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二分向量

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代码随想录算法训练营第1天|LeetCode707.二分查找、LeetCode27.移除元素

代码随想录算法训练营第1天|LeetCode707.二分查找、LeetCode27.移除元素1、数组理论基础定义:数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。获取:下标索引的方式。从0开始。删除/增添:需要移动其他元素的地址。不能删除,只能覆盖。vectorVSarray:vector是容器,底层实现是arrayJava中没有指针,且不对程序员暴露元素地址。2、LeetCode707.二分查找题目链接:https://leetcode.cn/problems/binary-search/文章讲解:https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88

解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索

随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为LLM提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助LLM返回更准确的答案。不仅仅是LLM,向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力,本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在

当R中的另一个向量中存在匹配值时,如何替换向量中的值?

我有一个看起来像这样的向量,让我们称其为gene_list:"ENSMPUG00000000002""ENSMPUG00000000003""ENSMPUG00000000004""ENSMPUG00000000005""ENSMPUG00000000006""ENSMPUG00000000007"....32057items.我也有以下内容,让我们称其为T1:hgnc_symbolensembl_gene_idLength:32057Length:32057Class:characterClass:characterMode:characterMode:characterT1的负责人看起来像

线性代数——平面向量 学习笔记

线性代数——平面向量学习笔记首发于洛谷。定义及用语说明无特殊说明,下文的向量均指自由向量且是平面向量。向量,英文名为vector,目前没有准确而统一的中文翻译。在物理学科,一般翻译成「矢量」,且与「标量」一词相对。在数学学科,一般直接翻译成「向量」。对于向量的乘法:物理数学直译俗称标量积数量积内积点积矢量积向量积外积叉积物理和数学上的用语采用了意译的方法,分别表示运算的结果为标量和矢量。在数学学科,通常也可以翻译成「内积」和「外积」,是两个名词的直译。而「点积」和「叉积」是根据运算符号得来的俗称,这种俗称也很常见。本文采用「点积」和「叉积」的表达方法,大概因为作者读过一篇不大正统的文章。在数学

(译) 理解 Prometheus 的范围向量 (Range Vector)

Prometheus中RangeVector的概念是有一点不直观的,除非你彻底阅读并理解了官方提供的文档。谁会这样做呢,去读官方文档?大多的人应该会花些错误的时间去做了一些错误的事情,然后随机去寻找一篇像本文一样的文章去理解这个概念,不是吗?什么是Vector由于Prometheus是一个时序型的数据库,所以所有的数据都在基于时间戳的上下文中被定义。由时间戳到记录数据的映射(map)序列(series)被称之为时间序列(timeseries)。在Prometheus的术语中,关于时间序列的集合(即一组时序数据)被称之为vector。让我们用一个示例去更好的说明这一点。假设http_reques

RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取向量

RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量本文是检索增强生成(Retrieval-augmentedGeneration,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用的续集,在阅读本文之前请先阅读前篇。在前篇中,我们介绍了如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用,初步了解了LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。在运行前篇的程序时,我们会发现两个令人头痛的问题:使用llama-index-llms-huggingface构建本地大模型时,会花费相当一部分时间。在对文档进行切分,将切分后的片段转化为embedding向量,构建

【深度学习】Pytorch 系列教程(五):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(3):向量范数(0、1、2、p、无穷)、矩阵范数(弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数、核范数)与谱半径详解

文章目录一、向量范数1.定义及性质2.常见的向量范数l1l_1l1​范数(曼哈顿范数)∥x∥1=∑i=1n∣xi∣\|x\|_1=\sum_{i=1}^{n}|x_i|∥x∥1​=i=1∑n​∣xi​∣l2l_2l2​范数(欧几里得范数)∥x∥2=∑i=1nxi2\|x\|_2=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2}∥x∥2​=i=1∑n​xi2​​l∞l_\inftyl∞​范数(无穷范数)∥x∥∞=max⁡1≤i≤n∣xi∣\|x\|_\infty=\max_{1\leqi\leqn}|x_i|∥x∥∞​=1≤i≤nmax​∣xi​∣lpl_plp​范数(p范数)∥x∥p=(∑

P3073 [USACO13FEB] Tractor S 题解 二分+DFS

[USACO13FEB]TractorS传送门题面翻译题目描述FJ有块农田太崎岖了,他要买一辆新拖拉机才能在这里巡视。这块农田由NxN个格子的非负整数表示高度(1FJ愿意花足够的钱买一辆新的拖拉机使得他能以最小的高度差走遍所有格子的一半(如果格子总数是奇数,那么一半的值为四舍五入的值)。因为FJ很懒,所以他找到你帮他编程计算他最小需要花多少钱买到符合这些要求的拖拉机。输入输出格式输入格式:第一行为一个整数N第2到N+1行每行包含N个非负整数(不超过1,000,000),表示当前格子的高度。输出格式:共一行,表示FJ买拖拉机要花的最小价钱。题目描述OneofFarmerJohn’sfieldsi

超越向量检索!混合检索 + 重排序改善 RAG 应用 | 新程序员

【导读】随着时间推移,RAG技术已经迅速成为在实际应用中部署大型语言模型(LLMs)的首选方式。本文旨在介绍混合检索和重排序技术的基本原理,解释其对提升RAG系统文档召回效果的作用,并讨论构建生产级RAG应用的复杂性。通过对实验数据评估和测试结果的分析,本文还突出了混合检索+重排序在不同场景下的显著优势。本文精选自《新程序员 007:大模型时代的开发者》,《新程序员007》聚焦开发者成长,其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩,又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟坑经验等,欢迎大家点击订阅年卡。作者| 何文斯  张路宇责编|

线代:认识行列式、矩阵和向量

本文主要参考的视频教程如下:8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充:【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积;再看看三阶行列式举个例子帮助理解行列式越往高阶越复杂。二阶和三阶的尚且可以通过上面的方式来暴力求解,但是阶数高了就比较麻烦了。所以就需要研究行列式的各种性质。那到底什么是行列式呢?上面的计算方式又是怎么定义的呢?首先,我们回顾下全排列的概念其实就是一组数有多少种排列组合,其结果就是n的