向量化编程是现代汇编语言的热点，本文件介绍了向量化基本概念、编译器自动向量化、代码变换向量化、X86 intrinsic代码实例，以及ARM SVE特点等。

符号计算的局限性：有很多问题1）无法解，2）求解时间过长 数值计算：适用范围广，能处理各种复杂的函数关系，计算速度快，容量大。

机器学习总结一-算法公式的向量化实现vectorization

python学习笔记，包含一般函数-向量化函数-二元运算-ufunc对象

python 算法 外网下载太慢了，我就直接放这了。有zip和tgz两个文件

新闻文本数据挖掘案例——基于词向量化得数据挖掘

爬虫框架和文本清洗和文本向量化

text2vec text2vec，中文文本给vetor。（文本向量化表示工具，包括词向量化，句子向量化） 特征 文本向量表示 字词粒度，通过腾讯AI Lab开放式的大规模扩展中文 （文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin密码：tawe），获取字词的word2vec矢量表示。 句子粒度，通过求句子中所有单词词嵌入的预先计算得到。 篇章粒度，可以通过gensim库的doc2vec得到，应用替代，本项目不实现。 文本相似度计算 基准方法，估计两个句子间语义相似度最简单的方法就是求句子中所有单词词嵌入的前缀，然后计算两个句子词嵌入之间的余弦相似性。

通过堆叠对角线上和下方的 x 元素来创建列向量； 每一列都放入一个矩阵中。 它按列顺序执行此操作。 创建是因为我无法让 Mike Cliff 的 vech 函数处理多维数组。

bert模型句子向量化