前面，我们已经学习了ArrayList。接下来，我们以ArrayList为例，对Iterator的fail-fast机制进行了解。一、Fail-Fast基本介绍fail-fast机制是Java集合（Collection）中的一种错误机制。当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生fail-fast事件。 例如：当某一个线程Ａ通过iterator去遍历某集合的过程中，若该集合的内容被其他
## Java使用FAISS实现快速相似度搜索
在大数据时代，如何高效地进行相似度搜索是一个非常重要的课题。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似度搜索的开源库，它能够快速地在大规模数据集中搜索最相似的向量。在本文中，我们将介绍如何在Java中使用FAISS来进行相似度搜索。
### 什么是FAISS
FAISS是由Facebook开发的一
原创
2024-05-18 06:51:55
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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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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
llamaindex 使用 faiss 是许多技术人员在处理文本数据和信息检索时会遇到的问题。LLM（大语言模型）索引生成和高效搜索的结合可以显著提升模型的表现。接下来，我将详细阐述相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和迁移方案，以帮助读者更好地解决“llamaindex 使用 faiss”的问题。
## 备份策略
在建立 llamaindex 和 faiss 的集成之前，
FastDFS—学习过程记录—FastDFS的Java程序操作1.fastdfs-client-java是官方的源代码2.引入FastFDS的Maven依赖包这个依赖没有出现在Maven的中央库，因此我们需要要对源码进行编译将客户端的代码编译到maven的本地库中或直接拷贝依赖包到本地Maven仓库中<dependency>
<groupId>org.csource&l
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2024-04-20 13:20:11
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# 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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Java方法的定义和使用 方法的最大好处是可以进行重复调用，但是至于说那些操作要形成方法，这些都要根据你的实际项目经验而自我总结的。##方法的基本定义限制条件：在主类中定义，并且由主方法直接调用的方法形式。方法就是一段可以被重复调用的方法块。在Java中要想进行方法的定义，则可以使用如下的语法完成。在定义方法的时候对于方法的返回值有一下的两类：void：没有返回值；数据类型(基本类型，
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2024-06-24 12:06:35
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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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FastAPI是一个使用 Python 编写的 Web 框架，还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境，还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。起步我们将使用 Fedora 作为基础镜像来搭建开发环境，并使用 Dockerfile 为镜像注入 FastAPI、Uvicorn和 aiofiles这几个包。FROM fedor
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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前言努力学习ingsuper关键字super：父类的super可以用来调用：属性、方法、构造器super的使用我们可以在子类的方法或构造器中，通过使用“super.方法”的方式，显式调用父类中声明的属性和方法。但是通常情况下，我们习惯省略“super.”。特殊情况下，当子类和父类定义了同名的属性时，我们想要在子类中调用父类中声明的属性，则必须显式的使用“super.”的方式，表明调用的是父类中声明
为客户开发的圆通物流轨迹推送服务接口是开放的API接口，主要用来接收圆通推送的订单状态。快递鸟在途监控http://www.kdniao.c集国内外1600多家快递公司的物流轨迹数据，以接口形式开放给用户使用，支持即时查询+订阅两种调用方式，为用户提供全流程的物流状态查询服务（包括已揽收、在途中、到达派件城市、派件中、已签收等20多种物流节点状态）。圆通物流轨迹推送服务接口在线调试时，您的测试地址
python其他知识目录 1、判断一个字符串中是否有敏感字符？#str：
m_str="我叫魔降风云变"
if "魔" in m_str: #判断指定字符是否在某个字符串中
print("含敏感字符")
---------结果：
含敏感字符
#list/tuple：
方法一：for循环
char_list=["mcw","xiaoma","xiaxiao"
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2024-07-14 12:57:35
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另一种方法是构建多个模态的独立索引，查询时分别计算查询向量与各模态数据的相似度，通过加权融合或其他策略综合决策。
原创
2024-05-09 12:18:26
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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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赛题介绍国内车企为提升产品竞争力、更好走向海外市场，提出了海外市场智能交互的需求。但世界各国在“数据安全”上有着严格法律约束，要做好海外智能化交互，本土企业面临的最大挑战是数据缺少。本赛题要求选手通过NLP相关人工智能算法来实现汽车领域多语种迁移学习。赛事任务本次迁移学习任务中，讯飞智能汽车BU将提供较多的车内人机交互中文语料，以及少量的中英、中日、中阿平行语料作为训练集。参赛选手通过提供的数据构
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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