我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升

结合之前Matlab设计出来的向量化算法，实现了HatreeFork算法HatreeFork计算过程voidHatree_Fork(std::vector<double&ks,Eigen::MatrixXdN_up_avg,Eigen::MatrixXdN_down_avg,intncc){autoI

导读Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。腾讯课堂|

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,

“2020年将成体系化技术输出2019年全年“大数据技术与架构”累计发送文章304篇。原创127篇，原创率41.8%。技术方向包含了：实时计算技术方向：Flink、Spark、Kafka等离线计算技术方向：Hive、Hadoop、HDFS、Hbase等语言基础技术方向：

在2d空间上，假设角色的自身的y轴方向为正方向，如果要让角色随时面向一个目标点。这里假设（0，0）点为目标点第一种：Vector3vVector3.zerotransform.position;                //首先获得目标方向v.z0;         

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

本文是Python应用于推荐系统领域的技术文章。Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的userembedding、itemembedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入userembedding，近邻搜索it

2021前端会有什么新变化，首先需要搞清楚我们关注这些新技术的目的是什么？相信对于关注这个问题的人包括我来说，除了了解技术发展风向作为饭后谈资以外，最重要的是看能不能在公司内部落地、做出一番成绩来，当然升职加薪那都是后话了。回望过去首先定义一下我说的“过去”是2019年及以前。以史为镜，可以知兴替。回望一下过去，有利于我们对未来做出

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