向量是由n个实数组成的一个n行1列（n1）或一个1行n列（1n）的有序数组；
向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。
代数定义
于向量a和向量b：
a和b的点积公式为：
前提条件：要求一维向量a和向量b的行列数相同。
几何定义
设二维空间内有两个向量 \(\vec {a}\) 和 \(\vec {b}\) ， $ |\vec {a} |$ 和 $ |\vec {b} |$表示向量a和b的大小，它们的夹角为 \(θ (0 \leq θ \leq π)\)，则内积定义为以下实数：
\[ \vec {a} \cdot \vec {b} = |\vec {a} | |\vec {b} |cosθ \]该定义只对二维和三维空间有效。
这个运算可以简单地理解为：在点积运算中，第一个向量投影到第二个向量上（这里，向量的顺序是不重要的，点积运算是可交换的），然后通过除以它们的标量长度来“标准化”。这样，这个分数一定是小于等于1的，可以简单地转化成一个角度值。
上面两个定义是可以互相推理出对方的，具体推理过程看：
https://baike.baidu.com/item/%E7%82%B9%E7%A7%AF/9648528
参考：
相似度判断
在二维空间，点积可以想象成一条直线在另一条直线上的投影。点击为零表示相互垂直。
a·b>0 方向基本相同，夹角在0°到90°之间
a·b=0 正交，相互垂直
a·b<0 方向基本相反，夹角在90°到180°之间
所以点积反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点积越大。
gonum 的点积计算例子
a := mat.NewDense(2, 3, []float64{
1, 2, 3,
4, 5, 6})
v1 := a.RowView(0)
v2 := a.RowView(1)
fmt.Printf("%v\n\n", mat.Dot(v1, v2))
// 输出结果 32 1*4+2*5+3*6
