提供一种高效算法,用于计算点云数据中每个点的法向量,并附带测试数据,方便验证算法效果。
快速点云法向量计算
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Python商品推荐算法Embedding词向量计算
词向量的商品推荐算法,用起来还挺顺手的,尤其是你要做个推荐系统时,直接用 Python 搭一套 embedding 模型就能跑起来。训练语料用得好,效果还真不差。
embedding 的计算逻辑其实不复杂,就是把文本或者商品标签转成向量,做个余弦相似度匹配,谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多,熟悉 NLP 的你肯定上手快。
像我之前做电商类项目时,就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快,代码也简单,维护起来也方便。你要是想试试看,建议从小规模文本数据开始练练手,数据干净、结果也直观。
相关的资料我也挑了几个,像Spark MLlib 的 ALS 算法实战,还有
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% [circFun, rad, C, n] = circleArc3d(A,B,T) % %在3D空间中构造一个弧线,该弧线穿过点A和B,并且在A点处通过T指定的切线向量。 % %输入: % A =起点% B =终点% T = A处的切向量% %输出: % circFun = @(t) =当t从0到1时从A插入到B % rad =弧线的半径% C =弧线的中心% n =弧线所在平面的法线单位% %注释: %如果不带参数运行,那么这个函数会自动%调用一个测试程序,将随机数据集的结果可视化。
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