牛bMM

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.4k累计阅读 1.4k平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄26年

关注

原创最新推荐文章于 2026-04-26 09:20:13 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【自然语言处理】正向最大匹配算法（FMM），反向最大匹配算法（BMM）和双向最大匹配算法（BM）原理及实现若字典中存在这样的一个字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。逆向最大匹配法从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符（为词典中最长词数）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。双向最大匹配算法的原理就是将正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法进行比较，从而选择正确的分词方式。阅读详情

操我哭了- -

收录于

每天都应有收获

当前文章被收录于：

每天都应有收获

28 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

【pytorch】torch.mm，torch.bmm以及torch.matmul的使用 torch.mm torch.mm是两个矩阵相乘，即两个二维的张量相乘如下面的例子 mat1 = torch.randn(2,3) print("mat1=", mat1) mat2 = torch.randn(3,2) print("mat2=", mat2) mat3 = torch.mm(mat1, mat2) print("mat3=", mat3) 但是如果维度超过二维，则会报错。RuntimeError: self must be a matrix torch.bmm 它其实就是加了一阅读详情

相关推荐

Pytorch中张量矩阵乘法函数(mm, bmm, matmul)使用说明，含高维张量实例及运行结果

input(Tensor) – – 第一个要相乘的矩阵** mat2* (Tensor) – – 第二个要相乘的矩阵不支持广播到通用形状、类型推广以及整数、浮点和复杂输入。input(Tensor) – – 第一批要相乘的矩阵** mat2* (Tensor) – – 第二批要相乘的矩阵不支持广播到通用形状、类型推广以及整数、浮点和复杂输入。input(Tensor) – – 第一个要相乘的张量** mat2* (Tensor) – – 第二个要相乘的张量支持。

qq_39407949的博客 1万+

中文分词算法（正向最大匹配算法（FMM）、逆向最大匹配算法（RMM）和双向最大匹配算法（BMM））

算法类型扫描方向优点缺点正向最大匹配从左向右实现简单、速度快易产生歧义，依赖词典完整性逆向最大匹配从右向左能在部分情况避免正向匹配的歧义同样依赖词典，部分情况下分词结果也可能不准确双向最大匹配双向对比综合两者优点，结果更合理算法复杂度高，仍受词典质量影响注意：三种算法都依赖于词典，词典不全或质量较低都会影响分词结果。分词过程中的歧义问题往往需要结合上下文或引入统计信息、机器学习方法（如 HMM、CRF）来进一步解决。

2301_76901778的博客 3109

FMM前向最大分词技术

Java语言编写的优秀的中文前向最大分词程序。程序简单容易理解，对于理解中文分词思想有很大的帮助。

最大匹配算法(包含FMM、BMM、BIMM完整代码)

中文分词是将句子转化成词的表示，自动识别句子中的词，在词与词之间加入边界分隔符，分割出各个词汇。在汉语中，虽然是以字为最小单位，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。因此处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转为词的表示，是必不可少的文本数据预处理步骤。而最大匹配算法是是中文分词中常见的算法。

m0_51932264的博客 2729

正向最大匹配(FMM)和逆向最大匹配(BMM)的分词系统

用C#开发的基于正向和逆向最大匹配的分词程序。

手把手教你用STM32CubeMX和HAL库驱动MT6835磁编码器（SPI读取21位角度）

本文详细介绍了如何使用STM32CubeMX和HAL库驱动MT6835磁编码器，通过SPI接口读取21位高精度角度数据。从硬件准备、CubeMX配置到HAL库驱动实现与优化，提供了完整的实战指南，帮助开发者快速掌握磁编码器的应用技巧，适用于机器人关节和精密仪器等高精度场景。

weixin_28716769的博客 439

用python实现FMM和BMM

词是自然语言中能够独立运用的最小单位，是自然语言处理的基本单位。自动分词分析就是利用计算机对自然语言的形态进行分析，判断词的结构和类别等。

lyb06的博客 1387

STM32单片机：驱动ADS1115四个通道全开程序

本文介绍了德州仪器(TI)的ADS1115高精度16位模数转换器(ADC)及其应用实现。该芯片具有16位分辨率、可编程增益放大器(PGA)和低功耗特性，支持±0.256V至±6.144V量程。文章提供了完整的C语言驱动代码，包括初始化、配置寄存器读写、单次/连续转换模式设置、电压值读取等功能实现。代码通过I2C接口与ADS1115通信，支持多通道选择和不同PGA设置，可实现高精度模拟信号采集。该方案适用于需要精密测量的嵌入式系统，如传感器数据采集等应用场景。

weixin_42122070的博客 689

torch.bmm()函数解读

函数作用计算两个tensor的矩阵乘法，torch.bmm(a,b),tensor a 的size为(b,h,w),tensor b的size为(b,w,h),注意两个tensor的维度必须为3. 代码示例 >>> c=torch.randn((2,5)) >>> print(c) tensor([[ 1.0559, -0.3533, 0.5194, 0....

