[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... public static void main(String[] args) { MyList myList = new MyList(); myList.add(1); myList.add(2); // 1->2 myList.display(); // 1 Syste...
是计算机广泛使用的杂凑算法之一,主流编程语言普遍已有 MD5 实现。MD5 的作用是把大容量信息压缩成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成定长的 16 进制数字串)。常见的文件完整性校验就是使用 MD5。-... 它的高度分散使它适用于 hash 一些非常相近的字符串,比如 URL,hostname,文件名,text 和 IP 地址等。- Ketama 算法:一致性哈希算法的实现之一,其他的哈希算法有通用的一致性哈希算法实现,只不过是替换了哈希映射...
如何将图像压缩到更小体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。字节跳动在公司成立之初就建设了图像处理平台,起初主要服务于今日头条 APP 的图文资源。随着业务扩展,后逐步服务于抖音图集、短视频封面、图虫等几乎用户能看到的所有图片展示场景。火山引擎视频云团队将字节跳动图像处理的实践,整理为《veImageX 演进之路》系列,将从产品应用、后端技术、前端技术、算法、客户端 SDK 详细解读字节...
从而确定该类业务是否需要压缩/解压处理。对于传输文件的业务,必须压缩后传输,以减轻网络压力,提高传输速度。在接口中所使用的压缩工具必须基于通用无损压缩技术,压缩算法的模型和编码必须符合标准且高效,压缩算... 它接受该员工的编号作为查询字符串,返回该员工的具体信息。你可以在浏览器的地址栏中直接输入HTTPGET请求来调用罗列该员工基本信息的ASP页面,这就可以算作是体验WebService了。从深层次上看,WebService是一种新的...
Algorithm String 否 default 算法模型,取值如下所示: default:(默认)文本嵌入基础模型,适用于图片体积增加或画质变化较敏感且水印图不涉及二次编辑的场景,该模型对原图的体积和画质影响最小。。 adapt_resize:画质自适应文本嵌入模型,适用于图片大规模搬运取证场景,具备较好的抗图片缩放、压缩攻击。 adapt:文本嵌入自适应模型(AIGC 适用),对画质影响较低,可以抵抗一定程度的分辨率缩放、裁剪、画质压缩等攻击。 natural: ...
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... public static void main(String[] args) { MyList myList = new MyList(); myList.add(1); myList.add(2); // 1->2 myList.display(); // 1 Syste...
IndexType.DISKANN:基于 Vamana 图的磁盘索引算法,将 Vamana 图与 PQ 量化压缩方案结合,构建DiskANN索引。图索引和原始数据存在SSD中,压缩索引放在内存中。检索请求时会将query向量与聚簇中心比较,然后从磁盘读取对应的原始数据进行算分。适用于大规模数据量,性能不是特别敏感,内存成本更低,且召回率较高的场景。 distance string 否 DistanceType.IP 距离类型,衡量向量之间距离的算法。取值如下: DistanceType.IP:全称是 ...
DISKANN:基于 Vamana 图的磁盘索引算法,将 Vamana 图与 PQ 量化压缩方案结合,构建DiskANN索引。图索引和原始数据存在SSD中,压缩索引放在内存中。检索请求时会将query向量与聚簇中心比较,然后从磁盘读取对应的原始数据进行算分。适用于大规模数据量,性能不是特别敏感,内存成本更低,且召回率较高的场景。 Distance string 否 DistanceType.IP 距离类型,衡量向量之间距离的算法。取值如下: IP:全称是 Inner Product,内积,该算...
diskann:基于 Vamana 图的磁盘索引算法,将 Vamana 图与 PQ 量化压缩方案结合,构建DiskANN索引。图索引和原始数据存在SSD中,压缩索引放在内存中。检索请求时会将query向量与聚簇中心比较,然后从磁盘读取对应的原始数据进行算分。适用于大规模数据量,性能不是特别敏感,内存成本更低,且召回率较高的场景。diskann的相关参数包含 quant、distance、diskann_m、diskann_cef、cache_ratio、pq_code_ratio。 distance string 否 ip...
string 是 multipart/form-data 2.2 Request body 注意此处因涉及文件上传,body格式不再是【json】而是【multipart/form-data】 参数 类别 是否必填 描述 Request string 是 Json 格式字符串,具体内容见下文 Image... 单张图片大小不超过50M 2.2.1 Request 参数 类别 是否必填 描述 TaskID string 是 任务ID Image imageInfo 是 结构体,见下表 AlgoParamConf map[string]interface{} 否 自定义算法参数说明 2.2.2 imageInfo 参数 类...
diskann:基于 Vamana 图的磁盘索引算法,将 Vamana 图与 PQ 量化压缩方案结合,构建DiskANN索引。图索引和原始数据存在SSD中,压缩索引放在内存中。检索请求时会将query向量与聚簇中心比较,然后从磁盘读取对应的原始数据进行算分。适用于大规模数据量,性能不是特别敏感,内存成本更低,且召回率较高的场景。diskann的相关参数包含 quant、distance、diskann_m、diskann_cef、cache_ratio、pq_code_ratio。 distance string 显示距...
Auth String 否 SHA1 认证算法。 SHA1 MD5 None(不使用加密) 不填保持原有配置。 Cipher String 否 AES-128-CBC 加密算法。 AES-128-CBC AES-192-CBC AES-256-CBC None (不使用加密) 不填保持原... Compress Boolean 否 false 指定是否对通信进行压缩。 true:对通信进行压缩。 false:对通信不进行压缩。 不填保持原有配置。 LocalSubnets.N List of String 否 LocalSubnets.1=172.XX.1.0/24&Local...
IndexType.DISKANN:基于 Vamana 图的磁盘索引算法,将 Vamana 图与 PQ 量化压缩方案结合,构建DiskANN索引。图索引和原始数据存在SSD中,压缩索引放在内存中。检索请求时会将query向量与聚簇中心比较,然后从磁盘读取对应的原始数据进行算分。适用于大规模数据量,性能不是特别敏感,内存成本更低,且召回率较高的场景。 distance string 否 DistanceType.IP 距离类型,衡量向量之间距离的算法。取值如下: DistanceType.IP:全称是 ...