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向量的加法推广在线播放_向量的加法图(2024年11月免费观看)

内容来源：蜘蛛SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

向量的加法推广

高职数学知识点全面梳理 𐟓š 高职数学知识点全面梳理，助你轻松备考！ 𐟔 抛物线定义：抛物线方程为 y^2 = 4px 或 x^2 = 4py。图象：焦点 F(0, p) 或 F(p, 0)，准线方程为 x = -p 或 y = -p。性质：轴对称性，顶点在原点，准线与对称轴平行。弦长公式：若直线 y = kx + b 与抛物线相交于 A(x1), B(x2) 两点，则弦长 AB = 2p / sqrt(1 + k^2)。 𐟔 双曲线定义：双曲线方程为 x^2 - y^2 = 2a 或 y^2 - x^2 = 2a。图象：焦点 F(-c, 0) 或 F(c, 0)，渐近线方程为 y = ⱸ。性质：轴对称性，顶点在原点，渐近线与对称轴平行。渐近线方程：渐近线方程为 y = ⱳqrt(a^2 + b^2)x。 𐟔 平面向量基本概念：向量既有大小又有方向，记作 →a。零向量：长度为0的向量，记作 →0。单位向量：长度为1的向量，记作 →e。相等向量：长度相等且方向相同的向量。平行向量：方向相同或相反的非零向量，记作 →a // →b。相反向量：与长度相等、方向相反的向量，记作 -→a。线性运算：向量的加法、减法和数乘运算。数量积：→a ⷠ→b = |→a| ⷠ|→b| ⷠcos€‚ 向量的坐标表示：设 →a = (x1, y1)，→b = (x2, y2)，则 →a + →b = (x1 + x2, y1 + y2)。已知两点 A(x1, y1), B(x2, y2)，求向量 →AB = (x2 - x1, y2 - y1)。 𐟔 圆与椭圆定义：圆的方程为 (x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2，椭圆的方程为 (x/a)^2 + (y/b)^2 = 1。图象：焦点 F(a, 0) 或 F(-a, 0)，对称中心在原点。性质：轴对称性，顶点在原点，短轴和长轴分别为 b 和 a。离心率的定义：e = c / a 或 e = sqrt(1 - b^2 / a^2)。弦长公式：若直线 y = kx + b 与圆或椭圆相交于 A(x1), B(x2) 两点，则弦长 AB = 2sqrt(D)。 𐟓 以上是高职数学中的一些重要知识点，希望对你有所帮助！记得多做练习，掌握这些知识点，考试一定没问题！加油！𐟒ꀀ

机器学习必备线性代数知识速查手册 ### 向量和矩阵的基本概念 𐟓 向量：向量是空间中的一个点或一组坐标的有序数组。简单来说，它就像一个箭头，指向某个方向。矩阵：矩阵是由一组行和列组成的矩形阵列，每个元素都可以用行和列的索引来标识。就像一个表格，每个格子都有一个值。向量的加法和标量乘法 𐟔„ 向量的加法：就是把两个向量的对应元素加起来。标量乘法：就是用一个标量（也就是一个数）乘以向量，结果是一个新的向量。这两个操作都可以表示向量之间的线性组合。向量的长度和单位向量 𐟓 向量的长度：也叫范数或模，是向量的大小或长度，可以用勾股定理来计算。单位向量：长度为1的向量，用来表示方向。就像一个单位圆上的点，长度总是1。矩阵的转置和逆矩阵 𐟔„ 矩阵的转置：把矩阵的行和列互换得到的新矩阵。就像把表格转个90度。逆矩阵：如果一个矩阵A存在逆矩阵A^-1，那么A*A^-1=I，其中I是单位矩阵。就像一个方程的解，有且只有一个。矩阵的乘法和行列式 𐟓ˆ 矩阵的乘法：两个矩阵相乘得到的新矩阵，需要满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。就像两个表格的乘积。行列式：一个方阵的行列式是一个标量值，表示该矩阵的行和列的线性关系。就像一个方程组的系数。特征向量和特征值 𐟌€ 特征向量：对于一个矩阵A，如果存在一个非零向量v，使得Av=，其中˜露€个标量，那么v就是A的特征向量。特征值：对于一个矩阵A和它的特征向量v，˜ﶧš„伸缩因子，称为A的特征值。就像一个弹簧的劲度系数。矩阵的奇异值分解 𐟔犥凥𜂥€𜥈†解：将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中一个是左奇异矩阵、一个是右奇异矩阵，另一个是对角矩阵。就像把一个复杂的机器拆分成几个简单的部分。矩阵的范数 𐟓 矩阵的范数：矩阵的范数是矩阵向量的一种推广，用来衡量矩阵在空间中的大小。常用的矩阵范数包括L1范数、L2范数和Frobenius范数。就像一个物体的重量或体积。向量空间和线性变换 𐟌 向量空间：一个向量空间是由一组向量和一组标量（通常是实数或复数）构成的集合，满足一定的线性性质。线性变换：一个线性变换将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中的向量，并保持向量空间的线性性质不变。就像一个函数，输入一个值，输出一个新的值。线性方程组和解的表示 𐟓 线性方程组：一组线性方程的集合，其中每个方程都是形如a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b的形式。就像一堆方程组。解的表示：线性方程组的解可以表示为向量x的形式，其中x的每个元素对应一个未知数的解。就像一个方程组的解集。特征分解和奇异值分解的应用 𐟛 ️ 特征分解：一些数学问题可以通过特征分解来求解，例如求解矩阵的特征向量和特征值，或者求解线性方程组的解。奇异值分解：奇异值分解常用于数据压缩和降维等领域，例如在主成分分析（PCA）中，可以使用奇异值分解来求解数据的主成分。就像用一些简单的部分来描述一个复杂的事物。

