Vector Quantization 这个名字听起来有些玄乎，其实它本身并没有这么高深。大家都知道，模拟信号是连续的值，而计算机只能处理离散的数字信号，在将模拟信号转换为数字信号的时候，我们可以用区间内的某一个值去代替着一个区间，比如，[0, 1) 上的所有值变为 0 ，[1, 2) 上的所有值变成 1 ，如此类推。其这就是一个 VQ 的过程。一个比较正式一点的定义是：VQ 是将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。一个典型的例子就是图像的编码。最简单的情况，考虑一个灰度图片，0 为黑色，1 为白色，每个像素的值为 [0, 1] 上的一个实数。现在要把它编码为 256 阶的
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2013-04-16 20:18:00
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目录1、引言2、向量2.1、向量2.2、向量的运算2.2.1、向量的加法2.2.2、向量的减法2.2.3、向量与标量的乘法2.2.4、向量的单位化2.2.5、向量的点积2.2.5.1、向量的点积运算2.2.5.2、向量的点积的几何意义2.2.6、向量的叉积2.2.6.1、向量的叉积计算2.2.6.2、向量的叉积的几何意义3、结束语 1、引言 这一篇主要复习中学知识向量的相关知识，涉及知识点如下
目前计算机内存的字符编码都是Unicode，目前国内的windows操作系统采用的是gbk。python2默认的字符编码方式是ASCIIpython3默认的字符编码方式是Unicode.py文件头部的#coding:utf-8是帮助python识别.py文件的编码方式，故在写.py文件时要注意文件头和文件保存时的编码方式要相同，否则可能会出现乱码python程序运行过程:python的解释器现在内
1、概述Spark早期版本时,MLlib是基于RDD来进行分析的,其使用的是 spark. mllib包。而言2.0版本后,由RDD这种抽象数据结构转换到了基于 dataframe上,其相关API也被封装到了 spark.ml包下。而在 spark MLlib/ML中为了方便数据的整理和分析,将存储数据的格式转化为向量和矩阵进行存储和计算,以便将数据定量化。1.1 向量和矩阵的概念向量：类比于
独热编码独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 我们的feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女用2表示。feature_2 和feature_3各有4种取值（状态）。one-ho
Reference：http://licstar.net/archives/328 （比较综合的词向量研究现状分析）序：为什么NLP在模式识别里面比较难？Licstar的文章开头这么提到：语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入信号。语音、图像数据表达不需要特殊的编码，而且有天生的顺序性和关联性，近似的数字会被认为是近似特征。然而语言就麻
在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
Neural Networks and Deep Learning(week 2_python 编程练习-2)吴恩达深度学习课程第二周编程练习——python的numpy基础-2本文主要讲python基础编程numpy基础的第二部分，即向量化与非向量化的差别及如何使用numpy进行向量化。第一部分见上篇文章，点链接查看。Python Basics with Numpy-22.向量化在深度学习中需要
以下代码来源于mathworks官网文档trainAutoencoder的Examples部分，注释来源是翻译原网页的介绍以及自己的理解。Train Sparse Autoencoder训练稀疏自编码器利用8个特征4177个样本的数据进行稀疏自编码器的训练，训练设置为系统默认。利用训练后的网络进行数据重建，最后给出了重建误差作为网络效果的衡量。%% Train Sparse Autoencoder
# Python中如何对一个向量进行Transformer编码
## 引言
Transformer是一种广泛应用于自然语言处理和其他序列模型任务中的深度学习模型。它使用注意力机制来捕捉输入序列中的相关性，并具有较长的上下文记忆能力。在本文中，我们将探讨如何使用Python对一个向量进行Transformer编码，并解决一个实际问题。
## 问题描述
我们假设有一个旅行计划的向量，其中每个元
Python2和3字符编码的区别一、字符编码应用之Python1.1 执行Python程序的三个阶段Python test.py(我再强调一遍，执行test.py的第一步，一定是先将文件内容从硬盘读入到内存中)test.py文件内容以gbk格式保存的，内容为：阶段一：启动Python解释器阶段二：Python解释器此时就是一个文本编辑器，负责打开文件test.py,即从硬盘中读取test.py的内
参考的是《游戏和图形学的3D数学入门教程》，非常不错的书，推荐阅读，老外很喜欢把一个东西解释的很详细。1.向量概念： 具有方向和大小。没有位置观念。比如下图红圈圈中的两个向量是相同的，因为他们具有相同的方向和大小。一般的2D向量可以写成如[1,3]2. 3D中的向量像下图中的向量可以写成[1,-3,7]3 零向量零
原创
2022-09-04 01:44:27
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# Python向量乘以向量实现方法
## 1. 概述
在数学中，向量乘以向量又称为内积或点积，是向量运算中的一种重要操作。在Python中，我们可以使用numpy库来实现向量乘以向量的功能。本文将为刚入行的小白开发者介绍如何使用Python实现向量乘以向量的过程。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现向量乘以向量的步骤及相关代码：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|-
数据结构：向量向量是个功能强大的数据结构，是一个能够存放任意类型的动态数组，可以说是普通数组的进阶容器。C++中由向量的专门头文件和函数头文件：#include<vector>函数：1.构造函数(1) vector<int> a(10); //定义了10个整型元素的向量（尖括号中为元素类型名，它可以是任何合法的数据类型），但没有给
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2023-09-07 01:12:47
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以下的操作主要就是针对上面的数据进行处理一、根据已有数据创建新的变量使用以下运算符+，-，*，/，^,%%,%/%一共有三种方式（1）mydata <- data.frame(x1 = c(2, 2, 6, 4), x2 = c(3,
4, 2, 8))
mydata$sumx <- mydata$x1 + mydata$x2
mydata$meanx <- (m
上面这个的推导过程 已知 参考资料 https://en.
原创
2022-07-19 19:51:04
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差乘： 向量a×向量b=|a|*|b|*sinθ点乘： 向量a·向量b=|a|*|b|*cosθ坐标运算中：向量a·向量b=a1a2+b1b2+c1c2 向量a×向量b= | i j k| |a1 b1 c1| |a2 b2 c2| =(b1c2-b2c1,c1a2-a1c2,a1b2-a2b1) （i、j、k分别
1.引入：向量的垂直1.v·w=vTw=02.||v||^2+||w||^2=||v+w||^2注意：和高中的写法另有不同，1中的0是常数0不是向量，给出的点积的另外一种书写形式2.绝对值用||v||双竖线3.零向量和零向量垂直2.子空间的正交：行空间和零空间正交向量空间正交的定义：向量空间S1内所有的向量正交于另一向量空间的所有向量S2，有S1和S2正交。1.S1和S2可以相同维度的子空间（向量
文章目录Word VectorSkip-grams model with negative samplingContinuous Bag of WordsDocument Vector Word Vector词向量模型可表示为含有一层隐藏层的前向神经网络，词向量为输入层到隐藏层的参数，即参数矩阵的行向量.语料库总词数为|V|embedding后的单词维度为n输入层为n维向量输入层到隐藏层参数矩阵
