教程:AzureOpenAI服务嵌入和文档搜索azure openai embedding
returnnp.dot(a,b)/(np.linalg.norm(a)*np.linalg.norm(b))defget_embedding(text,model="text-embedding-ada-002"):#model="deployment_name"returnclient.embeddings.create(input=[text],model=model).data[0].embeddingdefsearch_docs(df,user_query,top_n=4,to_prin...
AI神奇魅力的源点:相似度
normalized_x=x/np.linalg.norm(x,axis=1,keepdims=True)#使用cosine_similarity计算相似度similarity_matrix=cosine_similarity(normalized_x)print(“nCosineSimilarityMatrix:”)print(‘n’,similarity_matrix)#END接着,就执行这个程序。此时输入3维向量:[[255,0,0],[255,1...
聚类算法(下):10个聚类算法的评价指标
a_i=np.mean([np.linalg.norm(X[i]-X[j])forjinrange(n_samples)ifkm_labels[j]==km_labels[i]andj!=i])b_i=np.min([np.mean([np.linalg.norm(X[i]-X[j])forjinrange(n_samples)ifkm_labels[j]==k])forkincluster_labelsifk!
OpenAI CLIP模型袖珍版,24MB实现文本图像匹配,iPhone上可运行
换句话说,在进行下面操作之前:image_vectors/=np.linalg.norm(image_vectors,axis=-1,keepdims=True)cosine_similarities=text_vector@image_vectors我们需要先进性如下操作:#addbiastotheimagevectorsimage_vectors+=scale*textness_bias#oraddbiastothetextvectortext_vector...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
2个阵列A[1,2,3,]和b[8,9,10]之间的欧氏距离可以通过分别取每个点的欧氏距离来计算。使用numpy.linalgy.norm()-19、误差和剩余误差的区别是什么?误差是指预测值与实际值之间的差值。数据科学中最常用的误差计算方法是平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)。而剩余误差是一组观测值与...
程序员炫酷溜娃!用代码画地球、日月的动态轨道模型
phi=np.degrees(np.linalg.norm(vec))returnphi,vecdefget_ellipse_orbit(a,e,n):"""计算椭圆轨道,a为长半轴,e为离心率,n为轨道点数"""t=np.linspace(0,2*np.pi,n)r=a*(1-e*e)/(1-e*np.cos(t))
白嫖!Maya与Unreal实时同步的插件神仙玩法解析
n=np.linalg.norm(I-shouldBeIdentity)returnn<1e-6以下是maya的画面以及相机的旋转值。下面我们用这段完整代码来检验是否正确。frommaya.apiimportOpenMayaasom2importmaya.cmdsascmdsimportnumpyasnpimportmath
30万行数据,Python 分析科比二十年职业生涯
5v,w=np.linalg.eigh(covarianceMatrix)6v=2.5*np.sqrt(v)#gotounitsofstandarddeviationinsteadofvariance用标准差的单位代替方差78#计算椭圆角和两轴长度并画出它9u=w[0]/np.linalg.norm(w[0])10angle=np.arctan(u[1]/u[0]...
哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法,源代码库已...
lp_norm=np.atleast_1d(np.linalg.norm(X,p,axis))lp_norm[lp_norm==0]=1returnX/np.expand_dims(lp_norm,axis)#标准化数据集Xdefstandardize(X):X_std=np.zeros(X.shape)mean=X.mean(axis=0)
基于Python的11种经典数据降维算法
lp_norm=np.atleast_1d(np.linalg.norm(X,p,axis))lp_norm[lp_norm==0]=1returnX/np.expand_dims(lp_norm,axis)#标准化数据集Xdefstandardize(X):X_std=np.zeros(X.shape)mean=X.mean(axis=0)