dot-product

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    我对每个用户都有一个word2vec模型,所以我理解两个单词在不同模型上的样子。有没有比这更好的方式比较训练的模型? userAvec = Word2Vec.load(userAvec.w2v) userBvec = Word2Vec.load(userBvec.w2v) #for word in vocab, perform dot product: cosine_similarity

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    我有2个阵列x和y分别具有形状(2, 3, 3),(3, 3)。我想计算的点积z与形状(2, 3)通过以下方式: x = np.array([[[a111, a121, a131], [a211, a221, a231], [a311, a321, a331]], [[a112, a122, a132], [a212, a222, a232], [a312, a322, a332]

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    我已经实现了一个向量点积如下。 它与CUDA 7.5编译为compute_20,sm_20和const int THREADS_PER_BLOCK = 16;。 浮动和双打都发生这种情况。 它工作到n=368,但除此之外,结果是不正确的。我想知道问题出在我的实现代码还是我正在使用的值(请参阅第二个代码,初始化),例如可能是除n=368之外的添加引入了浮点错误(这可能很奇怪,因为浮点和双精度同时出现

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    我想知道如何使用点积。 b = matrix(1:70, ncol=7) g= matrix(1:48, ncol=6) resulta = matrix(0,6,7) for (c in 1:ncol(b)){ for (i in 1:ncol(g)){ resulta[i,c] <- sum((g[,i]) * (b[,c])) } } 警告消息: 1

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    这是用于物理引擎的: 当物体在斜坡上碰撞时,其速度将相应地调整为平行于所述斜坡。 要检查一个物体是朝向还是离开斜坡,我使用坡度法线和物体速度之间的点积。 问题出在浮点数学上。有时,物体的速度与坡度平行,但不完全平行,导致它被检测为碰撞。 在大多数情况下,这是不正确的,因为速度将不断被重新调整为平行,再次检查并再次被检测到。 有没有办法避免这种行为,而不必存储额外的变量? (我可以轻松地添加斜率的副

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    让我们有下面的代码 e1 : matrix([a1],[b1],[c1]); e2 : matrix([a2],[b2],[c2]); dotproduct(e1,e2); 第三行给出的输出 a1a2 + b1b2 +c1c2 我想有这样的事情,而不是( |e|是e规范): |e1||e2| 有没有办法为dotproduct函数提供一个简单的答案?

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    我正在训练NN使用强化学习来播放2048。或者至少我认为我是,因为我是新手。 这是NeuralNetwork.py样子: import random import numpy as np def nonlin(x, deriv=False): if(deriv==True): return x * (1-x) return 1/(1+np.exp(-x))

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    给定两个numpy的阵列,其中所述第一d尺寸在尺寸 import numpy d = 3 a = numpy.random.rand(2, 2, 2, 12, 3) b = numpy.random.rand(2, 2, 2, 5) 等于我想计算跨越那些第一尺寸的点积。这 a2 = a.reshape(-1, *a.shape[d:]) b2 = b.reshape(-1, *b.s

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    我在pyspark 1.6.1下表: +--------+-----+--------------------+ | key|carid| data| +--------+-----+--------------------+ | time| 1|[0.2, 0.4, 0.5, 0...| |velocity| 1|[2.0, 2.1, 2.3, 0...| | time| 2|

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    对于C语言来说是全新的。我有一个小程序,旨在解决使用pthread来查找大型2d矩阵的点积。现在,当调用分配给pthread的函数并访问作为变量传递的结构时,程序将中断并停止工作。我真的不知道做错了什么。这里是代码: 这是主要功能。 int main() { int rc; int threadcount = 1; char filename[100];