```text1 2 3 4 41 2 3 ```栈的特点就是先进先出,但是如果需要随机取出前面的数据,效率会比较低,需要倒腾出来,但是如果底层使用数组,理论上是可以通过索引下标取出的,`Java`里面正是这样实现。## 队列既... 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度- 树的度:一棵树中,最大的节点度称为树的度;- 叶节点或终端节点:度为零的节点;- 非终端节点或分支节点:度不为零的节点;- 父亲节点或父节点:若一个节点含有子...
机器学习技术(包括深度学习技术)在应对网络空间威胁方面起着至关重要的作用。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解AI赋能安全,笔者总结了2021年AI赋能安全的一些经典案例(AI比赛和论文),希望能够启发大家的... 使用计算出的熵值作为下标,将窗口中每个字节的出现次数自增到特征矩阵相应下标所对应的向量上。随后滑动窗口继续计算对应字节窗口的熵值。在生成特征时,展开该特征矩阵为一维特征向量。计算字节熵时滑动窗口示意图...
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... 比如下图中的x组合,这样的组合称为向量(vector).wold是一个向量,wnew也是一个向量.向量中的每个数如150,135,x1都称为向量的元素,也叫向量的分量(components),向量的每个元素都是标量.向量中的元素右下角的下标是元...
概述 /index/search 接口用于实现检索,本页面主要介绍如何实现向量检索。向量检索是一种基于向量空间模型的检索方法,通过计算向量之间的相似度进行检索。在一个给定向量数据集中,向量检索按照某种度量方式(比如内积... 需要同时输入稠密向量和稀疏向量。稠密向量为列表形式,稀疏向量为 json 字段形式,k 为关键词的字面值,v 为关键词的权重。两种向量可以以列表的形式传入多条记录,记录的数量需要一致,列表下标一致的稠密向量和稀疏向...
概述 /index/search 接口用于实现检索,本页面主要介绍如何实现向量检索。向量检索是一种基于向量空间模型的检索方法,通过计算向量之间的相似度进行检索。在一个给定向量数据集中,向量检索按照某种度量方式(比如内积... 需要同时输入稠密向量和稀疏向量。稠密向量为列表形式,稀疏向量为 json 字段形式,k 为关键词的字面值,v 为关键词的权重。两种向量可以以列表的形式传入多条记录,记录的数量需要一致,列表下标一致的稠密向量和稀疏向...
=> number 参数 json_string 类型: string json 字符串 返回值 类型: number 0: 成功 -1: 失败 EchoTestConfig 类型: interface 音视频回路测试参数 audio_properties_report_interval 类型: number 音量信... audio_report_mode 类型: AudioPropertiesMode undefined 设置 onLocalAudioPropertiesReport 回调中是否包含本地混音音频数据。默认仅包含本地麦克风采集的音频数据和本地屏幕音频采集数据。 smooth 类型...
概述 /collection/create 接口用于创建一个新的数据集 Collection。创建成功后,可以写入数据。 说明 每一个 Collection 必须指定主键字段。 当定义字段 fields 添加了一个向量类型 vector 的字段后,再添加新的字段... 向量维度是指向量中包含的元素的数量。 pipeline_name string field_type 为 text 时可选 文本。纯文本预处理能力 pipeline 是指向量数据库将文本切片、文本向量化、入库、存储自动化的预处理流程。支持以s...
概述 /collection/create 接口用于创建一个新的数据集 Collection。创建成功后,可以写入数据。 说明 每一个 Collection 必须指定主键字段。 当定义字段 fields 添加了一个向量类型 vector 的字段后,再添加新的字段... 向量维度是指向量中包含的元素的数量。 pipeline_name string field_type 为 text 时可选 文本。纯文本预处理能力 pipeline 是指向量数据库将文本切片、文本向量化、入库、存储自动化的预处理流程。支持以s...
embedding v2接口说明 embedding 接口升级为 v2 版本,新增长文本窗口模型及稀疏向量产出,支持用量统计。建议迁移到 v2 接口使用 embedding 功能。 data/embedding/version/2 接口用于请求 Embedding 服务,通过深度... xt-image时,必选 data_type=image时,传入图片内容的base64编码 响应消息参数 参数说明 code 状态码 message 返回信息 request_id 标识每个请求的唯一标识符 data 字典类型,现在包含{"sentence_dense_e...
embedding v2接口说明 embedding 接口升级为 v2 版本,新增长文本窗口模型及稀疏向量产出,支持用量统计。建议迁移到 v2 接口使用 embedding 功能。 data/embedding/version/2 接口用于请求 Embedding 服务,通过深度... xt-image时,必选 data_type=image时,传入图片内容的base64编码 响应消息参数 参数说明 code 状态码 message 返回信息 request_id 标识每个请求的唯一标识符 data 字典类型,现在包含{"sentence_dense_e...
向量维度是指向量中包含的元素的数量。 is_primary_key bool 是 False 指定该字段是否为主键,用户可以从 fields 定义的字段列表中选出某一个 int64 类型 / string 类型的字段作为主键字段。每个 Collection ... 枚举 [0] List 长度<=32 List 长度<=32 否 整数数组 vector 向量 维度 4-2048 否 稠密向量。 field_type 设置为 vector 时必选参数 dim。 sparse_vector 稀疏向量 非零元下标无限制非零元值为 ...
概述 create_collection 用于创建一个新的数据集 Collection。创建成功后,可以写入数据。 说明 每一个 Collection 必须指定主键字段。 当定义字段 fields 添加了一个向量类型 vector 的字段后,再添加新的字段时,字... 向量维度是指向量中包含的元素的数量。 is_primary_key bool 是 False 指定该字段是否为主键,用户可以从 fields 定义的字段列表中选出某一个 int64 类型 / string 类型的字段作为主键字段。每个 Collection ...