- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Reinvent Data Science
详解如何通过稀疏向量优化信息检索
03.学习得到的稀疏向量：将传统稀疏向量与上下文信息相结合 结合 Out-of-Domain 检索的精确词匹配技术，如词袋模型和 BERT 等稠密向量检索方法进行语义检索，长期以来一直是信息检索领域的一项主要任务 来自 BGE-M3 的研究显示，学习得到的稀疏向量在多语言或跨语言检索任务中优于稠密向量，在准确性方面表现更佳。 仔细查看结果：在稀疏检索中，7 个与朱熹相关的故事都排在前 10 名。而在稠密检索中，只有 2 个故事位于前 10。 我们使用 SPLADE 和 MiniLM-L6-v2 模型，将查询内容及 MIRACL 源数据集转化为稀疏和稠密向量。 Learned 稀疏向量检索。
1.9K20编辑于 2024-07-20 - 来自专栏Python机器学习算法说书人
SciPy 稀疏矩阵（2）：COO
三元组的存储策略 如果存储一个稀疏矩阵对应的多个三元组可以有非常多的实现方式，针对每一种都进行讲解是非常不现实的，而且完全没有这个必要，因为三元组的存储策略可以分为 2 大类：三元组容器法以及三个序列法 SciPy COO 格式的稀疏矩阵 在开始 SciPy COO 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解稀疏矩阵的三元组存储策略，这主要是因为 SciPy COO 格式的稀疏矩阵用的存储策略就是三元组存储策略的第 2 种方法：三个序列法。 这 2 个方法都是原地操作，无返回值。现在方法有了，怎么消除零元素以及重复的行列索引无非就是两个方法的调用顺序的问题。显然我们应该先消除重复的行列索引，再消除零元素。 可以高效地构造稀疏矩阵。 在借助稀疏工具的情况下，可以高效地进行矩阵左乘列向量的操作。
79020编辑于 2023-08-28 - 来自专栏自然语言处理
SPLADE 在稀疏向量搜索中的原理与应用详解
稀疏向量因其高效性、可解释性和精确的词语匹配特性，在信息检索领域曾广受欢迎。然而，它们远非完美。 稀疏向量搜索的工作方式与人类的自然表达存在脱节。 稀疏向量和稠密向量是向量表示的两种不同形式，各有优缺点。 稀疏向量包含很多零值，非零值比例非常小。 TF-IDF 或 BM25 等稀疏向量具有高维度，但包含的非零值非常少（因此得名“稀疏”）。 这种方法有一些优点：（1）对完整的文档集应用稀疏模型进行召回更高效；（2）对召回后较小的文档集使用较慢的稠密模型进行重排序可以更准确。通过这种方式，我们可以向用户返回更相关的结果。 针对原因 (1)，SPLADE 的作者在模型的后续版本 (SPLADEv2) 中解决了这个问题，该版本最小化了查询向量中的非零值数量 [2]。 减少查询向量中的非零值数量是通过两个步骤实现的。 原因 (2) 和 (3) 则可以通过使用 Pinecone 向量数据库解决。(2) 的解决方案在于 Pinecone 的检索引擎从头设计时就不依赖数据分布。
79600编辑于 2025-07-12 - 来自专栏NLP/KG
多维度信息捕捉：利用向量、稀疏向量、全文搜索及张量实现RAG的极致性能
开源 AI 原生数据库 Infinity 0.2 release 正式发布，提供了 2 种新数据类型：稀疏向量Sparse Vector 和 张量Tensor，在此前的全文搜索和向量搜索之外， Infinity 而利用稀疏向量 + 稠密向量的混合搜索，其效果在近期的一篇采用 BGE M3 embedding 模型的论文中也得到了验证（参考文献 [2]），在典型评测中，取得了比 BM25 要好很多的效果： 那么看起来 ，似乎稠密向量 + 稀疏向量就是更好的多路召回方案，采用全文搜索 + 稠密向量，似乎没有必要？ 因此，近期 IBM 的研究文章（参考文献 [3]）对比了各种召回方式的组合，包括 BM25，稠密向量，BM25 + 稠密向量， 稠密向量 + 稀疏向量，以及 BM25 + 稠密向量 + 稀疏向量，最终得出结论 上图的右边是一个多路召回的查询样例，图中包含 2 个数据 segment 上的向量搜索执行算子，2 个算子并行执行，以及一个向量搜索的 Top K 合并算子负责合并来自 2 个 segment 的向量搜索结果
1.2K10编辑于 2025-04-22 - 来自专栏Michael阿明学习之路
两个稀疏向量的点积（哈希）
题目 2. 解题 1. 题目 给定两个稀疏向量，计算它们的点积（数量积）。 实现类 SparseVector： SparseVector(nums) 以向量 nums 初始化对象。 dotProduct(vec) 计算此向量与 vec 的点积。 稀疏向量 是指绝大多数分量为 0 的向量。 你需要 高效 地存储这个向量，并计算两个稀疏向量的点积。 进阶：当其中只有一个向量是稀疏向量时，你该如何解决此问题？ (nums2) v1.dotProduct(v2) = 1*0 + 0*3 + 0*0 + 2*4 + 3*0 = 8 示例 2： 输入：nums1 = [0,1,0,0,0], nums2 = [0,0,0,0,2 2.
