向量化引擎 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 向量化引擎 可获得性 本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。 特性简介 openGauss提供向量化引擎，通常用在OLAP数据仓库类系统。主要是因为分析型系统通常是数据处理密集型，基本上都是采用顺序方式来访问表中大部分的数据，然后再进行计...

向量化引擎 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 向量化引擎 可获得性 本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。 特性简介 openGauss提供向量化引擎，通常用在OLAP数据仓库类系统。主要是因为分析型系统通常是数据处理密集型，基本上都是采用顺序方式来访问表中大部分的数据，然后再进行计...

向量化引擎 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 向量化引擎 可获得性 本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。 特性简介 openGauss提供向量化引擎，通常用在OLAP数据仓库类系统，因为分析型系统通常都是数据处理密集型负载，基本上都是采用顺序方式来访问表中大部分的数据，然后进行计算...

支持向量机算法 功能介绍 参数说明 脚本示例 运行脚本 运行结果 运行结果 支持向量机算法 功能介绍 支持向量机是一个二分类算法 支持向量机组件支持稀疏、稠密两种数据格式 支持带样本权重的训练 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 C 惩罚项系数 支持向量机算法参数 Doub...

特征向量 什么是特征向量 为什么要用特征向量 应用领域 特征向量 什么是特征向量 向量是具有一定大小和方向的量，可以简单理解为一串数字的集合，就像一行多列的矩阵，比如：[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项，每一列代表一个该数据项的各个属性。 特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿...

向量检索算法 精确检索 近似检索 基于树的搜索算法 基于哈希的空间划分法 向量量化的编码算法 基于图的搜索方法 向量检索算法 通常来说，面向向量的相似性检索的方法分为精确检索和近似检索两类。 精确检索 精确检索的本质就是线性查找。线性查找通过在整个向量空间内，遍历所有已存向量计算其与检索向量的距离，通常是计算欧几里德距离或者点积。欧...

高等向量数学 平面 到平面的距离 远离原点 在二维空间中构造平面 平面的一些示例 三维碰撞检测 更多信息 高等向量数学 平面 单位向量的点积还有一个有趣的性质。请想象垂直于这个向量（通过原点）经过一个平面。平面将整个空间划分为正（在平面上）和负（在平面下），而（与普遍的看法相反）你也可以在 2D 中进行这样的数学运算： 垂直于表面...

高等向量数学 平面 到平面的距离 远离原点 在二维空间中构造平面 平面的一些示例 三维碰撞检测 更多信息 高等向量数学 平面 点乘对于单位向量还有一个有趣的性质.想象垂直于这个向量(通过原点)经过一个平面.平面将整个空间划分为正(在平面上)和负(在平面下),(与普遍的看法相反)您也可以在2D中使用它们的数学: 垂直于表面的单位...

插入、删除向量 在集合中插入向量 在分区中插入向量 通过 ID 删除向量 常见问题 插入、删除向量 你可以在集合或集合的分区中进行向量操作，本页提供以下内容： 在集合中插入向量 在分区中插入向量 通过 ID 删除向量 在集合中插入向量 随机生成 20 个 256 维的向量： >>> import random ...

特征向量 什么是特征向量 特征向量的优势 应用领域 特征向量 什么是特征向量 向量是具有一定大小和方向的量，可以简单理解为一串数字的集合，就像一行多列的矩阵，比如：[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项，每一列代表一个该数据项的各个属性。 特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿-蓝...