共线定理妙用，求m+2n 𐟎𗲧Ÿ奜褸‰角形ABC中，点M和N分别满足M=mAB，AN=nAC，D是线段BC上靠近B的三等分点，点E为AD的中点，且M、N、E三点共线。 1️⃣ 用B和AC来表示AD：首先，根据向量的加法原理，我们有： AD = AB + BD 因为D是BC的三等分点，所以BD = (2/3)BC 那么，AD = AB + (2/3)BC 由于M、N、E三点共线，我们可以利用三点共线定理来找到AD的另一种表示方式。根据定理，我们有： AD = AM + MN + NE 因为M=mAB，AN=nAC，所以： AD = mAB + nAC + NE 由于E是AD的中点，所以NE = (1/2)AD 将这个结果代入上面的等式，我们得到： AD = mAB + nAC + (1/2)AD 整理后，我们得到： AD = (2m + n)AB + (2n - 1)AC 2️⃣ 求m+2n的最小值：根据基本不等式，我们知道： m+2n ≥ 2√(2mn) 当且仅当m=n时，等号成立。所以，m+2n的最小值为2√(2mn)。

自注意力机制揭秘𐟔 𐟤” 为什么需要自注意力机制？在传统的AI模型中，如RNN（循环神经网络），处理文本数据时需要按顺序逐步处理每个元素，效率较低。而自注意力机制不依赖序列的顺序，允许模型在计算过程中同时考虑序列中的所有元素，极大提升了效率。 𐟤” 自注意力机制具体是什么？简单来说，自注意力机制就是评估输入序列中每个词与其他词的相关性（注意力分数）。两个词的相关性越高，模型在学习其中一个词的含义时就会越多参考另一个词。 𐟤” 为什么自注意力机制需要位置编码？在进行注意力分数计算前，模型会将每个词转化为对应的数据向量（词嵌入）来表示词的含义。如果只基于这些词义向量计算，模型将无法考虑到词在序列中的位置，也就无法学会“语言的顺序”。因此，需要生成一个可以唯一表征位置的向量，与原词义向量相加。这样做后，模型在空间中的位置发生变化，从而表征了更多信息。

