如果对代码进行向量化，由于您正在将这些值当作字节进行处理，这意味着每条指令都要一次操作16 个值！
If you vectorize this code, since you are treating the values as bytes, that means that each instruction will operate on 16 values at once!
它们与标准正交笛卡尔向量相关。
其收缩是一个向量。
谷歌的网页级别是特征向量中心性度量的一个变体。
Google's PageRank is a variant of the Eigenvector centrality measure.
所以，这个向量场不是保守场。
用我们喜欢的向量场来点乘它。
那么当然知道它的法向量。
现在，梯度向量是什么呢？
为什么我们会知道法向量？
那么如果我选择了任何位于切平面的向量。
那相当于法向量指向上。
那么法向量又是什么呢？
当然我们可以不用向量。
故我们是把位置向量，分解为简单向量的和。
So, we want to decompose the position vector into a sum of simpler vectors.
现在我们来考虑向量ab和向量。
那么向量在这，--，这向量是。
什么是自动化向量？
这些则包括向量。
它不是单位向量。
向量BP是什么？
这一向量就称为法线向量或简称为法线。
有一个向量场来描述每一个点上的向量。
We have a vector field that gives us a vector at every point.
所以，梯度向量是垂直的。
速度向量，是位置向量关于时间的导数。
So, the velocity vector is the derivative of a position vector with respect to time.
这是平面法向量，和沿直线向量的点积。
It's the dot product between the normal vector of a plane and the vector along the line.
一个法向量与任意常数相乘，还是法向量。
You can just multiply a normal vector by any constant, you will still get the normal vector.
这是向量场。
指向和梯度向量相反。
法向量就是梯度向量。
事实上，给定的向量场与法向量是相互平行的。
In fact, our vector field and our normal vector are parallel to each other.
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