矢量化计算(Vectorize calculations)
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* Vectorize calculations（向量化计算） 是指利用向量或矩阵操作替代显式的循环操作，从而高效地进行计算的一种方法。向量化计算是高性能计算的重要技术，尤其在科学计算和机器学习领域被广泛应用。


核心思想
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* 将数据以数组（如向量或矩阵）的形式存储，并使用优化的底层数学库（如 BLAS、NumPy、PyTorch）一次性进行批量计算。
* 避免逐个元素进行操作的显式循环（如 for 循环）。
* 充分利用现代 CPU 和 GPU 的并行计算能力，提高计算效率。



例子
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1. 逐个计算（非向量化）::

    # Python: 逐个计算两个向量的点积
    a = [1, 2, 3]
    b = [4, 5, 6]
    dot_product = 0
    for i in range(len(a)):
        dot_product += a[i] * b[i]
    print(dot_product)  # 输出: 32



2. 向量化实现::

    import numpy as np

    a = np.array([1, 2, 3])
    b = np.array([4, 5, 6])
    dot_product = np.dot(a, b)
    print(dot_product)  # 输出: 32