01 列表推导式 02 枚举函数 03 通过函数返回多个值 04 像在数学中一样比较多个数字 05 将字符串转换为字符串列表 06 For-Else 方法 07 从列表中找到n个最大/小的元素 08 函数参数以列表值传递 09 重复整个字符串 10 从列表中找到元素的索引 11 在同一行中打印多个元素 12 分隔大数字以易于阅读 13 反转列表的切片 14 “is” 和 “==” 的区别 15 在
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2024-09-14 14:39:47
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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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方法（一）join()描述：Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。语法：str.join(sequence)参数：sequence要连接的字符串返回值：返回通过指定字符连接序列中元素后生成的新字符串。实例：="-";=("a","b","c");# 字符串序列.join();输出结果为：a-b-c方法（二）open（）描述：Python内置的open
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2024-05-16 04:40:25
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Faiss库系列2_原理分析1 引入 Faiss库为向量近邻搜索提供精确的暴力匹配方法IndexFlatL2和IndexFlatIP，前者使用L2距离衡量向量相似度，而后者采用点积衡量。暴力匹配存在的最大问题是耗时严重，针对这个问题，Faiss库利用泰森多边形（voronoi图）将搜索空间分为数个小单元（cell，划分的数量可有超参数nlist控制），并在搜索时控制搜索的单元数量（由nprobe
Python常见的特殊方法首先来个大体的总览：1.字符串,字节序列：__repr__、__str__、 __format__、 __bytes__2.数值转换：__abs__、__bool_、__complex__、__init__、__float__、__hash__、__index__3.集合模拟：__len__, __getitem__, __setitem__, __d
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2023-09-21 03:17:18
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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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# Python 的构造方法介绍
在Python开发中，构造方法是创建对象的关键部分。通过构造方法，我们能够初始化类的实例属性。本文将详细介绍如何实现Python中的构造方法，帮助初学者理解这一重要概念。
## 整体流程
在实现构造方法的过程中，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------------|
| 1
原创
2024-09-29 03:47:34
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Python Dispatch是一个强大的功能，它允许我们在类和实例中通过动态方法查找和调用来有效地管理方法分发。本文将探讨Python Dispatch的不同方法，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展，帮助读者更好地理解和运用这个工具。
## 版本对比与兼容性分析
在Python行业发展中，Dispatch的功能经历了多个版本的演变。以下是一个时间轴，展示了不同版本
总结下python常用的的内置方法1、filter方法 filter主要是实现：过滤可迭代对象的数据看下源码发现这个函数有两个参数，第一个是传递一个函数，第二个参数是传递一个可迭代对象看下面需求实现"""
过滤掉一个列表中的大于10的数字
"""
def fun(n):
return n < 10
li = [1, 4, 5, 33, 44, 55, 66]
res = fil
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2023-06-26 14:49:04
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python常用方法字符串01.字符串常用方法1.1 find方法
作用：find方法可以在一个较长的字符串中查找子串，他返回子串所在位置的最左端索引，如果没有找到则返回-1a = 'abcdefghijk'
print(a.find('abc')) #the result ： 0
print(a.find('abc',10,100))
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2023-08-25 22:27:07
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一、什么是函数函数类似于一种工具，可以重复调用。二、为什么要用函数防止代码的冗余；代码的可读性差。三、使用方法3.11 定义函数----->make a wapen2 调用函数----->use it## 函数的命名规范和变量名一样，需要具有意义。四、函数的三种分类4.1 无参函数def func(): #()没有参数
print('hello world')
func()4.2 空函
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2023-07-11 14:35:07
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什么是无服务器架构？ 无服务器架构在由第三方完全管理的临时容器中运行自定义代码。 自定义代码通常只是完整应用程序的一小部分。 也称为函数 。 这为无服务器架构提供了另一个名称，即功能即服务 （FaaS）。 该容器是短暂的，因为它只能持续一次调用。 容器可以重复使用，但这不是您可以依赖的东西。 作为开发人员，您将代码上传到FaaS平台，然后该服务处理基础结构的所有容量，扩展，修补和管理，以运行您
# Faiss Python检索实现指南
## 概述
本文将向您介绍如何使用Faiss库实现Python检索功能。Faiss是一款用于大规模相似性搜索和聚类的库，由Facebook AI Research开发。它提供了高效的索引和搜索算法，可用于处理百万级别的数据。
在本指南中，我们将按照以下步骤来实现Faiss Python检索：
1. 安装Faiss库及其依赖
2. 准备数据集
3.
原创
2023-11-11 13:22:45
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# Faiss Python版本
Faiss是一种用于高效相似度搜索和聚类的库，它的Python版本提供了方便的接口和工具，使得在Python环境中使用Faiss变得简单和高效。本文将介绍Faiss Python版本的使用方法，包括安装、基本用法和示例代码。
## 安装
在开始使用Faiss之前，首先需要安装它。可以使用以下命令通过`pip`安装Faiss：
```markdown
pip i
原创
2023-12-02 09:43:52
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一、广度优先搜索
广度优先搜索(BFS，Breadth First Search)的一个常见应用是找出从根结点到目标结点的最短路径，其实现用到了队列。下面用一个例子来说明BFS的原理，在下图中，我们BFS 来找出根结点 A 和目标结点 G 之间的最短路径。
图3：BFS例子
首先初始化一个队列 Q ，将根节点入队： A
A 出队，将与 A 相邻的节点入队，此时队列为 BCD
B 出队，将与 B
本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；*对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；*每棵树完全生成，不进行剪枝；*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成(回归的时候，即各
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2023-08-09 19:07:51
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# Python中的模块导入方法
Python 是一种广泛使用的高级编程语言，其灵活性和丰富的库支持使得开发者在实现复杂功能时可以简化工作。在 Python 中，我们常常需要使用预先编写的代码，即模块（module）。本文章将详细介绍 Python 中的模块导入方法，以及代码示例和可视化图表的使用。
## 什么是模块？
模块是包含 Python 代码的文件，可以定义函数、类和变量。模块允许您
# 实现Python cursor对象有哪些方法
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Python cursor对象的方法。首先，我们来看一下整个流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 创建数据库连接
2 | 创建游标对象
3 | 使用游标对象执行SQL语句
4 | 获取执行结果
5 | 关闭游标
6 | 关闭数据库连接
现在，让我们逐步来实现这些步骤。
### 步
原创
2024-04-09 03:42:15
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# Python FAISS 教程
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的相似性搜索库，专门用于处理大规模的向量集合。它广泛应用于推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。本文将逐步引导你如何使用 Python 中的 FAISS。
## 整体流程
以下是你实现 FAISS 的整体流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 07:07:24
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