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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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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# 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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# 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
faiss数据库 Java SDK 是一个强大的工具，主要用于高效的相似性搜索与稠密向量匹配。随着大数据的快速增长以及在线推荐系统、图像检索等应用场景的不断扩展，faiss成为了处理大规模数据集时的一项重要技术。然而，实际开发中往往会遇到使用和部署方面的挑战。本文将记录解决“faiss数据库 Java SDK”相关问题的过程，以提供有效的参考。
## 背景定位
在当前的业务环境中，搜索引擎和推
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。
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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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 ..
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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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
原创
2021-09-07 10:45:18
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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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前言主从数复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库；主数据库一般是准实时的业务数据库。且从库可以用做数据的热备，作为后备数据库，主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作，避免数据丢失。随着架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。读写分离，使数据库能支撑更大的并发。在报表中尤
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2023-11-14 06:41:21
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Docker 环境下常用数据库备份与恢复 文章目录Docker 环境下常用数据库备份与恢复docker环境MySQL数据库备份恢复MongoDB数据库备份恢复PostGIS数据库备份恢复Redis数据库备份恢复 注意： 将Windows环境写的shell脚本，放入Linux环境运行，可能会出现以下问题： ./boot.sh:行3: $’\r’: 未找到命令 解决： 在linux中用vi打开脚本文件
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2023-07-14 19:50:30
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Docker - 通过容器安装部署DB2数据库教程我之前写过文件介绍如何使用 DB2 官方的安装程序进行 DB2 数据库的安装（点击查看）。本文介绍另一种方式：通过 Docker 来快速搭建 DB2 数据库环境，使用这种方式可以免去很多安装配置上的麻烦，方便快捷。1，拉取镜像（1）首先执行如下命令将镜像下载到本地：do
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2024-01-15 15:55:37
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会用到的操作命令：1.退出容器中的bash界面：exit 2.停止某个容器：docker stop container_name_or_id 3.要强制删除 Docker 中的某个容器： docker rm -f container_name_or_id1.先下载并配置好docker2.拉取 MySQL 镜像：打开命令提示符或 PowerShell，执行以下命令来拉取 MySQL 8.0.33 版
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2024-06-28 14:05:12
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前言Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。使用docker，你可以轻松地启动基于镜像的不同软件版本的容器。你也可以在一台主机中创建诸多不同的容器，这些容器彼此独立，互不影响。并且，每个docker镜像都是版本可控的。这篇文章，我将为大家分
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2023-08-18 13:58:39
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一、背景 为了把测试环境迁移至docker上，我在centos7上安装了docker，具体安装方法可参考《CentOS7下安装docker》本文不再论述。有些同学可能会有疑问，为什么要那样子做？我给大家看看目前我的docker环境究竟是怎么样的？# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND
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2024-07-03 17:51:46
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在前面的文章中已经有说明，Faiss库的运行是基于索引的，这个索引与传统数据库中的Index不同，它是包含向量集，训练和查询方法等的类。1. Index类汇总MethodClass nameindex_factoryMain parametersBytes/vectorExhaustiveCommentsExact Search for L2IndexFlatL2"Flat"d4*dyesbrut
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2024-06-30 22:53:28
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