ChatGPT3.5Turbo使用了一种叫做\"DREAM\"的技术，它能为文本语料库中的每个词生成具有向量表示的词嵌入，从而增强机器学习任务的精度。此外，ChatGPT3.5Turbo使用了多监督学习技术，这可以使模型学习更快，并在真实场景中取得更好的收敛效果。

我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升

一、向量1.1、向量定义向量也称为欧几里得向量、几何向量、矢量，指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量（或标量）只有大小，没有方向。1.在物理学和工程学中，几何向量更常被称为矢量。2.一般印刷用黑体的小写

一、向量空间（线性空间）及基域线性空间是在考察了大量的数学对象(如几何学与物理学中的向量，代数学中的n元向量、矩阵、多项式，分析学中的函数等)的本质属性后抽象出来的数学概念。1.1、详细定义向量空间也称线性空间，设V是一个非空集合，P是一个数域。若：1.在V中定义了一种运算，称为加法，即对V中任意两个元素α与β都按某一法则对应于V内惟一确定的一个元素α

目录1正弦波1.1调整顶点1.2调整Y1.3振幅1.4波长1.5速度1.6法线向量1.7Mesh分辨率1.8阴影2格斯特纳波（Gerstner）2.1来回移动2.2法线向量2.3防止循环2.4相速度3波方向3.1方向向量3.2法线向量4多重波4.1

·仿射变换是由一个线性变换与一个平移变换组合而成。对于向量来说平移操作是没有意义的，而平移变换只能应用于点。·齐次坐标表示，是将原先的三元组扩展成四元组，第四个坐标w的取值将根据被描述对象是点还是向量而定。具体如下：w0是向量，w1是点。·说完两个基本概念后，我们来说说仿射变换的具体公式：!a(u)\iota(u)b

MatrixXd表示任意size的矩阵，元素类型为double;VectorXd表示任意size的向量，元素类型为double.//创建31的向量v，并赋值为1,2,3VectorXdv(3);v<<1,2,3;使用固定尺寸的Matrix,Vector相比于可变尺寸的Matrix,Vector，例如Matri

今天使用Echarts写了个词云图，之前使用pycharts生成的html就是echarts。主要代码如下，另外Echarts需要到https://www.echartsjs.com/下载，开发时使用.js文件即可。(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.echarts

向量相加我们能够通过分别把两个向量的各个分量相加得到向量之和，注意在相加之前必须保证它们有相同的维数。uv(_ux_\_vx_,_uy_\_vy_,_uz_\_vz_)图5显示的是几何学上的向量相加。!(http://static.oschina.net/uploads/img/201

前言vector，是C中的向量，也可以把他理解成为一个可变数组。熟练的应用好vector，可以提高算法设计的速度。在使用vector前，请先添加头文件。include<vectorvector的初始化vector<inta(10);//创建一个含是个元素的向量，元素值未知

变量分裂法变量分裂法（VariableSplitting），解决目标函数是两个函数之和的优化问题。1）其中g是n维向量到d维向量的一个映射。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1bd6780b6de6fa186751390f5fae00783cd.png)变量分裂将上式变为：!(h

vector初始化  （1）vector<inta(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），但没有给出初值，其值是不确定的。  （2）vector<inta(10,1);//定义了10个整型元素的向量,且给出每个元素的初值为1  （3）vector

函数参数拆包裹有时我们把参数打包传递给函数所以有必要告知函数如何拆包裹defmyfunc(x,y,z):print(x,y,z)元祖向量、字典向量tuple_vec(1,0,1)dict_vec{'x':1,

<?php/\\ \数据分析引擎 \分析向量的元素必须和基准向量的元素一致，取最大个数，分析向量不足元素以0填补。 \求出分析向量与基准向量的余弦值 \@author(http://my.oschina.net/arthor)Foyon \//\\ \获得向量的模 \

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

一、前言本文基于京东内部向量数据库vearch进行实践。Vearch是对大规模深度学习向量进行高性能相似搜索的弹性分布式系统。详见：https://github.com/vearch/zhdocs/blob/v3.3.X/docs/source/overv

二、使用了BERT模型和指代消解算法：加入BERT语言预处理模型，获取到高质量动态词向量。融入指代消解算法，根据指代词找出符合要求的子串/短语。【2】融入指代消解算法，根据指代词找出符合要求的子串/短语指代消解算法如图2所示，简单来说，就是考虑文档中子串/

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。