qq_40178291的博客 17万+

深入理解HanLP1.x，填平可能遇到的坑

提取指定数量的摘要。自定义词典为什么要单独领出来讲呢？因为在我们的业务开发中，可能分词的效果并不理想，需要定制自己的词库，索引更加常用。例如：小米su7特斯拉modelY比亚042025款6575767670908我们需要分出小米su72025款等词。我们分别看看用字典和不用字典的效果。

static_coder的博客 977

c++实现异步线程池并详细分析线程池析构流程

多线程编程是提高程序性能和响应能力的关键技术之一,异步线程池作为多线程编程的一种有效实现方式，能够管理和复用线程资源，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。在本文中，我们将深入探讨如何实现一个异步线程池。

2301_76564925的博客 1598

关于torch.bmm()函数计算过程

很多框架中提供的矩阵乘法都是出于简化计算的考虑，很多情况下在进行计算时候都会牵扯到 batch size 这一个维度，这就使得很多矩阵的计算是三维的，Pytorch中的bmm()函数就可以很方便的实现三维数组的乘法，而不用拆成二维数组使用for循环解决。在查资料的时候发现有些博客写的有些小地方不太对，而且有很多提问都是关于 bmm（）函数具体是如何计算的，因此记录。文章目录1.torch.bmm...

MirrorN的博客 2万+

新版股票配资系统源码/股票分析系统技术方案

新版股票配资系统;全套源码支持新股申购功能，包含C#+MySQL开发的后台系统及Spring框架，采用C/S架构。注意：本源码仅限技术学习、功能测试及模拟交易使用，严禁用于非法用途，违者责任自负。

q318136906的博客 1642

torch.bmm() 与 torch.matmul()

torch.bmm() torch.matmul() torch.bmm()强制规定维度和大小相同 torch.matmul()没有强制规定维度和大小，可以用利用广播机制进行不同维度的相乘操作当进行操作的两个tensor都是3D时，两者等同。 torch.bmm() 官网：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.bmm t...

越努力越幸运 4万+

从原理图到PCB：Cadence Allegro 17.4网表同步全流程详解（含第三方网表配置）

本文详细解析了Cadence Allegro 17.4中从Orcad原理图到PCB布局的网表同步全流程。核心内容包括标准的第一方网表同步步骤，以及针对第三方网表导入时关键的封装库路径配置方法，并提供了常见同步错误的排查思路，帮助工程师高效、准确地完成设计数据传递，确保PCB设计顺利开局。

salt9的博客 653

BAT007:批量为当前目录下的文件夹添加前缀或后缀

摘要：编写批处理程序，实现批量为当前目录下的文件夹添加前缀或后缀。

qq_31762031的博客 4052

pytorch matmul和mm和bmm区别

结论从官方文档可以看出, mm只能进行矩阵乘法,也就是输入的两个tensor维度只能是(n×m)(n\times m)(n×m)和(m×p)(m\times p)(m×p), 而matmul可以进行张量乘法, 输入可以是高维. ...

Leokb24的博客 2万+

uniapp [全端兼容] - 实现接入使用天地图及卫星视图切换功能，在国家天地图上自由切换地图显示类型（卫星视图/地形视图/卫星混合/地形混合/普通视图）天地图切换视图显示改成卫星风格，切换地图图层

uni-app，h5移动端网页，微信小程序，支付宝小程序，Android安卓，苹果ios，app，nvue，天地图，视图，卫星，地图类型切换，uniAPP天地图，改成卫星视角，在线地图切换，来回切换卫星图，天地图如何实现来回切换卫星图，地形图，卫星视图，VUE3引入天地图卫星版，详细教程示例源码代码，天地图切换卫星用什么api，卫星视角API方法，vue3卫星天地图，能改地图的显示方式，vue3中使用天地图自定义样式切换地图图层，切换报错，加载出错，卫星图太卡，地图图层更换，vue3安装集成天地图详细示例源

