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ruby 运算符重载问题

出于娱乐目的,我一直在摆弄ruby​​和opengl,因此我决定编写一些3d矢量/平面/等类来完善一些数学。简化示例:classVec3attr_accessor:x,:y,:zdef*(a)ifa.is_a?(Numeric)#multiplybyscalarreturnVec3.new(@x*a,@y*a,@z*a)elsifa.is_a?(Vec3)#dotproductreturn@x*a.x+@y*a.y+@z*a.zendendendv1=Vec3.new(1,1,1)v2=v1*5#produces[5,5,5]一切都很好,但我也希望能够写作v2=5*v1这需要向Fixn

删除doc2vec的矢量初始化的随机化

我正在使用预先训练的DOC2VEC弓模型(AP-News)。我正在做以下操作:importgensim.modelsasgstart_alpha=0.01infer_epoch=1000model="\\apnews_dbow\\doc2vec.bin"m=g.Doc2Vec.load(model)text='thisisasampletext'vec=m.infer_vector(text,alpha=start_alpha,steps=infer_epoch)但是,如果我再次计算同一文本的VEC,那么我将获得同一文本的不同矢量表示。为什么会发生这种情况,以及我该怎么做。如果我给出完全相同的

Word2Vec【附代码】

Word2Vec【附代码】原文链接:https://towardsdatascience.com/word2vec-explained-49c52b4ccb71目录介绍什么是词嵌入?Word2Vec架构CBOW(连续词袋)模型连续Skip-Gram模型实施数据要求导入数据预处理数据嵌入PCAonEmbeddings结束语介绍Word2Vec是NLP领域的最新突破。TomasMikolov是捷克计算机科学家,目前是CIIRC(捷克信息学、机器人和控制论研究所)的研究员,是word2vec研究和实施的主要贡献者之一。词嵌入是解决NLP中许多问题的一个组成部分。它们描绘了人类如何理解机器的语言。您可

performance - 为什么在 Go 中交换 []float64 的元素比在 Rust 中交换 Vec<f64> 的元素更快?

我有两个(等效的?)程序,一个在Go中,另一个在Rust中。平均执行时间为:开始~169ms使用rust~201ms开始packagemainimport("fmt""time")funcmain(){work:=[]float64{0.00,1.00}start:=time.Now()fori:=0;i使用rust我用--release编译usestd::time::Instant;fnmain(){letmutwork:Vec=Vec::new();work.push(0.00);work.push(1.00);letnow=Instant::now();for_xin1..100

go - 为什么golang slice初始化后为空?

我的问题是,当slice对文件来说是全局的时,为什么另一个函数中的slice是空的?这是一段代码:packagemainimport"fmt"typeVec3struct{xfloat32yfloat32zfloat32}vara[]Vec3funcmain(){a:=make([]Vec3,0)a=append(a,Vec3{2.0,3.0,4.0})a=append(a,Vec3{3.4,5.6,5.4})a=append(a,Vec3{6.7,4.5,7.8})fmt.Printf("%+v\n",a)doSomethingWithA();}funcdoSomethingWith

opengl - 为什么 golang gomobile basic example 为 vec4 属性设置 3-float 大小?

Golanggomobile基本示例[1]使用VertexAttribPointer为每个顶点设置3xFLOATS。然而顶点着色器的属性类型是vec4。不应该是vec3吗?为什么?在渲染循环中:glctx.VertexAttribPointer(position,coordsPerVertex,gl.FLOAT,false,0,0)三角形数据:vartriangleData=f32.Bytes(binary.LittleEndian,0.0,0.4,0.0,//topleft0.0,0.0,0.0,//bottomleft0.4,0.0,0.0,//bottomright)常量声明:c

加载了预定的Word2VEC模型后,如何获得新句子的Word2Vec表示?

我使用Google新闻数据集加载了Word2Vec模型。现在,我想获取我希望集中的句子列表的Word2Vec表示。经过文档我找到了这个gensim.models.word2vec.LineSentence但是我不确定这就是我想要的。应该有一种方法可以从验证的模型中获取句子列表的Word2Vec表示吗?我搜索的链接都没有任何内容。任何线索都将不胜感激。看答案Word2Vec仅提供单词而不是句子的矢量表示。从单词向量到较长的文本(如句子)的一种粗糙但有效的方法(出于某些目的),是平均所有单词向量的媒介。这不是Gensim的功能Word2Vec班级;您必须自己编码。例如,单词向量已经加载为word_

C++ 将 float* 转换为 glm::vec3

如何将float*形式的float数组转换为glm::vec3?我以为我以前做过,但我丢失了我的硬盘。我尝试了一些C风格和static_cast,但我似乎无法让它工作。 最佳答案 来自float*至vec3:floatdata[]={1,2,3};glm::vec3vec=glm::make_vec3(data);来自vec3至float*:glm::vec3vec(1,2,3);float*data=glm::value_ptr(vec);在这两种情况下,不要忘记#include. 关

c++ - 奇怪的体素锥体追踪结果

我目前正在使用C++和OpenGL编写体素锥体跟踪渲染引擎。一切都进行得相当顺利,除了对于更宽的锥角我得到了相当奇怪的结果。现在,出于测试的目的,我所做的就是垂直于片段法线射出一个单一的锥体。我只计算“间接光”。作为引用,这是我正在使用的相当简单的片段着色器:#version450coreoutvec4FragColor;invec3pos_fs;invec3nrm_fs;uniformsampler3Dtex3D;vec3indirectDiffuse();vec3voxelTraceCone(constvec3from,vec3direction);voidmain(){FragC

Gensim(1.0.1)doc2vec带有Google预读的向量

对于Gensim(1.0.1)doc2vec,我试图加载Google预训练的单词向量而不是使用Doc2Vec.build_vocabwordVec_google=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)model0=Doc2Vec(size=300,alpha=0.05,min_alpha=0.05,window=8,min_count=5,workers=4,dm=0,hs=1)model0.wv=wordVec_google##someo