向量在计算机中的应用非常广泛，主要体现在以下几个方面：
数据存储与表示
向量可以用于存储多维数据，例如文章相似度计算中的字数差异、共同单词数量等信息。这些信息可以构成高维向量，用于表示文本或其他数据的特征。
机器学习
向量在机器学习中被广泛应用于分布式表示和词嵌入，通过减少连接线权重和提高训练效率，使得机器学习模型能够更准确地预测和分类数据。例如，在图像识别任务中，每个图像可以被表示为一个高维向量，其中每个像素点的数值是向量的一个分量。
计算机图形学
向量用于表示物体的位置、速度和加速度等，并用于执行基本的向量运算如加法、减法和数乘。这些运算在图形变换（如平移、旋转、缩放）和碰撞检测等方面发挥着重要作用。
图像和视频处理
向量化技术使得计算机能够对图像和视频进行快速、准确的分析和识别。例如，通过对每一帧图像的颜色、亮度等属性进行向量化，可以方便地进行编辑、剪辑和处理。
自然语言处理
向量在自然语言处理中用于表示文本数据，如词袋模型、TF-IDF向量化和Word2Vec等。这些方法将文本转换为向量形式，便于进行文本分类、情感分析等任务。
数据向量化
数据向量化是将数据结构化为向量形式的过程，以便于机器学习算法的输入和处理。这种方法可以提高数据的可解释性和可操作性，使得数据分析更加精准和高效。
向量数据库
向量数据库是一种基于向量运算的数据库系统，它将数据转化为向量形式进行存储和查询。向量数据库在搜索引擎、推荐系统等领域有广泛应用，通过向量内积运算实现快速检索和相似性匹配。
综上所述，向量在计算机中的应用涵盖了数据存储、机器学习、图形学、图像处理、自然语言处理等多个领域，成为现代计算技术中不可或缺的一部分。