应性自旋、锁消除、锁粗化、轻量级锁和偏向锁等逃逸分析:栈上分配、同步消除、标量替换等理论基础在进行锁优化介绍&逃逸分析介绍
转载
2023-10-06 22:28:29
283阅读
1.载入文档 1 #!/usr/bin/python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3
4 import pandas as pd
5 import re
6 import jieba
7 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
8
9
例句:Jane wants to go to Shenzhen.Bob wants to go to Shanghai.一、词袋模型 将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的。例如上面2个例句，就可以构成一个词袋，袋子里包括Jane、wants、to、go、Shenzhen、Bob、Shanghai。假设建立
转载
2024-10-25 09:17:45
86阅读
1. 向量化 1.1 概念 词袋模型在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。向量化完毕后一般也会使用TF-IDF进行特征的权重修正，再将特征进行标准化。 再进行一些其他的特征工程后，就可以将数据带入机器学习算法进行分类聚类了。 &
转载
2024-10-09 09:45:29
158阅读
怎么在空间中用图形来表示向量呢？既然说向量是有方向的量，那就要想办法表达出向量的方向和长度。来看一个例子：向量[1,2]。它的图形如图3-1所示，从原点出发的那条箭线就是它了。图3-1 向量[1,2]的图形表示 从图来看
Word Embedding是整个自然语言处理（NLP）中最常用的技术点之一，广泛应用于企业的建模实践中。我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射为计算机语言，然后输入到神经网络模型中学习和计算。如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢？本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解。
前言
Word
转载
2024-06-18 21:59:56
92阅读
Java内存模型：JMMjava内存模型JMM(Java Memory Model)是线程间通信的控制机制，描述了程序中各变量1之间的关系，定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样底层细节: JMM中规定了线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中，每个线程都有一个私有的本地内存(local memory)，本地内存2中存储了该线程以读/写
1.单条语句的向量化根据不同的向量化，对“中华女子学院：本科层次仅1专业招男生”这句话进行向量化1.1 One-hot方法# one-hot代码
import jieba
import os
import numpy as np
stopwords = open('./data/哈工大停用词表.txt').read().split("\n")
words = '中华女子学院：本科层次仅1专业招
转载
2024-04-17 09:42:16
116阅读
文章目录本质词袋模型原理特点词空间模型NNLM 模型RNNLMC&W 模型C&W & NNLMCBOW 和 Skip-gram 模型CBOW 模型改进：负采样doc2vec / str2vec由来（时序）资料 本质便于计算机理解，将文本转化为数值。 当前阶段，对文本的向量化 大部分研究都是通过 词向量 来实现的。词向量：词袋模型，word2vec文章/句子作为向量：doc
转载
2023-11-10 01:44:57
66阅读
本《Word Embedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）Word Embedding（3）LSA（Latent Semantic Analysis）（4）Word2vec的CBOW模型 （5）Word2vec的Skip-gram模型 （6）GloVe模型 （7）相关编程实现 本文介绍Word Embedding词向量，英文名叫Word Embeddin
转载
2024-10-22 09:33:51
61阅读
在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 和 PyTorch 库中的变换（transforms）对文本进行向量化，特别是在构建基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型时的实用步骤和技巧。
### 环境准备
在进行文本向量化之前，我们需要确保开发环境已正确设置。以下是相关的软硬件要求、安装命令和版本兼容性矩阵。
#### 软硬件要求
| 组件 | 版本
Matlab 编程思想——向量化编程C 语言的基本元素是单数值(比如单变量或数组里的元素) ，再加上其结构化的特点，决定了通常 C 语言程序大都充斥着大量罗嗦的单变量循环和判断语句(注 1)。而 Matlab 是以向量、矩阵为基本元素的，所以要编写真正的 Matlab 程序必须抛弃【 C 语言那种“单数值、元素化”考虑问题】的思路，转以向量、矩阵为最小单位来考虑问题。 也就是说， Matlab 的
转载
2024-05-20 12:00:28
56阅读
NLP之文档向量化算法综述文档向量化方法：算法简介One-Hoe 算法词袋模型算法Bi-gram、N-gram 算法简介TF-IDF 算法共现矩阵算法简介word2vec 简介方法的优劣性：One-hot 的优、缺点代码：词袋模型优缺点Bi-gram、N-gram 优缺点代码TF-IDF 优缺点word2vec 优点步骤 文档向量化方法：文本向量化的方法有很多:离散词向量表示基于规则、统计词集模
转载
2024-04-22 13:28:07
79阅读
基于模型的嵌入式开发流程Unit testing is not enough – so let's start using model-based testing to improve our workflows. 单元测试还不够–因此，让我们开始使用基于模型的测试来改善我们的工作流程。 Software testing is an important phase in building a sc
转载
2024-10-15 15:33:24
47阅读
文章目录什么是向量向量提供哪些接口实现宏定义定义类成员变量构造函数与析构函数构造函数析构函数成员函数size()get(r)put(r, e)expand()insert(r, e)remove(lo, hi)remove(r)disordered()sort(lo, hi)find(e, lo, hi)search(e, lo, hi)deduplicate()uniquify()重载 “[]
作者：《python深度学习》学习笔记，用于自己熟悉和理解目录1.实现单词级的one-hot编码:稀疏，高维，硬编码2.使用词嵌入word embeding：密集，低维，学习得到2.1 方法一：利用 Embedding 层学习得来2.2 方法二： 使用预训练的词嵌入参考深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值
转载
2023-12-17 10:19:04
249阅读
摘要本文为大家介绍一下向量化执行引擎的引入原因，前提条件，架构实现以及它能够带来哪些收益。 希望读者能够通过对这篇文章阅读能够对向量化执行引擎的应用特征与架构有一个概要的认识。关键字向量化执行引擎， MonetDB，Tuple， 顺序访问，随机访问， OLAP， MPP，火山模型，列存表，编译执行背景介绍过去的20-30年计算机硬件能力的持续发展，使得计算机的计算能力飞速提升。然后，我们很多的应用
转载
2023-09-21 07:33:57
323阅读
