沿多维数组中指定轴进行向量化矩阵-向量乘法。
社区干货
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/715313)的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储[效率](https://baike.baidu.com/item... 有`8`个`2`相乘,2^8^,也就是`256`种不同的信号。但是一般我们需要表示负数,也就是最高的一位表示符号位,`0`表示正数,`1`表示负数,也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
最终我们经过多维度的考察,决定基于 Iceberg 数据湖来自研、强化,填补不足、满足业务的样本存储和特征工程等需求。 # 字节强化版 Iceberg 数据湖:Magnus 猛犸## 整体架构中的每一个分别执行相同的操作,从而实现空间上的并行性的技术 * MIMD是使用**多个控制器来异步的控制多个处理器**,能实现作业、任务、指令、数组各级全面并行的多机系统* 同步算法和异...
徒手体验卷积运算的全过程|社区征文
把两个函数在时间或者空间上进行混合。2. 那为什么要进行“卷”?直接相乘不好吗?进行“卷”(即是翻转)的目的其实是施加一种约束,它指定了在“积”的时候以什么为参照。在信号分析的场景,它指定了在哪个特定时间点... 在实际的卷积的运算过程中会涉及到维度和向量这两个概念。在python中我们从list或者数组中可以了解到这两个相关的知识点,特别是我们常用的numpy(**支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学...
特惠活动
沿多维数组中指定轴进行向量化矩阵-向量乘法。
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沿多维数组中指定轴进行向量化矩阵-向量乘法。
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文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型**acge_text_embedding**(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准**C-MTEB**(Ch... 多粒度的表示向量,每个较小的向量都是较大向量的一部分,并且可以独立用于不同的任务。在训练时,MRL根据指定维度`[64,128,...,2048,3072]`的向量来计算多个loss。使得用户在推理时,可以根据自己的实际需求,输入维度...
推荐系统是如何做召回的?
这次我们把目光投向了一个熟悉的概念——**矩阵**。为什么是矩阵?让我们先来看一个小故事:*这个故事发生于20世纪90年代的美国超市中,超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况... 数学中,我们需要把抽象的概念具像化,定性的分析定量化。我们刚才提到的“相似”、“相关”的概念,映射到数学中需要具体的公式来描述,这个时候我们注意到了我们所构建的矩阵。矩阵是向量的二维拓展,同一个邻接矩阵...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
sonic 是字节跳动开源的一款 Golang JSON 库,基于即时编译(Just-In-Time Compilation)与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它... ** :指定某种规则的查找路径(一般是 key 与 index 的集合),获取需要的那部分 JSON value 并处理。其次,我们根据样本 JSON 的 key 数量和深度分为三个量级:- 小([small](https://github.com/bytedance/soni...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。... 向用户推荐可能有兴趣的物件。在这种情况下,将用户行为特点向量化存储在向量数据库中。在提出推荐请求时,系统会根据用户特点测算相似度,然后返回与用户可能有兴趣的目标做为推荐结果。除开依据用户历史行为和喜好开...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
并介绍以ByteHouse为代表的具备向量检索能力的数据仓库应用场景。 # 向量检索介绍 ## 概念解析向量数据库的核心实现原理是向量化存储和索引技术。向量化存储是将向量数据转换为二进制格式进行存储,以... 并且不断按照向量检索的需求,添加特殊的过滤策略、简化对应的执行计划。以上两种构建思路都在向一个统一的目标去汇合,即带有高性能向量检索,与完备数据管理和查询支持的数据库形态。## 提升多维数据处理能力...
得物推荐引擎 - DGraph
比如KVV/KV的增量部分 & 倒排索引 & 向量索引等。在DGraph所有数据更新都是DUMP(耗时)->索引构建(耗时)->引擎更新(图3),索引平台会根据DGraph引擎的内存情况自动选择在线更新还是分批重启更新。这种方式让DGraph引... RcuArray、RcuList、RcuHashMap等。用推荐场景可推池来举一个例子,可推池表的存储结构可以抽象成RcuHashMap table。这里用RcuList来举例子,可以用来理解DGraph的RCU机制。其中MEMORY\_BARRIER是为了禁止编译器对代...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
向量化执行引擎、高压缩比、多核并行计算等特性。**1. 性能强**号称最快的OLAP引擎,在1亿数据量级相同服务器的性能对比如下:和嵌套数据结构(Nested Data Structure);* 支持数据库异地复制部署。**3. 数据导入速度快**ClickHouse使用大规模并行计算框架,超高吞吐的实时写入能力,每秒在50-200M量级。ClickHouse采用类...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
Tile Tuple:可以理解为一个1行 * B列的向量,其中B <= M- Tile:可以理解为一个A行 * B列的二维矩阵,其中A <= N,B <= M,一个Tile包含了A个Tile Tuple- Tile Group:可以理解为多个Tile的集合,Tile Group = ... 可向量化,原本很多系统采用的是Volcano模型(open-next-close语义,参考[Volcano](https://ieeexplore.ieee.org/document/273032/keywords)),传统Volcano模型是典型的tuple-at-a-time的处理方式,CPI比较高,且无法做...
