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"
转载
2024-07-14 12:57:35
43阅读
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
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
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
#
转载
2023-07-28 15:02:05
977阅读
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
转载
2024-06-16 16:22:26
480阅读
## 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
318阅读
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
转载
2024-06-03 13:25:21
220阅读
# 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
471阅读
# Python FAISS - 介绍与使用指南
表示，可以看出：fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只
转载
2023-09-24 06:17:23
82阅读
在处理“faiss python下载”问题时，我面临着一个急需解决的技术挑战。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似度搜索的库，广泛应用于机器学习和数据分析领域。随着数据量的增加，我们需要一个能快速处理大规模数据的工具，因此我决定深入研究FAISS在Python中的安装和配置过程，以便于快速为业务场景提供可行解决方案。
```mermaid
t