空间向量运算的坐标表示欢迎大家批评指正！ 𐟓Š 四边形向量的坐标表示设四边形ABCD的顶点坐标分别为A(x1, y1, z1)、B(x2, y2, z2)、C(x3, y3, z3)和D(x4, y4, z4)。则向量AB的坐标表示为：AB = (x2 - x1, y2 - y1, z2 - z1)。同理，向量AC的坐标表示为：AC = (x3 - x1, y3 - y1, z3 - z1)。 𐟓Œ 空间向量的加法与减法设向量AB的坐标为(x2 - x1, y2 - y1, z2 - z1)，向量BC的坐标为(x3 - x2, y3 - y2, z3 - z2)。则向量AC的坐标为：AC = AB + BC = (x3 - x1, y3 - y1, z3 - z1)。同样地，向量AD的坐标为：AD = AB - BD = (x4 - x1, y4 - y1, z4 - z1)。 𐟓 空间向量的数量积设向量AB的坐标为(x2 - x1, y2 - y1, z2 - z1)，向量AC的坐标为(x3 - x1, y3 - y1, z3 - z1)。则向量AB与AC的数量积为：AB ⷠAC = (x2 - x1) 㗠(x3 - x1) + (y2 - y1) 㗠(y3 - y1) + (z2 - z1) 㗠(z3 - z1)。 𐟓 空间向量的平行与垂直设向量AB的坐标为(x2 - x1, y2 - y1, z2 - z1)，向量CD的坐标为(x4 - x3, y4 - y3, z4 - z3)。若AB与CD平行，则存在实数k，使得AB = k 㗠CD。若AB与CD垂直，则AB ⷠCD = 0。 𐟓 练习题计算向量AB与AC的数量积，其中A(1, 0, 0)，B(2, 3, 5)，C(4, 5, 7)。解：AB = (2 - 1, 3 - 0, 5 - 0) = (1, 3, 5)，AC = (4 - 1, 5 - 0, 7 - 0) = (3, 5, 7)。则AB ⷠAC = 1 㗠3 + 3 㗠5 + 5 㗠7 = 47。

向量的基本概念与表示方法，以及加法运算向量与标量向量：既有大小又有方向的量，例如力、速度和位移等。标量：只有大小没有方向的量，例如年龄、身高和体重。向量的表示方法几何表示：用带有箭头的线段表示，三要素包括起点、方向和长度。代数表示：用向量AB、向量CD或向量a、向量b来表示。特殊向量零向量：模长为0的向量。单位向量：模长为1的向量。相等向量与共线向量共线向量：也叫平行向量，方向相同或相反的向量。相等向量：大小相等、方向相同的向量。零向量与任意向量平行。向量加法向量加法满足交换律和结合律，与实数加法类似。位移的合成可以用向量加法的三角形法则：“向量a与向量b首尾相接”得到向量c=向量a+向量b。力的合成可以用向量加法的平行四边形法则：“向量a与向量b同起点”得到向量c=向量a+向量b。当向量a与向量b不共线时，三角形法则与平行四边形法则可以统一使用。如果向量a和向量b是共线向量，那么向量加法只能使用三角形法则。模长之间的关系当向量a和向量b共线时，模长之间的关系取等号。当向量a和向量b不共线时，根据三角形的性质，任意两边之和大于第三边，可以得到模长之间的关系。

鹏城ⷧ›˜古𜚲000亿参数语言模型揭秘鹏城ⷧ›˜古˜倫𑩹城实验室领头的技术团队共同研发的，它基于“鹏城云脑Ⅱ”和国产MindSpore框架的自动混合并行模式，在2048卡算力集群上实现了大规模分布式训练。这是业界首个拥有2000亿参数的中文预训练生成语言模型。盘古š„预训练模型在知识问答、知识检索、知识推理和阅读理解等文本生成领域表现出色，尤其在小样本学习能力方面非常强大。盘古补ž‹的架构主要分为两个部分：编码器和解码器。编码器负责将输入的文本转换为文本向量，而解码器则将这些向量转换回文本形式。在盘古补ž‹中，编码器和解码器都采用了多头自注意力机制，这使得模型能够关注文本的不同部分并提取有用的信息。此外，盘古😤𝿧”褺†一种称为“残差连接”的技术，将输入文本的向量与编码器和解码器中的其他向量相加，有助于模型更好地捕捉文本中的信息。盘古补ž‹的几个关键要点包括：业界首个2000亿参数的中文自回归语言模型代码和模型逐步全开源首创顺序自回归预训练语言模型ALM MindSpore超大规模自动并行技术模型基于国产全栈式软硬件协同生态（MindSpore+CANN+昇腾910+ModelArts）

