6.2 最大间隔与支持向量 6.2 最大间隔与支持向量 通过前面的分析可知：函数间隔不适合用来最大化间隔，因此这里我们要找的最大间隔指的是几何间隔，于是最大间隔分类器的目标函数定义为： 一般地，我们令r^为1（这样做的目的是为了方便推导和目标函数的优化），从而上述目标函数转化为： 对于y(w’x+b)=1的数据点，即下图中位于w’x+...

10.5 全局向量的词嵌入（GloVe） 10.5.1 GloVe模型 10.5.2 从条件概率比值理解GloVe模型 小结 参考文献 10.5 全局向量的词嵌入（GloVe） 让我们先回顾一下word2vec中的跳字模型。将跳字模型中使用softmax运算表达的条件概率 记作 ，即 其中 和 分别是索引为 的词 作为中...

向量化执行和行列混合引擎 背景信息 向量化执行 行列混合存储引擎 列存下的数据压缩 向量化执行和行列混合引擎 背景信息 在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空...

3.7 OpenCL C++ Wapper向量加法 3.7 OpenCL C++ Wapper向量加法 Khronos组织也在后续的OpenCL标准中定义了一套C++ Wapper API。C++ API与C API是对应的(比如，cl::Memory对应cl_mem)，不过C++ 需要对异常和类进行处理。下面的代码对应的与代码清单3.4中的C代...

一、 线性可分支持向量机 1.1 函数间隔 1.2 几何间隔 1.3 硬间隔最大化 1.4 支持向量 1.5 对偶算法 一、 线性可分支持向量机 给定一个特征空间上的训练数据集 ，其中 。 为第 个特征向量，也称作实例； 为 的类标记； 称作样本点。 当 时，称 为正例。 当 时，称 为负例。 假设训练数据集是线...

支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 理解 SVM 使用 SVM 进行手写数据识别 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 理解 SVM 对“SVM 是什么”有个基本了解 使用 SVM 进行手写数据识别 学习使用 OpenCV 中的 SVM 功能函数

使用向量化执行引擎进行调优 使用向量化执行引擎进行调优 openGauss数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎，分别对应行存表和列存表。 一次一个batch，读取更多数据，节省IO。 batch中记录较多，CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行，函数调用次数少。 一次处理一批数据，效率高。 openGauss数据库所以对于分析类...

2.6 为Eigen库使能向量化 准备工作 如何实施 工作原理 更多信息 2.6 为Eigen库使能向量化 NOTE :此示例代码可以在 https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-02/recipe-06 中找到，包含一个C++示例。该示例在CMake 3.5版...

点乘 差乘 点乘 a • b = | a | x | b | x cos Ɵ; float r = Vector3 . Dot ( a , b ); 如果 r 大于 0，则可以判断目标在我的前方 r 小于 0，目标在我后方 a 可以用主角的 forward 方向 b 用目标的 posi...