[实验任务一]：向量的原型用C++完成数学中向量的封装，其中，用指针和动态申请支持向量长度的改变，使用浅克隆和深克隆复制向量类，比较这两种克隆方式的异同。实验要求：1.画出对应的类图； 2.提交源代码（用C++完成）；#include<iostream>usingnamespacestd;//向量类classVector{p

一、引言今天给大家分享的是手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库读完本文，你会学习到如何使用Ollama一键部署本地大模型通过搭建本地的聊天工具，了解ChatGPT的信息是如何流转的RAG的概念以及所用到的一些核心技术如何通过AnythingLLM这款软件搭建完全本

第1部分：变量定义和基本运算%%%建议有C语言或其他编程基础，了解线性代数和矩阵相关知识%https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/%加*为了解内容%生成矩阵%直接法a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];%冒号一维矩阵a=开始：步长：结束，步长为1可省略b=1:1:10;%1,2,...10b=1

AI之旅实现的第一个功能是基于大模型的vectorembedding进行语义搜索（semanticsearch）。（图片来源：kdnuggets.com）基于大模型实现的聊天机器人虽然能打字和你聊天，但大模型却大字不识一个，它只识数（向量）与只会计算，它不会玩文字游戏，只会玩数字游戏。任何一段文字，在大模型的眼里只是

目录项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...3项目模型架构...4项目模型描述...4项目模型算法流程图设计...5项目结构设计...6项目部署与应用...6项目扩展...6项目应该注意事项...7项目未来改进方

在GNURadio的官方教程中，提到了两个重要的块连接方式：流和向量（StreamsandVectors）。具体的章节链接为：

【淘汰9成NLP工程师的常识题】多头注意力相对于多头注意力有什么优势?重要性：★★★

目录0引言1数学模型2优化方式3MATLAB代码3.1伪代码3.2SHO主函数代码3.3SHO-SVR、SHO-SVM0引言海马优化算法（Sea-horseoptimizer,SHO）是ShijieZhao等人于2023年提出群智能算法，该算法模拟了海马的运动、捕食和繁殖行为。在前两个阶段，SHO分别模拟了海马的不同运

梯度（Gradient）是多变量函数中表示变化率和方向的一个基本概念，在优化问题和深度学习中非常重要。它描述了函数在某一点的变化趋势，指向该点函数值增长最快的方向。    梯度和导数的关系 梯度和导数的应用场景 梯度与导数的区别特性导数梯度适用范围一元

计算几何内容太多（105页ppt呢故只写大纲和之前不知道的东西基本模板前置知识向量基本运算（加减、数乘、点乘、叉乘）高维向量的运算相关计算（长度、夹角、面积……叉乘：\(\veca\times\vecb=|\veca||\vecb|\sin<\veca,\vecb>\)角度是有向的（从\(\veca\)转到

1.向量检索在向量检索中，KNN（K-NearestNeighbors）和ANN（ApproximateNearestNeighbor）是两种最常见的方法，它们都用于根据特征向量找到数据点之间的相似性，但它们在精确度和效率上有所不同。KNN是一种基本的分类和回归方法，它根据一个样本在特征空间中的K个最近邻样本的类别，来预测该

Transformer学习路线前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！完全不懂transformer，最近小白来入门一下，下面就是本菜鸟学习路线。Transformer和CNN是两个分支！！因此要分开学习Transformer是一个Seq2seq模型，而Seq2seq模型用到了self-attention机制，而self-attention机制又在E

架构总览特性：●支持数据库中进行的ai和ml分析●支持gpu加速●集成多种开源llm和rag框架●支持传统的机器学习模型使用方法云端试用官方提供了云服务试用，根据要求注册账号即可：注册地址本地部署官方提供了docker镜像，执行如下命令即可安装dockerrun\-it\

vector.rs文件定义了一个向量类，用常量泛型实现了1维、2维、3维向量。源码如下：usestd::{fmt,ops};usecrate::Bivector;usesuper::{coordinates::{Uv,Xyz,T},Scalar,};///n维向量//////向量的维数由常量泛型“D”参数定义。#[derive(Clone,Copy

线性相关（LinearlyDependent）和线性无关（LinearlyIndependent）是线性代数中描述向量组关系的概念，用于判断向量组是否可以通过线性组合生成其他向量，以及它们是否包含冗余信息。      

范数（Norm）是数学中的一个概念，用于度量向量、矩阵或张量的大小或长度。范数是向量空间上的一种函数，能够将向量映射为非负实数，表示向量的某种“长度”或“大小”。    

RAG系统高效检索提升秘籍：如何精准选择BGE智源、GTE阿里与Jina等的嵌入与精排模型的完美搭配TextEmbedding榜单：MTEB、C-MTEB《MTEB:MassiveTextEmbeddingBenchmark(海量文本嵌入基准)》判断哪些文本嵌入模型效果较好，通常需要一个评估指标来进行比较，《MTEB:Massive

1.回顾中断的发生、处理过程中断发生的硬件过程中断处理的软件处理流程CPU执行完当前指令，检查到发生了中断，跳到向量表保存现场、执行GIC提供的处理函数、恢复现场2.异常向量表的安装2.1复制向量表汇编代码//arch\arm\kernel\head.S1.bl __lookup_pr

RAG概述为了更好的解决大模型幻觉的问题，业界提出了基于知识检索与大模型生成相结合的技术：RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）即检索增强生成。在当前大模型应用开发中，RAG为解决通用大模型知识有限和知识更新不及时等问题提供了有效方案，也得到了广泛的应用。RAG的工作原

§4.4随机向量的数字特征一、二维随机变量函数的数学期望定理：设\((X,Y)\)是二维离散型随机变量，其分布律为\(P\{X=x_i,Y=y_j\}=p_{ij}\)，\(i,j=1,2,\cdots\)，\(Z=g(X,Y)\)是\((X,Y)\)的函数，则：\[E[g(X,Y)]=\sum_{i=1}^{\infty}\sum_{j=1}^{\infty}g(x_i,y_j)p_{ij}\]\(二维连续

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大家好，我是Edison。最近温习了ChatGPT的基本原理和语言模型的发展脉络，受益匪浅。老规矩，必须把自己学到的整理一下，才算学过。本篇我们快速复习一下上一篇的内容再次理解基于统计的语言模型，然后再了解下语言模型发展的重要里程碑。基于统计的NLP基本玩法上一篇我们了解到，在基于

目录通过MongoDBAtlas实现语义搜索与RAG——迈向AI的搜索机制一、引言二、语义搜索与MongoDBAtlas的背景三、MongoDBAtlas的向量搜索功能1.向量搜索的实现方式2.典型操作示例四、RAG在MongoDBAtlas的应用1、RAG是什么2、RAG的实现过程3、RAG的实际应

ChatGPT、百度文心一言等同类的大模型，都使用了Transformer架构，Transformer最大的特点是其有一个“自注意力机制”，搬个定义说的是：允许模型在处理每个输入元素时，能够考虑其与序列中所有其他元素之间的相关性，从而动态调整其权重。白话来说，就是模型要先理解输入句子的含义，才能

一、纲要 定义 1.new  Vec::new(); 2.采用宏 vec![1,2,3]; 操作 0.读取  索引语法或者get方法,注意索引从0开始.vec[0]或者vec.get(0)          vec[i]不会改变所有权，但如果发生越界，则会导致程序终止          get(i)返回