参考文档：https://docs.opencv.org/3.4.11/d6/d6e/group__imgproc__draw.html参考教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-fpo82ccc.html0.准备工作Point 表示一个2D坐标点Point pt;
pt.x = 10;
pt.y = 8;
Point pt=Point(10,8);R
获取语料库# define the corpus
# 处理方法1
import re
text = 'natural language processing and machine learning \
is fun and exciting'
corpus = re.split('[\n]|\s+', text)
# 处理方法2
from gensim.utils import simple_
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2023-09-28 14:13:04
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最近仔细看了一下Node2vec，这里汇总一下相关知识点。首先Node2vec和Deepwalk都是NLP中的word2vec在图中的拓展应用，其中Node2vec又是在Deepwalk基础上的拓展，主要有以下两个方面的改进：在图中随机游走生成序列时，Node2vec从Deepwalk的无偏进阶到参数可控的有偏。
Node2vec采用Negtive Sampling代替了Deepwalk中的Hie
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2024-03-25 08:58:25
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世界坐标转本地let fu=this.node.parent //因为要转为父节点的本地坐标，所有先获取父节点let zuobiao = fu.convertToNodeSpaceAR(e.getLocation()); //在根据获得的世界坐标转换得到的是，坐标本地转世界坐标let fu=this.node.parent //先找到
原创
2021-11-30 16:23:15
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# 如何实现 "python vec 函数"
## 1. 流程概述
首先，我们需要明确 "python vec 函数" 的功能是什么。通常情况下，"vec 函数" 可以用来计算两个向量的点积。在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 来实现这个功能。下面是整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----|---------------|
| 1 | 创建一
原创
2024-03-20 07:09:09
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上面的解释了为什么两个函数仅仅返回值不同为什么还能重载。对象的复制隐式地复制double d;vector<int> vi;d = median(vi); // copy vi into the parameter in median string line;vector<string> words = split(line); // copy the return value from split into words 显式的复制vector<Student_info> vs;vector<Student_info> v2 = vs; // c
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2012-06-08 21:15:00
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# Python中的vec函数
在Python中，vec函数是一个非常有用的函数，它用于将一个向量转换为一个标量值。vec函数是numpy库中的一个函数，可以实现向量的加和、乘积等操作。在本文中，我们将介绍vec函数的功能和用法，并通过代码示例演示其使用。
## vec函数的功能和用法
vec函数可以将一个向量转换为一个标量值。在数学中，向量是一组有序排列的数值，可以表示为一个数组。而标量是
原创
2023-08-11 03:33:57
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# Python中的vec：实现高效向量和矩阵运算
在科学计算和数据分析中，向量和矩阵是非常基础的概念。在Python中，`numpy`库提供了强大的向量和矩阵运算能力。而在更高层次的抽象中，我们还可以使用一些工具，如`vec`，来处理向量问题。本文将介绍如何在Python中使用向量，并提供代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是向量？
向量可以理解为具有方向和大小的量。在数学中
Word2vec 论文由 Google 的研究团队发布于 2013 年，它的发布，很大程度上改变了 NLP 技术的发展，不仅如此，在使用神经网络来解决各个领域的问题时，谈必离不开 Embedding，而 Embedding 究竟是什么？了解 Word2vec 的同学都知道，它其实是 Word2vec 的另一个名字，或广义的 Word2vec，是一种使用稠密向量来表示特征的表示学习方法。例如在搜索
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2024-06-28 07:27:39
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目录说明理论__init__.py简介修改+注释后代码corpus.py简介preprocess.py准备工作定义tokenize函数preprocess.py完整代码（注释版）examples: hacker_news执行顺序注意事项preprocess.py说明源代码来自：GitHub - cemoody/lda2vec ，此代码发布于四年前，基于Python2.7。不免有很多如今不
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2024-03-05 15:03:57
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1.one-hot vector：基于规则或基于统计的自然语言处理。通过将单词看做一个原子符号，用向量索引进行表示。 例如：一篇文档有10个词（x=[1:10]），每个词使用一维向量进行表示，没有重复词。 星巴克 [1 0 0 0 0（总共9个0）] 哈士奇 [0 0 1 0 0（总共9个0）] 问题： （1）体现不了词与词之间的关系：计算词相似。，余弦相似度 cos（A*B）/|A||B|由于正
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2024-04-19 17:06:11
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# 实现“vec函数python”的步骤
## 1. 简介
在开始具体讲解实现“vec函数python”的过程之前，首先我们需要了解一下“vec函数”的概念。在数学中，向量是一组有序的数，可以表示为n维空间中的一个点或一个箭头。在计算机科学中，我们经常需要进行向量运算，例如向量加法、向量点乘等。为了方便实现这些向量运算，我们可以使用“vec函数python”来定义和处理向量。
## 2. 实现
原创
2023-09-05 08:09:06
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# 如何在 Python 中实现 Vector（向量）
在数据科学、机器学习等领域，向量（vector）的概念非常重要。在 Python 中，可以使用多种方式来实现向量，最常用的是利用 NumPy 库。以下是实现 Python 向量的流程与详细步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装 NumPy | 安装 NumPy 库以便进行向量操作
原创
2024-10-23 05:03:50
68阅读
目录：1、词向量2、Distributed representation词向量表示3、word2vec算法思想4、doc2vec算法思想5、Doc2Vec主要参数详解总结： 目录：1、词向量自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词
对word2vec的理解及资料整理无他，在网上看到好多对word2vec的介绍，当然也有写的比较认真的，但是自己学习过程中还是看了好多才明白，这里按照自己整理梳理一下资料，形成提纲以便学习。0一、什么是Word2Vec？简单地说就是讲单词word转换成向量vector来表示，通过词向量来表征语义信息。在常见的自然语言处理系统中，单词的编码是任意的，因此无法向系统提供各个符号之间可能存在关系的有用信
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2024-02-17 12:26:09
42阅读
1 word2vec结构LDA计算复杂，不太适应大数据量计算。word2vec将词投射到向量上，使得词之间的远近程度易于计算，很容易表示同义词、近义词。1.1 skip-gram以1个词为输入，通过D维投射层，以及分类器(softmax或log-linear)，让该词分到前后若干个词之间。前后词个数越多，模型的准确性越高，但计算量也越大。具
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2024-02-29 16:36:52
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这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多，比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法
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2023-12-17 11:23:55
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文章目录一、前言二、 向量化算法word2vec2.1 引言2.2 word2vec原理2.3 词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1 CBOW模型结构图5.2 CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1 Skip-gram模型结构图6.2 Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1 doc2vec模型八、文本向量化
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2024-07-01 06:49:14
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一、Word2vecword2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。此外，它能让我们使用向量算法来处理类别，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。
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2024-04-25 08:24:03
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在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。1. word2vec简介大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简单的文本示例：
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2024-04-05 15:28:25
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