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

·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

导读Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。腾讯课堂|

region获取微信手机号///<summary///获取微信手机号///</summary///<paramname"aesIv"向量</param///<paramname"encryptedData"encryptedData</param///<p

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

1\.numpy.array()该方法可以直接定义一个向量或矩阵测试代码importnumpyasnpvectornp.array(1,2,3,4)metrixnp.array(1,2,3,4,

1、概念独热编码（OneHotEncoding） 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量，该向量最多具有一个单一的单值，该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。此编码允许期望连续特征（例如逻辑回归）的算法使用分类特征。对于字符串类型的输入数据，通常首先使用StringIndexer

本文是Python应用于推荐系统领域的技术文章。Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的userembedding、itemembedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入userembedding，近邻搜索it