1.2K20发布于 2021-09-06 - 来自专栏Echo is learning
支持向量机2
目录： 线性支持向量机与软间隔最大化 学习的对偶算法 支持向量 合页损失函数 核函数与核技巧 非线性支持向量机 序列最小最优化（SMO）算法 序列最小最优化（SMO）算法 支持向量机的学习问题即凸二次规划的求解问题 它的一个基本思路是：当所有的解的变量都满足KKT条件时，那么这就是最优化问题的解；否则，选取两个变量，固定其他的变量，构造一个只含两个变量的凸二次规划问题，求解这个问题得到的解就会更加接近原始问题的解，而且2个变量的凸二次规划问题具有解析解
62530发布于 2018-06-20 - 来自专栏生信学习~~~
R2向量
title: "note2" output: html_document date: "2023-05-10" R Markdown向量 #脚本与ppt对应 #运行脚本：光标放在某一行,点”run”, paste0(rep("x"),1:3) ## [1] "x1" "x2" "x3" #####2.2对单个向量进行的操作#### #(1)赋值给一个变量名 x = c(1,3,5,1) #随意的写法 ##### x = c(1,3,5,1) y = c(3,2,5,6,4) #(1)比较运算，生成等长的逻辑向量:循环补齐 x == y ## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE #当两个向量长度不一致,循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。 x = c(1,3,5,6,2) y = c(3,2,5) x == y # 啊！warning！ 其基本语法格式如下:复制代码setdiff(x，y)其中，x和y是两个向量或集合，函数返回在x中出现而在 中没有出现的元素举个例子，在如下代码中:复制代码x <- c(1，2，3，4，5)y<-c(3，
1.8K00编辑于 2023-05-14 - 来自专栏生信技能树生信入门马拉松
Day2向量
数据转换的优先顺序：数值型可以向字符型转换，逻辑型能向数值型、字符型转换向量：一个向量只能有一种数据类型生成用 c() 结合到一起连续的数字用冒号“:” 有重复的用rep(),有规律的序列用seq(), 随机数用rnorm()通过组合,产生更为复杂的向量单个向量进行操作赋值 x <- c(1,2,3) ,=计算简单计算： 对向量内每个元素直接计算 x+1 比较运算，对向量内每个元素生成逻辑向量 x>1统计 (x)table:重复值统计 table(x)sort: 排序，默认从小到大 sort(x)两个向量运算等位向量运算比较运算：生成等长的逻辑值 x == y数学计算：元素之间直接相加 x + y 连接： 向量筛选（取子集）:[] 根据逻辑值：[]里面是与x等长且一一对应的逻辑值向量，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。 xx == 10 根据位置: []里面是由x的下标组成的向量。 x4,x2:4 修改向量中某个/某些元素：赋值，没有赋值就没有修改简单作图：plot(x) 横坐标为小标位置参数，纵坐标为元素的值向量赋值<- =计算简单计算： 对向量内每个元素直接计算比较运算，对向量内每个元素生成逻辑向量参数省略的原则
25910编辑于 2024-05-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
#Vector 向量的三种创建方法，两个参数：类型，长度 > x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d") > #强制转换的函数如下： > as.numeric > as.character(x4) [1] "a" "b" "c" "d" > class(x1) #查看数据的类型 [1] "integer" > names(x1) <- c(x4) #给向量每一个元素添加名称
73310发布于 2020-09-16 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
PG 向量化引擎--2
PG 向量化引擎--2 向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里继续进行整理，以作分析。 对于Int32，此区域大小时4*BATCHSIZE，而对于Int16，大小时2*BATCHSIZE。所以使用原生数据可以只做一个memcpy来填充vtype的batch。 2、为什么VectorTupleSlot中包含元组的数据（batch）而不是向量（vtype的数组）？ 我们是否可以得出结论，对于OLAP查询使用向量化引擎，对于OLTP查询使用行引擎会更好。 5、对于不能向量化的查询捕获并抛出异常不是处理此类情况最安全和最有效的方法。 是的，至于效率，另一种方法是仅对某些plan节点进行向量化，而其他节点不向量化，通过在他们之间添加batch/unbatch节点来实现（这是你说的“在上层传播此错误”？）。
1.2K20编辑于 2022-02-09 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
支持向量机(SVM) （2）
今天，我们将真正进入支持向量机的算法之中，大体的框架如下： 1、最大间隔分类器 2、线性可分的情况（详细) 3、原始问题到对偶问题的转化 4、序列最小最优化算法 1、最大间隔分类器 函数间隔和几何间隔相差一个 1/2*∥w∥^2 的最小值，所以上述问题等价于（w 由分母变成分子，从而也有原来的“最大化”问题变为“最小化”问题，很明显，两者问题等价） min 1/2*∥w∥^2 s.t. yi(wTxi + 2. 此外，所谓“支持向量”也在这里显示出来——事实上，所有非支持向量所对应的系数 都是等于零的，因此对于新点的内积计算实际上只要针对少量的“支持向量”而不是所有的训练数据即可。 这也就是这些非支持向量的点的局限性。从上述所有这些东西，便得到了一个最大间隔分类器，这就是一个简单的支持向量机。
