Möller–Trumbore射线三角面相交算法（The Möller–Trumbore ray-triangle intersection algorithm) 是一种计算机图形学中经典的算法，用来计算射线和三维空间中三角形的交点。该方法的优点是方法速度快，存储空间少，鲁棒性强。输入输出输入： 给定3维空间中的三个点构成一个三角面片，再给定一个射线起点和方向向量；输出： 求射线和三角平面在三维空
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2024-04-03 15:56:44
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1 向量化( Vectorization )在逻辑回归中，以计算z为例，$ z = w^{T}+b $，你可以用for循环来实现。但是在python中z可以调用numpy的方法，直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完成，而且你会发现这个非常快。ng做了个实验，求两个100万长的一维向量的內积，用向量化花了1.5毫秒，而用for循环计算花了400多毫秒。所以平常记得
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2024-02-22 01:34:53
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1. 欧氏距离欧式距离欧氏距离是最常见也是最常用的一种距离计算方式，也叫欧几里得距离、 距离。 函数形式如下： 表示两个 维向量， 为两个 维向量的欧式距离。 python实现 import numpy as np
x = np.random.random(10)
y = np.random.rand
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2023-11-12 17:44:25
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1、余弦距离：描述：余弦夹角也可以叫余弦相似度。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机 器学习中借用这一概念来衡量向量样本之间的差异。余弦的取值范围[-1,1]，求的两个向量 的夹角并得出夹角对应的余弦值，次余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小， 趋近于零度，余弦值越接近于 1，方向也就更吻合。反之，夹角越大，余弦值越接近于-1.特 别的：余弦值为 0 两向量垂直。可以看出，余
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2023-10-07 16:42:22
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还是先认错啊 只为自己好加标签 自己看方便~~ 向量化计算是一种特殊的并行计算方式。程序在同一时间内只执行一个操作，而并行计算可以在同一时间内执行多个操作。向量化计算是指对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者把指令应用到一个数组或向量上，从而将多次循环操作变成一次计算。向量化操作可以极大地提高科学运算的效率。尽管Python本身使用简便，但是其中存在着许多低效的操作，例如
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2024-04-24 10:51:47
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# 计算向量的模：初学者的指南
在编程世界中，理解和操作向量是非常重要的，尤其是在数据科学、机器学习等领域。而计算向量的模（又称为向量的长度）是一个基本概念。本文将带你了解如何用Python来实现这一过程。我们将展示整个步骤的流程，并提供你需要的代码示例及注释。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 | 所需工具 |
|------|--------
# 如何使用Python计算向量的长度
## 1. 整体流程
首先让我们来看一下整个计算向量长度的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 输入向量的坐标 |
| 2 | 计算向量的模长 |
| 3 | 输出结果 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤1：输入向量的坐标
首先，我们需要输入向量的坐标，这里我们以二维向量为例，分别输入横坐标和纵坐标
原创
2024-02-27 06:46:28
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# Python计算向量的模
在数学和物理学中，向量是一种具有大小和方向的量，可以用箭头表示。我们经常需要计算向量的模，即向量的长度或大小。Python是一种强大的编程语言，可以用来进行向量的计算。本文将介绍如何使用Python计算向量的模，并提供代码示例。
## 什么是向量的模？
向量的模表示向量的大小或长度。对于二维向量，模可以通过勾股定理来计算。即向量的模等于向量的x坐标的平方加上y坐
原创
2023-10-22 13:55:09
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2.3 NumPy数组的运算数组，不需要编写循环即可对数据执行批量运算！NumPy用户称此特性为矢量化（vectorization）。（1）大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级 （2）数组与标量的算术运算将标量值传播到各个元素 PS：**在python中表示幂运算，如，2**3表示2的3次方（3）大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组
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2023-05-31 12:00:58
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基础知识预备：1.什么是空间向量：空间中具有大小和方向的量叫做空间向量。向量的大小叫做向量的长度或模（modulus)空间向量的坐标表示：A(x,y ,z) 2.空间向量的运算：空间向量的坐标运算：设a=(x1,y1,z1)，b=(x2,y2,z2)|a|=
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2023-08-07 23:27:01
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Python中的线性代数运算这里，为了熟悉Python语言的特性，我们采用一种最原始的方式去定义线性代数运算的相关函数。如果是真实应用场景，则直接使用NumPy的函数即可。1.向量创建一个向量我们可以把Python中的向量理解为有限维空间中的点。height_weight_age=[70,170,40]
grades=[95,80,75,62]
向量运算
#### 加法定义——两个向量
defve
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2023-08-14 14:51:47
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本文旨在动手利用Python里的Numpy一步步地从零构建Word2Vec词向量，过程当中利用表格软件将模型的训练过程尽可能地直观化。
利用Python Numpy从零开始步步为营计算Word2Vec词向量
牛伯雨词向量建模是自然语言处理当中的重要基础步骤。有了用向量表示的词汇，计算机就可以更好地处理文本数据了。
2013年，Mikolov et al.
