1.Faiss的概念faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可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。官方资源地址https://github.com/facebookresearch/faiss2.Faiss基础依赖1
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2024-06-16 16:22:26
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详情将官方Github地址：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexesFaiss是一个速度很快的向量Top k的召回算法库，适用于不同的应用场景，由于Faiss有各种索引构建的方式，本文主要简单介绍倒排索引的增、删、改、查的功能，以及Faiss算法的准确性和检索速度进行了介绍。增加数据(注：插入相同id的数据，不是把之前
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2024-06-03 13:25:21
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前言哈喽大家好，我是iecne，本期为大家带来的是CPP/C++游戏引擎Easy2D教程 —— 调整窗口 ，包教包会，快来看看吧！引擎支持 Visual Studio 2013 及以上版本，如果你使用的是较低版本的 VS，那么你需要考虑一下更新你的编译器了上一期的作品——Easy2D引擎制作的游戏片段上了热榜，于是有粉丝私信要求出一期Easy2D的教程 目录前言一.下载并安装1.Easy
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。
文章目录模板字符串let箭头函数for of参数增强剩余参数(rest):打散数组(spread):数组降维数组解构:对象解构参数解构class期约 Promise解决: Promise 既学简写用法，又要学兼容写法！不是所有浏览器都支持ES6 模板字符串什么是: 支持换行，单双引号，以及支持动态生成内容的字符串。何时: 今后只要拼接字符串，都用模板字符串代替+拼接为什么: +拼接非常用和算数
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2024-10-21 18:49:05
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算法工程师应该对youtube那篇“Deep Neural Networks for YouTube Recommendations”印象深刻，文中的算法架构思想固然很有影响力，而核心的高维向量相似性搜索看上去也是相当神奇。 facebook的faiss可以说是相似向量搜索的标杆，而它背后的算法就是乘积量化。正好我也接触过一些低维空间的类似问题，所以就写来记录一下。 本篇从一维向量搜索开始，然后说
Faiss 是 Facebook 开源的一套高效相似性搜索以及向量聚类的开发库，支持各类相似性搜索的算法，Faiss 项目本身是使用 C++ 编写的，但是提供 Python 的绑定，可以直接使用 numpy 类型操作，同时也支持使用 GPU 加速计算，下面介绍下 Faiss 的源码编译过程。如果想仅使用 Python 进行开发，那么可以直接使用 pip 工具安装：# 例如使用 pip3 安装
#
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2023-07-28 15:02:05
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说明本篇主要分析IVFPQ类型的索引的训练过程。遵循从APP -> 到faiss core的实现的流程。过程分析app假设现在已经有了一个可用的IVFPQ类型索引index实例，那么可以直接在程序中调用：index.train(learning_d)这里的learning_d表示训练集，这里的值是database总数与学习率的乘积。faiss coretrain() IndexIVFPQ类里
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2024-04-07 15:33:21
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Faiss是什么Faiss是FAIR出品的一个用于向量k-NN搜索的计算库，其作用主要在保证高准确度的前提下大幅提升搜索速度，根据我们的实际测试，基于1600w 512维向量建库，然后在R100@1000 （即召回top 1000个，然后统计包含有多少个实际距离最近的top 100）= 87%的前提下单机15线程可以达到1000的qps，这个性能应该是可以满足大部分的推荐系统召回模块性能需求了。&
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2024-04-22 20:38:41
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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原理介绍github Faiss 包含多种相似性搜索方法。它假设实例表示为向量并由整数标识，并且可以将向量与 L2（欧几里得）距离或点积进行比较。与查询向量相似的向量是那些与查询向量具有最低 L2 距离或最高点积的向量。它还支持余弦相似度，因为这是归一化向量的点积。大多数方法，如基于二进制向量和紧凑量化代码的方法，只使用向量的压缩表示，不需要保留原始向量。这通常是以降低搜索精度为代价的，
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2024-04-04 21:46:13
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faiss入门+使用的索引原理已经在项目中在离线时，用faiss算过50w 视频的相似度。 但感觉还是对faiss有些陌生，想对faiss理解更多一些。 有幸看到别人分享的这个帖子Faiss 在项目中的使用Faiss Indexs 的进一步了解这里跟着上面两篇文章的思路，对faiss理解更多一些。重新审视1.再问faiss 是什么？撇开具体定义不管，Faiss 就可以类比为一个可以设置索引的数据库
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2024-08-26 21:56:16
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os 模块是与操作系统交互的一个接口，它提供了一些方便使用操作系统相关功能的函数。关于这些函数的可用性的说明：所有 Python 内建的操作系统相关的模块的设计都是为了使得在同一功能可用的情况下，保持接口的一致性；例如，函数 os.stat(path) 以相同的格式返回关于 path 的统计信息（这个函数同时也是起源于 POSIX 接口）。针对特定的操作的拓展同样在可用于 os 模块，但是使用它们
# Java Faiss入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何实现“Java Faiss”。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解实现Java Faiss的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Java环境]
B --> C
原创
2024-07-17 09:11:30
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# Faiss: 高效的相似度搜索工具
**Faiss** 是一个用于高效相似度搜索的 Python 库。它是 Facebook AI Research 实验室开发的一个开源项目，旨在为大规模向量集合提供快速的近似搜索和聚类功能。Faiss 通过利用各种技术来提高搜索速度，能够处理高维度数据，适用于许多应用领域，如图像搜索、语义搜索、推荐系统等。
## 1. 安装 Faiss
在使用 Fai
原创
2023-07-20 20:10:51
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# Python FAISS - 介绍与使用指南
![faiss](
## 简介
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是Facebook AI Research开发的一款高性能相似性搜索库，用于在大规模数据集中进行快速、准确的相似性搜索。FAISS是基于C++开发的，但同时提供了Python的接口，方便Python开发者使用。FAISS使用了最先进的索引结
原创
2023-10-14 06:14:26
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说明原本想尝试自己从头写，但看了下网上的各位前辈的博客后，感觉自己还是才疏学浅，没有理解透彻，所以在这里做个搬运工，偶尔加些个人的理解在里面。侵删。Faiss 的原理首先来介绍一下Faiss使用时候的数据流： 在使用Faiss的时候首先需要基于原始的向量build一个索引文件，然后再对索引文件进行一个查询操作，在第一次build索引文件的时候，需要经过Train和Add两个过程，后续如果有新的向量
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2024-05-30 00:23:20
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我们前面已经发现搜索后，每条匹配结果都会有一个_score字段,以以下结果为例： 搜索条件为：{
"query": {
"match": {
"title": "马鲁斯"
}
}
}得到一条结果集为{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful
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2024-03-16 07:50:35
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# CPU 版本 # CPU version onlyconda install faiss-cpu -c pytorch# GPU 版本# Make sure you have CUDA installed before installing faiss-gpu, # otherwise it falls back to CPU versionconda install faiss-gpu -c
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2023-01-16 07:24:06
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# Faiss Java：高效向量搜索的Java实现
在机器学习和数据挖掘领域，向量搜索是一个非常重要的任务。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个由Facebook AI Research开发的高度优化的库，用于高效地进行向量搜索。FAISS原生支持C++和Python，但是Java开发者可能需要Java版本的FAISS。本文将介绍FAISS Java，
原创
2024-07-17 09:53:32
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