向量

关于MATLAB计算3维图的向量夹角总是不正确的问题记录因为最近在做无人机的一个项目，所以需要画出无人机的轨迹，然后再提取特征值，我这里在计算夹角的时候发现为什么在视觉上明明看的是钝角但是实际计算出来却是锐角的角度。如下图所示，看起来就是一个钝角，但是计算的结果始终是锐角。

西西弗Sisyphus

深度学习基础 - 向量投影flyfish给定两个向量 a \mathbf{a} a 和 b \mathbf{b} b，我们想要计算 a \mathbf{a} a 在 b \mathbf{b} b 上的投影。

数学建模--支持向量机目录SVM的基本原理SVM的应用场景实现细节与案例分析总结支持向量机（SVM）在处理非线性数据时的核函数有哪些，以及它们各自的优缺点是什么？

从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用向量嵌入是机器学习领域中一项极具吸引力且实用的技术，它为多种应用提供了基础支撑，包括自然语言处理（NLP）、推荐系统和搜索算法。无论是推荐引擎、语音助手还是语言翻译器，这些系统的背后都可能运用了向量嵌入技术。机器学习算法，与多数软件算法一样，依赖于数字信息进行处理。对于数值数据，通常可以直接使用或将其转换为数值形式，例如将分类数据转换为数字标签，以便于算法处理。

【RAG】RAG性能提升之路-RAPTOR：一种构建递归文档树的增强检索方法检索增强型语言模型（RALMs）在处理需要不断更新的知识和大量信息的文档时确实展现出了优势。然而，现有的方法在处理长篇文档时存在局限性，主要是因为它们通常只能检索较短的文本片段，这限制了对整体文档上下文的全面理解。在NLP中，长篇文档的检索和理解一直是一个挑战，因为传统检索方法往往难以有效处理长文档中的复杂结构和信息，可能导致检索结果不准确或遗漏关键信息。

cocos入门9：三维向量点乘在cocos creator中，三维向量的点乘（Dot Product）是一个基础但重要的概念，特别是在3D图形学、物理模拟和光照计算等领域。点乘的结果是一个标量（scalar），它描述了两个向量之间的角度关系以及其中一个向量在另一个向量方向上的投影长度。以下是对三维向量点乘的深入讲解教程。

线性代数：向量、张量、矩阵和标量在线性代数中，向量、张量、矩阵和标量都属于基础概念，特别是最近AI的爆火，向量和张量的概念也越来越普及，本文将介绍下这些基本概念。

线性代数基础【3】向量①向量②向量的模(长度)③向量的单位化④向量的三则运算⑤向量的内积(一)向量三则运算的性质(二)向量内积运算的性质

教你如何实现图片特征向量提取与相似度计算图片特征向量是一种用于描述图片内容的数学表示，它可以反映图片的颜色、纹理、形状等信息。图片特征向量可以用于做很多事情，比如图片检索、分类、识别等。

【考研数学】线形代数第三章——向量 | 3）向量秩的性质、向量空间、过渡矩阵紧接前文学习完向量组秩的基本概念后，继续往后学习向量的内容。性质 1（三秩相等） —— 设 A = ( β 1 , β 2 , … , β n ) = ( α 1 , α 2 , … , α n ) T \pmb{A=(\beta_1,\beta_2,\dots,\beta_n)=(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_n)^T} A=(β1,β2,…,βn)=(α1,α2,…,αn)T ，其中 α 1 , α 2 , … , α n \pmb{\alpha_1,\alpha_2,

【考研数学】矩阵、向量与线性方程组解的关系梳理与讨论两个原因让我想写这篇文章，一是做矩阵题目的时候就发现这三货经常绑在一起，让人想去探寻其中奥秘；另一就是今天学了向量组的秩，让我想起来了之前遗留下来的一个问题：到底存不存在系数矩阵的秩和增广矩阵的秩之差比 1 大的情况？可能这个问题有点抽象，不过看了下面的具体说明应该就能理解了。

程序员爱德华

线性代数(主题篇)：第三章:向量组、第四章:方程组§ 3 §3 §3 向量组 { ①部分相关，整体相关 ②整体无关，部分无关 ③低维无关，高维无关 ④高维相关，低维相关 \begin{cases} ①部分相关，整体相关\\ ②整体无关，部分无关\\ ③低维无关，高维无关\\ ④高维相关，低维相关 \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧①部分相关，整体相关②整体无关，部分无关③低维无关，高维无关④高维相关，低维相关