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向量化是计算机科学中的一个重要概念，它指的是将数据或操作转换为向量形式的过程。向量化主要有两个含义：一是计算向量化，利用SIMD指令同时处理多个数据；二是数据向量化，将各种类型的数据转换为数值向量。
计算向量化利用SIMD技术，即单指令多数据，一条指令可以同时操作多个数据元素。传统的标量处理需要逐个处理数据，而向量化处理可以同时处理多个数据元素，显著提升计算性能。例如，四个加法运算在标量模式下需要四个周期，而在向量模式下只需要一个周期。
数据向量化是将非数值数据转换为机器学习算法可处理的数值向量的过程。以文本向量化为例，常用方法包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入。词袋模型统计每个词的出现频率，TF-IDF考虑词频和逆文档频率，词嵌入将词映射到高维向量空间。这个过程通常包括分词和向量化两个步骤。
向量化技术在多个领域发挥着重要作用。在机器学习中用于特征工程和模型训练加速，在计算机视觉中处理图像和卷积运算，在自然语言处理中进行文本分析和语义理解，在科学计算中执行数值模拟和矩阵运算，在GPU计算中实现并行计算和深度学习。向量化通常能带来2到8倍的性能提升。
总结一下我们学到的内容：向量化是将数据或操作转换为向量形式的重要技术。计算向量化利用SIMD指令实现并行处理，显著提升性能。数据向量化将非数值数据转换为算法可处理的数值向量。这项技术广泛应用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域，是现代高性能计算和人工智能的核心技术之一。