一、内积1.1、定义内积（innerproduct）又称数量积（scalarproduct）、点积（dotproduct），是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。两个向量a\a1,a2,…,an\和b\b1,b2,…,bn\的点积定义为：a·ba1b1a2b2……an\bn。使用矩阵乘法并把（

·仿射变换是由一个线性变换与一个平移变换组合而成。对于向量来说平移操作是没有意义的，而平移变换只能应用于点。·齐次坐标表示，是将原先的三元组扩展成四元组，第四个坐标w的取值将根据被描述对象是点还是向量而定。具体如下：w0是向量，w1是点。·说完两个基本概念后，我们来说说仿射变换的具体公式：!a(u)\iota(u)b

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1\.numpy.array()该方法可以直接定义一个向量或矩阵测试代码importnumpyasnpvectornp.array(1,2,3,4)metrixnp.array(1,2,3,4,

1、概念独热编码（OneHotEncoding） 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量，该向量最多具有一个单一的单值，该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。此编码允许期望连续特征（例如逻辑回归）的算法使用分类特征。对于字符串类型的输入数据，通常首先使用StringIndexer

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背景这两年来大模型及其热门，不仅各大厂家的模型层出不穷，各类RGA、Agent应用也花样繁多。这也带火了一批基础设施，比如Langchain、向量数据库（也叫矢量数据库VectorDatabase）等。现在市场上的向量库种类特别繁多，但主要还是分为两类，一