稀疏向量

在弥勒佛框架中模型参数和训练样本的特征值通过向量（util.Vector）来表示。

向量分两种类型：

稠密向量，元素的key从0开始到N结束，实际值保存在切片中，使用NewVector(length)开辟新的稠密向量，稠密向量的长度在新建向量时已经指定好，无法更改。稠密向量的存储和访问相比稀疏向量更有效，但仅仅使用于非海量（百万量级一下）特征数目的机器学习问题。
稀疏向量，元素的key可以是不连续的值，保存在map中，使用NewSparseVector()开辟新的稀疏向量。稀疏向量主要用于处理特征稀疏的超大规模机器学习问题。

需要注意的是

请不要混合使用稀疏和稠密向量。
和其他类型一样，向量是协程不安全的，请不要多个协程同时对向量进行读写。

请使用如下方法遍历向量中元素的值

for _, key := range(vector.Keys()) {
   vector.Get(key)
}

我们为向量提供了丰富的操作函数，请见util/vector.go源文件。