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2023-11-29 21:31:02
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numpy的dot函数计算两个向量和的内积： 两个参数a和b表示参与计算的两个表示为数组的向量和，函数返回值。numpy.linalg的函数 计算表示成数组参数a的向量的模。利用dot和norm函数，可以计算两个同维向量的夹角。例1 用Python计算ℝ中向量之间的夹角。import numpy as np #导入numpy
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2023-05-19 20:45:42
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python计算空间中两个向量的夹角
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2023-05-22 23:10:36
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一、向量相似度度量 1、欧几里得距离 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。注意事项：a.因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同
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2024-01-04 17:47:10
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本节课我们将来探讨Python和向量化的相关知识。1. Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽量减少使用循环语句，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。import numpy as np
import time
a = n
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2023-08-10 23:58:01
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文章目录4.1 NumPy ndarray:多维数组对象创建ndarray的数据类型向量化：数组算术基础索引与切片布尔索引bool算数运算符神奇索引数组转置和换轴4.2 通用函数：快速的逐元素数组函数4.3 使用数组进行面向数组编程将条件逻辑作为数组操作：where方法数学和统计方法any() all()排序sort()unique()in1d()4.5 线性代数点乘numpy.linalg4.
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2023-08-08 07:40:04
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任务描述 实现三维向量之间的加法与减法的功能。 ####相关知识 在 Python 面向对象编程中，类的特殊方法在形式上是前后各有 2 个下划线，作用是实现与某个运算符或内置函数的对应关系。例如，如果某个类实现了__len__()这个特殊方法，那么这个类的对象就支持内置函数len()；如果某个类实现了__add__()这个特殊方法，那么这个类的对象就支持加法运算符；如果某个类实现了__sub__(
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2023-07-18 16:35:12
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支持向量机（SVM）1、概述2、基本概念2.1 线性可分2.2 函数间隔和几何间隔2.3 间隔最大化（硬间隔最大化）2.4 凸优化问题2.5 支持向量和间隔边界2.6 对偶问题3、线性可分支持向量机3.1定义3.2 优化目标4、线性支持向量机4.1定义5、非线性支持向量机5.1 核函数5.1.1 定义5.1.2 核技巧5.1.3 常用核函数5.2 非线性支持向量分类机5.2.1 定义5.2.2
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2023-12-13 19:17:42
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数学问题是：总和中的表达式实际上比上面的表达式复杂得多,但这是一个最小的工作示例,不会使事情过于复杂.我用Python编写了6个嵌套for循环,并且正如预期的那样表现非常糟糕(真正的表单执行得很糟糕,需要评估数百万次),即使在Numba,Cython和朋友的帮助下也是如此.这里使用嵌套for循环和累积和来编写：import numpy as np
def func1(a,b,c,d):
'''
M
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2023-08-23 12:56:48
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