🏆 前端领域优质创作者 1万+

【Pytorch】torch. bmm()

Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正。

海到无边天作岸山登绝顶我为峰 1643

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0，兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正

pytorch.unsqueeze及bmm函数

2019-06-28晚 cs224n-winter2019-assignment4 用pytorch实现seq2seq-attention NMT Model(神经机器翻译模型) unsqueeze a = torch.randn(5,4) for i in range(-3,3): b = torch.unsqueeze(a,dim=i) print('{} _th size:{...

NewDreamstyle的博客 1766

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具

PyTorch 中mm和bmm函数的使用详解

执行的是两个2D Tensor（矩阵）的标准矩阵乘法。input: 第一个二维张量，形状为(n × m)mat2: 第二个二维张量，形状为(m × p)返回：形状为(n × p)的张量mm特性torch.bmm操作对象三维张量（batch of matrices）核心规则是否支持广播❌ 不支持，需要手动.expand()与matmul区别matmul支持更多广播，bmm更高效用于纯批量矩阵乘法应用场景批量线性变换、点云配准、神经网络前向传播等。

qq_36812406的博客 2935

Probability and Statistics - 4th edition

FMM和BMM的python代码实现

FMM和BMM的python代码实现 FMM和BMM的编程实现，其实两个算法思路都挺简单，一个是从前取最大词长度的小分句，查找字典是否有该词，若无则分句去掉最后面一个字，再次查找，直至分句变成单词或者在字典中找到，并将其去除，然后重复上述步骤。BMM则是从后取分句，字典中不存在则分句最前去掉一个字，也是重复类似的步骤。 readCorpus.py import sys output = {} w...

weixin_30378311的博客 956

torch.bmm释义

要求输入张量的维度满足特定的条件，并且批次大小必须相同。如果输入的张量不满足要求，将会引发错误。函数将执行批量矩阵相乘的操作，计算每个批次中对应位置的两个矩阵的乘积。的新张量，其中每个批次中的结果矩阵是对应位置的输入矩阵相乘的结果。它用于计算两个具有相同批次大小的三维张量的矩阵乘法。函数，它要求输入的两个张量都具有三个维度，形状分别为。在这个示例中，我们创建了两个具有相同批次大小的三维张量。在矩阵乘法中，两个矩阵的维度必须满足一定的条件。之前，请确保输入张量的维度和批次大小是符合要求的。

Python领域优质萌新学习笔记 2172

pytorch矩阵乘法mm，bmm

文章目录矩阵维度矩阵乘法torch.mmtorch.bmmtorch.matmul 矩阵维度首先需要确认多维矩阵每个维度的对应含义。 a = torch.tensor([[[3.], [1.]], [[4.], [0.]], [[2.], [1.]]]) 这是一个三维矩阵，他的size是：3，2，1 很容易理解和记忆，最外层[]内的元素数即size的第一个参数，第二层对应第二个参数，以此类推。...

专业技能学习笔记本 4634

torch.bmm功能解读

bmm 是 batch matrix multiple 的简写，即批量矩阵乘法，矩阵是二维的，加上batch一个维度，因此该函数的输入必须是两个三维的tensor，三个维度代表的含义分别是：（批量，行，列）。的第 i 个矩阵作乘法，i = 1, 2, 3, ..., a。因此为了矩阵乘法能够进行，c 和 e 必须相同。计算过程如图1所示。要求 a = d, c = e，即批量数相同，在计算时。的 shape 为 (a, b, c)的 shape 为 (d, e, f)，与图1中绿色矩阵对应。

qq_26545507的博客 1954

torch.bmm 和 torch.mul

函数作用输入形状输出形状典型应用场景torch.bmm批量矩阵乘法[b,m,n]和[b,n,p][b,m,p]多视图相关性计算、注意力机制torch.mul逐元素乘法（支持广播）任意形状（需可广播）同输入形状（广播后）加权融合、动态调整参数。

weixin_44012667的博客 1248

上一篇：微软版本的真正含义

下一篇：在oracle中建立dblink訪問sqlserver

Pytorch中张量矩阵乘法函数(mm, bmm, matmul)使用说明，含高维张量实例及运行结果

qq_39407949的博客

09-14

1万+