1K70发布于 2018-04-04 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 2D向量
转向行为已经被各种语言实现过多次了，其最底层是用向量来描述的（也是最常见的实现方式）。 概括的看，一个向量由两部分组成：一个方向和一个大小。 因此，把速度看作一 个向量是最贴切不过的。加速度——任何改变对象速度的作用力——同样也是由力的方向和大小组成（另一个向量）。向量同样也可以用来描述对象间的位置关系， 其中大小代表距离，方向代表角度。 向量还可以用来表示一个角色（脸）的朝向，这种情况下就只管方向，而忽视大小，也可以说大小等于1。这样的向量叫做单位向量(unit vector)。 v2) { return _x * v2.y - _y * v2.x; } ///
/// 两个向量之差 return Math.Sqrt(distSQ(v2)); } /// /// 计算向量到另一个给定向量的距离 // 82260发布于 2018-01-16 - 来自专栏全栈程序员必看
AVX2浮点向量运算
在C/C++程序中，使用AVX2指令有很多种方法。 嵌入汇编是一般的方法，但是对于不熟悉汇编语言的人来说，有点勉为其难。 gcc编译支持AVX2指令的编程。 这里给出的样例程序是有关浮点向量运算的例子。 其中函数_mm_add_ps()实现的是浮点向量（4个数）加法运算。样例程序中使用了若干有关avx2的函数。 使用AVX2指令实现向量运算，由于使用的是SIMD指令，其优点在于各个分量是并行计算的，计算速度相对比较快。 浮点向量运算样例程序1： /* 浮点向量运算 */ #include <iostream> #include <immintrin.h> #include <avx2intrin.h> using 2: 4.000000 3: 2.000000 浮点向量运算样例程序2： /* 浮点向量运算 */ #include <iostream> #include <immintrin.h> #include
1.8K40编辑于 2022-09-02 - 来自专栏MyTechnology
稀疏数组
将i存到稀疏数组[0][0]的位置 将j存到稀疏数组[0][1]的位置 将count存到稀疏数组[0][2]的位置 将各个有效值的行列存到稀疏数组下一行，例如[1][0]=行，[1][1]=列，[1][ 2]=具体值 示意图 ? 稀疏数组转原始的二维数组的思路： 1.先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组，比如上面的chessArr2 =int[5][6] 2.在读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可 = 5; chessArr1[2][3] = 8; chessArr1[2][4] = 8; for (int[] row : chessArr1) { ，根据第一行的数据，创建原始的二维数组，比如上面的`chessArr2 =int[11][11]` * 2.在读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可 */
61130发布于 2021-01-18 - 来自专栏生如夏花绚烂
稀疏数组
2代表蓝子 但是这样的做法存在一个问题 二维数组中很多值是默认值0，因此记录了很多没有意义的数据 这个时候就可以使用稀疏数组对数据进行压缩。 稀疏数组 当一个数组大部分为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组 稀疏数组的处理办法是： 1.记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2.把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组 思路分析 二维数组转换为稀疏数组 1.遍历原始的二维数组，得到要保存的有效数据的个数（sum) 2.根据sum就可以创建稀疏数组 sparseArr int[sum+1][3]，即行=sum+1行，列永远等于 1.先读取稀疏数组的第一行（因为第一行数据保存了原来二维数组的行列和有效数据的个数） 2.根据第一行的数据数据创建原始的二维数组 chessArr2 = int[11][11] 3.在读取稀疏数组后几行的数据 11 11 2 1 3 1 2 4 2 稀疏数组转换后的原始二维数组 0 0 0 0 0 0 0
65220编辑于 2022-09-14 - 来自专栏Java架构师必看
稀疏数组
，2020.2 IDEA 激活码 一、稀疏数组的定义 ---- 稀疏（sparsearray）数组：可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组。 当遇到此种情况时，可以使用稀疏数组。 ? 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 【1】将上面类似的二位数组棋盘保存到稀疏数组中，并存放至外部备份文件 sparsearray.text 中：稀疏数组可以简单的看作为是压缩，在开发中也会使用到。 intArr[1][2]=1; intArr[2][3]=2; /* 上述二维数组输出的矩阵图如下所示 0 0 0 2 1 2 1 2 3 2 */ System.out.println("====分隔符===="); //文件输出
85030发布于 2021-04-30 - 来自专栏学习笔记持续记录中...