机器学习中的线性代数基础知识速查指南在机器学习中，线性代数是不可或缺的一部分。为了帮助你更好地理解，我将为你提供一些基本的线性代数知识速查。 1️⃣ 向量 (Vector) 𐟓š 定义：向量是具有大小和方向的量，在机器学习中，它们通常用于表示数据和特征。介绍：向量可以是行向量（如 [1, 2, 3]）或列向量（如 [[1], [2], [3]]）。用途：向量用于表示空间中的点，实现数据的存储和计算。 2️⃣ 矩阵 (Matrix) 𐟓˜ 定义：矩阵是由向量组成的二维数组。介绍：矩阵由行和列组成，可以用 Aij 表示矩阵 A 的第 i 行第 j 列的元素。用途：矩阵在机器学习中主要用于表示数据集和线性变换。 3️⃣ 矩阵加法 (Matrix Addition) ➕ 定义：两个矩阵相加得到的新矩阵。介绍：两个矩阵的形状必须相同，相加时将对应位置的元素相加。用途：矩阵加法用于合并信息和计算数据的变化。这些知识是机器学习的基础，掌握它们将有助于你更好地理解和应用线性代数。希望这份速查指南对你有所帮助！

𐟓空间向量与立体几何全解析𐟓 𐟔探索空间向量的奥秘，轻松解决立体几何难题！𐟒ꊊ𐟓Œ第一站：空间向量的基础概念 - 空间向量：具有大小和方向的量，是描述空间位置和运动的重要工具。 - 向量加减法：通过平移或旋转来合成或分解向量，掌握这一点，空间变换不再难！ 𐟓Œ第二站：立体几何中的向量应用 - 直线与平面的关系：利用空间向量，轻松判断直线与平面的位置关系。 - 角与距离的计算：通过向量的夹角和投影，精确计算几何角和距离。 𐟓Œ第三站：高级技巧与案例分析 - 向量的线性组合：理解并应用向量的线性组合，解决复杂几何问题。 - 案例分析：通过实际案例，深入理解空间向量在立体几何中的应用。 𐟎‰现在，就让我们一起踏上这趟奇妙的空间向量与立体几何之旅吧！𐟚€

ViT新星闪耀！图像识别革新 𐟌Ÿ今天，我们来聊聊视觉领域的新星——Vision Transformer（ViT），这是一种让图像识别焕发新生机的革命性架构！ 𐟔ViT是什么？ ViT是由Google Research在2020年推出的创新之作。它巧妙地将原本在自然语言处理（NLP）领域大放异彩的Transformer架构，应用到图像识别任务中。ViT的成功不仅打破了卷积神经网络（CNN）在视觉领域的垄断，更展示了Transformer在视觉任务中的无限可能！ 𐟔ViT模型架构解析 𐟚€图像分片：ViT将输入图像切割成若干小块，每个小块被展平并嵌入到一个固定维度的向量中，作为Transformer的输入序列。 𐟚€位置嵌入：为了保留图像片块间的相对位置信息，ViT引入了位置嵌入，将其与图像片块的嵌入向量相加。 𐟚€Transformer编码器：处理后的图像片块序列进入标准的Transformer编码器，通过多层多头自注意力和前馈网络，捕捉图像片块间的全局依赖关系。 𐟚€分类头：模型从序列中提取第一个向量（类令牌），通过一个简单的线性层进行图像分类。 𐟔ViT的创新与优势 𐟚€全局视角：ViT能捕捉图像的全局依赖，而非局限于局部。 𐟚€无需卷积：展示了Transformer在视觉任务中的潜力，挑战了CNN的主导地位。 𐟚€可扩展性：易于通过增加编码器层来扩展模型，适应更复杂任务。 𐟔ViT的影响 ViT的成功不仅在学术界掀起波澜，也在工业界激发了对Transformer在视觉任务中应用潜力的探索。它证明了Transformer不仅在处理序列数据上表现卓越，同样能在图像处理领域大放异彩。 𐟌Ÿ在AI的浩瀚宇宙中，ViT就像一颗璀璨的新星，照亮了视觉识别领域的新方向。

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