向量化VectorizationVectorization是使用矩阵计算来代替for循环，以简化计算过程，提高效率。如上式，Σ(...)是一个求和的过程，显然需要一个for语句循环m次，所以根本没有完全的实现vectorization。下面介绍向量化的过程：约定训练数据的矩阵形式如下，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值： g(A)的参数A为一列向量，所以实现g函数时要支持列向
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2024-09-02 16:00:02
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学习向量量化算法1. 聚类算法家族族谱2. 学习向量量化3. 数据准备4. 算法流程5. 代码实现6. 参考文献 1. 聚类算法家族族谱这篇文章主要介绍了：聚类算法的特点，样本间距离，簇之间距离的计算方法以及衡量聚类算法性能的算法。2. 学习向量量化学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）同KMeans算法类似，也是要找一个具有代表性的值代表某一类别。但
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2024-09-11 00:25:16
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本文以梯度方差为中间变量，研究得到了parallel SGD中量化比特数与收敛性的关系；在重申随机取整重要性的基础上，将方差打造成了新的研究热点
D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradie
前言知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念，以及它们之间的关联关系。知识图谱常被应用于以下几个方面：（1）搜索（2）聊天机器人和问答系统。近年来一部分学者尝试将知识图谱引入到推荐系统中，并且取得了不错的结果。本文选择了八篇知识图谱向量表示的论文进行介绍。Translating embeddings for modeling multi-relational dataBorde
图为 ZSearch 基础架构负责人十倍 2019 Elastic Dev Day 现场分享
引言ElasticSearch（简称 ES）是一个非常受欢迎的分布式全文检索系统，常用于数据分析，搜索，多维过滤等场景。蚂蚁金服从2017年开始向内部业务方提供 ElasticSearch 服务，我们在蚂蚁金服的金融级场景下，总结了不少经验，此次主要给大家分享我们在向量检索上的探索
摘要近年来，随着深度学习在图像、自然语言处理等领域的蓬勃发展，越来越多的工业界搜索和推荐系统将大规模深度学习应用到真实的业务中。一般来说业务的搜索系统由多阶段（召回-粗排-精排-重排等）组成，而召回决定了搜索性能的上限。区别于网页搜索，电商搜索的召回除需要满足用户基本的搜索相关性需求外，还需要尽可能展现给用户对特点品牌、风格、价格等的个性化商品。然而传统的基于倒排索引的召回机制难以将用户个性化行为
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2024-05-28 19:52:11
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首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段，AE是用全连接层或者卷积层，GAE一般使用的是GCN进行编码，输入是邻接矩阵和节点的特征矩
摘要：SLP矢量化的目标是将相似的独立指令组合成向量指令，内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。
作者：毕昇小助手。0.IntroductionSuperword Level Parallelism (SLP)矢量化是llvm auto-vectorization中的一种，另一种是loop vectorizer，详见于Auto-Vectorization in
js模块化无模块化script标签引入各种js文件<script src="jquery.js"></script>
<script src="app.js"></script>
//……不同js被一个模板引用但是被依赖的放在前面，否则使用就会报错缺点：
污染全局作用域维护成本高依赖关系不明显IIFE(语法侧的优化)无模块化优化->
#pragma simd该编译指示(SIMD)是12.0编译器最新提供的功能。他可以强制性的让编译器做自动并行化。 对于其他编译指示比如#pragma ivdep来说， 如果编译器编译时发现用户提供的编译指示条件不满足， 那么编译器是不会根据编译指示来进行自动向量化的。也就是说， 编译器实际上还是会进行编译时的依赖关系检查。 而对于#pargam simd来说， 无论编译时条件如何， 编译器总是会
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2023-10-26 20:22:37
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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
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2023-12-17 10:19:04
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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
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2024-05-06 19:07:42
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这篇博文提供了关于计算机代码问题的机器学习（ML）的轻量技术介绍，例如检测源代码中的恶意可执行文件或漏洞。代码向量使ML从业者能够解决以前只有高度专业化的软件工程知识才能解决的代码问题。相反，代码向量可以帮助软件分析师利用一般的，现成的ML工具，而无需成为ML专家。在这篇文章中，我介绍了ML代码的一些用例。我还解释了为什么代码向量是必要的以及如何构造它们。最后，我将介绍SEI中代码矢量
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2023-09-15 21:13:43
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Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中尽量减少使用loop循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化(Vectorization)就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。21import numpy as np
import time
a = np.random.rand(1000000)
b
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2023-08-07 18:51:42
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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
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2023-09-21 07:33:57
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向量化编程实现Vectorized implementation 一向量化编程 Vectorization 1.1 基本术语向量化 vectorization 1.2 向量化编程（Vectorization） 向量化编程是提高算法速度的一种有效方法。为了提升特定数值运算操作（如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等）的速度，数值计算和并行计算的研究人员已
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2014-11-01 20:12:00
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1.JVM基本概念 JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的机器，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种功能实现的。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台上不加修改地运行，从而实现跨平台运行的效果。2.JVM执行流
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2023-10-24 06:49:14
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对于算法开发人员来说，MATLAB是常用的一个工具，但是由于历史原因以及传统认识的偏差，我们很多人只是把MATLAB当成一个高级计算器或者算法验证工具。很多人在编写MATLAB程序的时候，没有发挥MATLAB的优势，或者生硬的应用向量化编程，导致MATLAB程序运行效率很低，进而得出MATLAB只适合做预研，不适合产品部署的结论。&nb
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2023-07-08 17:40:08
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图的向量化表示，意即通过多维向量空间中的一点来表示一个图的特征，方便使用机器学习的方法对其进行分类操作。 首先讨论怎么从一副普通的图像中提取出特征图： 原图是（a），然后对其做碎片化，得到图（b），对原图做二值化得到图（c），图（b）和图（c）叠合得到图（d）。对于图（d）做下列定义： 各个色块被定义为特征图的各个节点，节点编号集合是颜色集合{黑，蓝，棕，绿，灰，橙，粉，紫，红，白
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2024-03-05 23:24:08
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向量化编程实现Vectorized implementation 一向量化编程 Vectorization 1.1 基本术语向量化 vectorization 1.2 向量化编程（Vectorization） 向量化编程是提高算法速度的一种有效方法。为了提升特定数值运算操作（如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等）的速度，数值计算和并行计算的研究人员已
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2023-09-30 07:57:21
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