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

结合之前Matlab设计出来的向量化算法，实现了HatreeFork算法HatreeFork计算过程voidHatree_Fork(std::vector<double&ks,Eigen::MatrixXdN_up_avg,Eigen::MatrixXdN_down_avg,intncc){autoI

4D向量和4x4矩阵不过是对3D运算的一种方便的记忆而已。4D齐次空间4D向量有4个分量，前3个是标准的x，y和z分量，第4个是w，有时称作齐次坐标。为了理解标准3D坐标是怎样扩展到4D坐标的，让我们先看一下2D中的齐次坐标，它的形式为（x,y,w）。想象在3D中w1处的标准2D平面，实际的2D点(x,y)用齐次坐标表示为(x,

PS一句：最终还是选择CSDN来整理发表这几年的知识点，该文章平行迁移到CSDN。因为CSDN也支持MarkDown语法了，牛逼啊！【工匠若水http://blog.csdn.net/yanbober(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fy

想做向量搜索确又不知道该选择什么索引吗？怎么样可以又快又准又最不占内存？相信这个问题很多Milvus用户都非常想知道。然而，在不同的应用场景下该如何选择一种合适的索引并非显而易见，需要在资源使用量、查询效率、查询召回率等多个指标中做权衡。!(https://oscimg.oschina.net/

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,

java数据结构　　1）【概述】　　Java的工具包提供了强大的数据结构在的Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：枚举（枚举）位集合（位集合）向量（矢量）栈（栈）字典（词典）哈希表（哈希表）属性（属性）

!Canvas笔画向量交互动画效果，随着鼠标描绘轨迹(http://static.oschina.net/uploads/img/201403/22152543_6VxR.jpg)今天为大家介绍的是一个挺有趣的交互动画。用户可通过鼠标移动来复刻鼠标的轨迹。用户可长按鼠标左键，然后向某方向快速滑动，之前描绘出的路径会随着滑动的方向而进行旋转

1\.文本相似度计算文本向量化(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fhuangyc%2Fp%2F9785420.html)2\.文本相似度计算距离的度量(https://www.oschina.net/a

LangChainLangChain是一个以LLM（大语言模型）模型为核心的开发框架，LangChain的主要特性：可以连接多种数据源，比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了ModelI/O（输入/输出）、Retrieva