PolarDB-X是阿里巴巴自研的云原生分布式数据库，采用了计算-存储分离的架构，其中计算节点承担着大量的表达式计算任务。这些表达式计算涉及到SQL执行的各个环节，对性能有着重要的影响。为此PolarDB-X引入向量化执行引擎，为表达式计算带来了几十倍的性能提升。传统数据库执行器的缺陷现代数据库系统的执行引擎，大多采用一次计算一行数据（Tuple-at-a-time）的处理方式，并且需要在运行时对
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2023-12-22 22:45:24
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安装Faiss：?cpu版本：conda install -c pytorch faiss-cpu?gpu版本：conda install -c pytorch faiss-gpuFaiss 处理固定维数 d 的向量集合，通常为几十到几百个。这些集合可以存储在矩阵中。我们假设采用行主存储，即向量编号 i 的第 j 个分量存储在矩阵的第 i 行、第 j 列中。Faiss 仅使用 32 位浮点矩阵。i
原创
2024-09-17 09:06:59
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1、Faiss简介 Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外，对一些核心算法提
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2024-08-07 09:37:51
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FAISS (Facebook AI Similarity Search) 本质：一个库 (Library)，而不是一个数据库。 定位：由 Meta (Facebook) AI 研发的、专注于高效相似性搜索的 C++/Python 库。它的核心使命只有一件事：在海量向量中快速找到最相似的 K 个向量 ..
Embedding 是分析非结构化数据的重要方式，当我们将图片、声音编码为向量后，这些数据依旧能够保留原始数据（图片、声音等）的详细信息。然而，我们很难直接对这些编码后的向量中的数字与原始数据建立联系，想要弄清楚向量构成的空间到底意味着什么就更是难上加难了。本篇文章，我们将以向量 Embedding 场景中最重要的应用 “以图搜图” 为例，通过使用开源工具 Feder 来剖析相似性检索场景中的向量
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2024-01-29 12:05:13
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如何为自己的“项目”建立词库我自己的应用场景简要过程建立词库以及向量化最后 我自己的应用场景我是因为毕设的原因接触到词库的应用。之所以需要词库是要对文献进行数据化，即将文献的关键词变成一个n维向量（这里的称为向量，其实并没有方向一说，就是n个数据）。因为我个人的“项目” 需要对文献进行聚类，所以需要将文献用数据表示。 本博客均为自己的经验之谈，应该会有很多错误吧=-= 如果有帮助最好了，否则~
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2024-10-16 08:48:10
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Faiss是一个由facebook开发以用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集中进行搜索。它还包含用于
原创
2022-12-18 01:34:52
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向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复
原创
2024-05-09 14:07:45
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概述：标量、向量、矢量、张量、嵌入式表示、向量空间、距离、算法、对比、发展历程；数据库：Faiss、Milvus、Qdrant、Chro
文章目录一.milvus是什么二.安装milvus三.使用milvus四.总结 一.milvus是什么milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。在服务端，milvus 由 Milvus Core 和 Meta Store 两
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2023-11-26 12:29:55
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1. 介绍与安装参考https://milvus.io/cn/docs/home。Milvus 是一款基于云原生架构开发的开源向量数据库，支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻（ANN）搜索库（例如 Faiss、NMSLIB、Annoy）的功能基础上进行扩展，具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。 下面介绍几种安装方式：Docker compose方
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2023-11-27 20:56:55
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# Java Faiss数据库介绍
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是一个开源的相似性搜索库，它提供了高效的相似性搜索功能，特别是在处理大规模数据时表现出色。而在Java中，我们可以通过Faiss库实现快速的相似性搜索功能，帮助我们更高效地处理大数据量。
## Faiss数据库的使用
首先，我们需要在Java项目中引入Faiss库的依赖。在`pom.x
原创
2024-06-30 04:47:23
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参考：https://www.bilibili.com/video/av71330748/?p=7JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。引入Java语言虚拟机后，Java语言在不同平台上运行时不需要重新编译。Java语言使用Java虚拟机屏蔽了与具体平
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2024-07-18 23:49:22
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背景向量召回/语义向量召回是现在流行的一种推荐策略，简单来说就是训练一个DNN双塔模型，模型分为用户侧和项目侧，可以分别得到用户的embedding向量和项目的embedding向量，然后以用户向量和项目向量之间的距离作为作为推荐的衡量标准，通过最近邻查询，找到用户最近的项目作为推荐候选项目。这篇文章会记录我从零开始搭建一个向量化推荐策略的过程，包括遇到的问题，和方案设计和技术选型的
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2024-11-01 10:03:55
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# 使用FAISS构建数据库的完整指南
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索库，广泛用于处理大规模向量数据。今天，我将教你如何使用Python实现基本的FAISS数据库。本文将详细介绍整个流程，并附上对应代码示例。
## 一、流程概述
首先，我们需要了解整个实现过程。以下是实现FAISS数据库的步骤：
| 步骤编号 | 步骤
本文是Python应用于推荐系统领域的技术文章。Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的user embedding、item embedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入user embedding，近邻搜索item embedding，可以给user推荐感兴趣的items输入use
原创
2020-12-30 16:48:48
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以下为正文：学习 SVM 的最好方法是实现一个 SVM，可讲理论的很多，讲实现的太少了。假设你已经读懂了 SVM 的原理，并了解公式怎么推导出来的，比如到这里： SVM 的问题就变成：求解一系列满足约束的 alpha 值，使得上面那个函数可以取到最小值。然后记录下这些非零的 alpha 值和对应样本中的 x 值和 y 值，就完成学习了，然后预测的时候用： 上面的公式计算出 f(x) ，如果返回
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2023-08-23 20:05:29
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一、对象的实例化与创建步骤（1）判断对象对应的类是否加载、链接、初始化 虚拟机遇到一条new指令，首先去检查这个指令的参数能否在Netaspace的常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已经被加载、解析和初始化。（即判断类元信息是否存在）。如果没有，那么在双亲委派模式下，使用当前
## 向量数据库用Docker
随着数据量的不断增加，传统关系型数据库在处理大规模数据时表现出了瓶颈。为了解决这一问题，向量数据库应运而生。向量数据库是一种基于向量化存储和计算的新型数据库，能够快速高效地处理大规模向量数据，适用于许多应用场景，如推荐系统、搜索引擎等。
在部署向量数据库时，使用Docker是一种非常便捷的方式。Docker是一种容器化技术，可以将应用程序及其依赖库打包到一个容器
原创
2024-03-21 06:46:37
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一、授权与会话什么是授权？授权是TPM2.0规范中的核心概念，TPM所有的规范都在保证对各类资源的访问必须得到授权。授权用于控制对TPM实体的访问，类似于操作系统中的访问控制机制，为TPM提供了安全保障。什么是会话？在TPM中，会话与授权紧密联系，有时在概念上会有一些重叠。会话是TPM完成授权的载体和工具。通过设置会话的各种属性和状态来完成各种授权。当然，会话也可以单独完成自己的任务，不用于授权。
