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12:56 AM · Nov 19 ,2025

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十天:函數編程與高效代碼

📚 今日目標 掌握R函數編寫和調試技巧 學習函數式編程概念 掌握向量化操作和循環優化 學習代碼性能分析和優化 掌握代碼重構和最佳實踐 🏗️ 第一部分:函數基礎 1.1 函數定義與結構 # 基本函數結構 # function_name - function(arguments) { # #

向量化 , AI寫作 , aigc , ci , 預分配

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十天:函數編程與高效代碼

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向量化 , AI寫作 , aigc , ci , 預分配

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獅子也瘋狂 - 深入體驗openGauss 7.0:核心亮點、實踐心得與實用建議

(目錄) 🦁一、7.0新特性 1. 資源池化架構升級,部署運維更簡潔 DataPod資源池化設計實現了存儲、計算與日誌模塊的解耦。特別值得一提的是其統一的XLog管理機制,備機無需再全量複製主節點日誌,大幅節約了存儲資源。這一改進尤其適合需要構建多個只讀備庫以分擔分析查詢壓力的業務場景。 實踐提示:部署主備集羣時,務必通過 gs_ssh 工具完成節點間的互信配置,並確保賬户

向量化 , 插入圖片 , aigc , SQL , stable diffusion

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mob649e81567471 - ollama向量模型

在機器學習和人工智能的領域中,向量模型是一種重要的表示方式,Ollama 向量模型就是其中的一個代表。Ollama 向量模型致力於高效處理和表示文本數據,以便在自然語言處理(NLP)任務中發揮重要作用。本文將探討解決Ollama向量模型相關問題的全過程,涵蓋技術原理、架構解析、源碼分析等方面。 背景描述 在當今信息爆炸的時代,文本信息的處理變得尤為重要。Ollama 向量模型通過

預處理 , 向量化 , 數據 , aigc

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樂逍遙happy - 大數據計算引擎正在拋棄 JVM

在寫這篇文章之前,Java 25正式發佈,其中JEP-508Vector API 迎來了第10次孵化,旨在提供一種向量計算的接口,從而獲得比等效標量計算更高的性能。傳統的基於Java虛擬機(JVM)的執行引擎在處理大規模數據時逐漸顯露出性能瓶頸 (標量計算) ,特別是在 CPU 密集型任務和內存管理方面。近年來,眾多大數據計算引擎開始轉向原生(Native)執行模型,採用 C++

向量化 , 大數據 , 數據 , jvm , 數據倉庫

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浪人小風光 - Docker詳解(二)——Docker技術原理與架構_docker原理與架構

Universe全解析:從Docker容器到VNC協議的AI環境架構 Universe是一個用於測量和訓練AI通用智能的軟件平台,能夠讓AI在全球範圍內的遊戲、網站和其他應用程序中進行學習和訓練。本文將深入解析Universe的架構,從Docker容器的環境隔離到VNC(虛擬網絡計算)協議的遠程交互,幫助普通用户及運營人員理解這個強大AI訓

向量化 , 雲計算 , 重置 , Docker

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mob64ca14085c24 - 代碼詳解:Numpy——通往人工智能的大門

目錄 人工智能之數據分析 numpy 前言 一、數組迭代(Iteration) ⚠️ 原則:儘量避免顯式 for 循環!優先使用向量化操作。 1. 一維數組:直接 for 循環 2. 多維數組:默認按第一維迭代(逐“行”) 3. 逐元素迭代

向量化 , 數組 , 迭代 , 前端開發 , Javascript

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