课程安排 一、大数据概述 二、大数据处理架构Hadoop 三、分布式文件系统HDFS 四、分布式数据库HBase 五、MapReduce 六、Spark 七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序 八、PythonSpark集成开发环境 九、PythonSpark决策树二分类与多分类 十、PythonSpark支持向量机 十一

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,

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张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

一.使用向量原理转换到目标方向为了让角色的自身y转向目标方向，并且以最小角度旋转，要点是获得当前方向与目标方向的叉值，从而判断应该旋转的方向floatrotateSpeed;//相对目标位置运动voidtrackPosition02(Vector3tarPosition){Vector3targetDirtarPo

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检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。