=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715530834&x-signature=r5jTjK5gKtJhFX34WUiwPfPL7dA%3D) 底层存储架构从MySQL到ByteHouse的重构,将抖音精准推荐的查询效率平均提升了近百倍。**点击阅读原文可下载《云原... 应用在内容分发、垂类运营、数据分析、战略规划等场景中输出价值。兴趣圈层以簇(cluster)的形式存在,通过机器模型聚类而成,每个簇包含一位种子作者及多位与之关联作者。 ![picture.image](https://p3-vo...
以便识别执行操作的用户并相应地授权请求。## Swift论坛1) 讨论[是否应该用 Codable 还是用 NSCoding](https://forums.swift.org/t/should-i-stick-with-codable-or-switch-back-to-nscoding/61604 "是否应该用... 和 LosslessStringConvertible 的区别](https://forums.swift.org/t/difference-between-rawrepresentable-string-and-losslessstringconvertible/61600 "RawRepresentable 和 LosslessStringConvertible 的区别"...
以便快速地进行相似度匹配和聚类分析等操作。向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量,分别代表图片的宽度、高度和颜色。向量数据库中的向量可以是稠密向量或稀疏向量,稠密向量是指向量中大部分维度都有值,稀疏向量是指向量中只有少数维度有值。 ## 工作原理向量数据库能够快速检索与查询相似的对象,是因为它们已经预先计算了这些相似度。其中的基本概...
目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。 在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通... 把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 training 的过程。相比于其他常用索引(主要是 Graph-b...
以便快速地进行相似度匹配和聚类分析等操作。向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量,分别代表图片的宽度、高度和颜色。向量数据库中的向量可以是稠密向量或稀疏向量,稠密向量是指向量中大部分维度都有值,稀疏向量是指向量中只有少数维度有值。 ## 工作原理向量数据库能够快速检索与查询相似的对象,是因为它们已经预先计算了这些相似度。其中的基本概...
目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。 在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通... 把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 training 的过程。相比于其他常用索引(主要是 Graph-b...
「集成工作台」**- 在企业系统功能较为完善的场景下,拥有的系统比较多,如有CDP、CSM、推荐系统、运营系统等,企业希望将DataTester的能力与自身的系统进行打通,减少系统之间的多次跳转。集成工作台提供不同的集... 再通过聚类模型,选择年龄、城市特征,创建模型任务,通过任务输出5个子人群包应用营销。 **操作说明:**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cced7cc028614b578...
单击操作列的查看详情,进入内存详情页面查看该设备详细信息。内存详情页面大致分为五块区域,分别是①聚类列表、②实例列表、③基本信息、④引用树和支配树、⑤回溯路径。 聚类列表 聚类列表展示了App内存的总览,... 查找所有的ViewController 找到一个ViewController实例,查看引用树。 在引用树中找到一个如下图的父节点。 查看这个HashTable的父节点,如果父节点是UIKitCore,则这个容器包含所有ViewController。 选择上图中的子...
当用户提出问题时,系统将问题转换为向量,然后在数据库中搜索最相似的向量和上下文,最终将相关文本返回给用户。以一个实际应用场景为例,假设我们有一份大量文档需要GPT处理,比如培训资料或操作手册。首先,我们可... 在机器学习任务中,我们通常使用向量表示数据,其中每个维度对应一个特征。Vector Embedding 这样的技术可以将特征映射到高维向量空间,以便更好地表示和处理数据。向量空间的概念也为相似性搜索、聚类等任务提供了强...
目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通常会使用... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790040&x-signature=z9QUICIJU5T9I7cx%2BXJ6KEAVAqc%3D)## LLM与向量检索由于大模型的训练数据有限,在针对一些最近的消息或者特定领域信息的查询来说,通常结果不准确。为了提升...
本次预计新设计的箱子数在8~15个,需综合考虑装箱率、采购成本和仓内效率,当箱型数量增加时,装箱率会提高,采购成本也会提高,仓内效率会降低。由于这里并不能量化它,例如给出具体综合指数,因此此处决定给出多个版本,... 在计算资源有限的情况下,需要根据问题场景和模型特点,选择合理的邻域结构或操作机制,在全局搜索能力和局部搜索能力之间做权衡。启发算法通常需要给定初始解;另外,算法不能保证在多项式时间收敛,但常常可以控制算法...
这个时间尺度在毫秒级附近,理论上在某一时刻,不同引擎上的数据是不一致的,但这对业务影响不大,因为最终这些数据会保持一致。最终一致性这个特性非常重要,因为实现严格的一致性很复杂,2PC&3PC等操作在分布式场... 推荐场景需要支持在线服务更新数据,因此引擎有读也有写,所以它也存在读写问题。另外引擎还需要对索引的空间进行管理,类似于JAVA系统里面JVM的内存管理工作,不过引擎做的简单很多。读写问题常见的解决方案是数据加锁...
Sample总体结构├── algorithm //基础算法模块├── app // 首页├── ar // AR模块├── avatar // Avatar模块├── build.gradle├── ck // ├── common // 通用工具封装├── core // SDK调用封装├... ViewRVAdapter.java│ ├── FragmentVPAdapter.java│ ├── OnPageChangeListenerAdapter.java│ └── SelectItemRVAdapter.java├── config│ ├── EffectConfig.java│ └── StickerConfi...