稀疏数组
当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方法是： 1）记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2）把具体不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 ? chessArr1[2][3] = 2; /** * 输出原始的二维数组 */ System.out.println("原始的二维数组 创建稀疏数组，行数=sum+1 ，多出来的1行是对稀疏数组中总行数、总列数以及非0个总个数的 sparseArr[0][0] = chessArr1.length; sparseArr sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2]; } System.out.println(chessArr2);
50910发布于 2020-03-17 - 来自专栏AI星球
词向量(2)--从ELMo到Bert
前言 上一篇文章，我们介绍词向量(1)--从word2vec到ELMo，关注的角度是从静态的词向量到动态的词向量（该篇属于旧闻新写，构思的时候还没出现Bert等跨时代的思想）... 从2013年出现的word2vec到如今的Bert，一个显著的转变是：从仅仅预训练词向量来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个NLP模型，预训练关注的不再仅仅是单个词汇信息，而是还有句子级别的信息， 还有苏神在Keras下对Bert的封装： https://kexue.fm/archives/6736 结束 至此，NLP领域与词向量技术相关的知识算是大体讲完了，从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法 当然，词向量除了在NLP领域被广泛的探究之外，在其它Machine Learning领域也有许多新颖的实践，后续还会结合词向量的思想，介绍一下其在推荐领域的一些尝试。 历史文章推荐 AI极客-机器学习|逻辑回归（LR） AI极客-NLP|词向量(1)--从Word2Vec到ELMo
1.7K20发布于 2020-04-24 - 来自专栏大大刺猬
mysql 9.0更新支持向量(ibd2sql同时也支持向量)
对向量的支持向量的支持, 那我就得更新ibdsql了, 好在这个数据类型和空间坐标差不多, 都可以使用hash来表示. 就完全当作空间坐标来解析了...2. mysql_native_password密码插件默认不安装了.我那mysql安装脚本默认创建的账号存在部分使用mysql_native_password密码插件的就会创建失败 但mysql客户端还是保留了mysql_native_password的认证方式(向前兼容)使用ibd2sql解析mysql 9.0.0的ibd文件vector相关的官方文档还没找到, 相关的函数目前只看到这 primary key, aa vector(2048));insert into db1.test_vector values(1,TO_VECTOR('[2048,2048]'));然后使用ibd2sql
52520编辑于 2024-07-03 - 来自专栏叶子的开发者社区
向量2（友元及拷贝构造）
题目描述 在题目向量1的代码上添加类CVector的友元函数Add，计算两个向量的和(对应分量相加)。 主函数输入数据，生成两个向量对象V1,V2，调用Add(V1,V2).print()输出向量V1+V2的计算结果。（假设print()为CVector类中的输出函数。） 输入 第一行，输入测试次数t 每组测试数据格式如下: 向量维数n 第一个n维向量值 第二个n维向量值 输出 对每组测试数据，输出两个n维向量与它们的和 输入样例1 2 3 1 2 3 4 5 6 5 1 2 3 4 5 -1 2 4 6 10 输出样例1 1 2 3 4 5 6 5 7 9 1 2 3 4 5 -1 2 4 6 10 0 4 7 10 15 AC代码 #include n,p); V2.print(); Add(V1,V2).print(); if(p) delete[] p; p=NULL; } }
20820编辑于 2023-07-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号