索引的I/O与复制 所有的函数都是深复制,我们不需要关心对象关系. I/O函数: write_index(index, "large.index"): 写索引到文件 Index * index = read_index("large.index") 读索引 复制函数: Index* index2 = clone_index(index): 返回索引的深复制 Index *index_cpu_to_gpu = index_cpu_to_gpu(resource, de

1.Faiss简介 Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,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.它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码.Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口.除此以外,对一些核心算法提供了GPU实现.相关介绍参考<Faiss:Facebook 开源的相似性搜索类库> 2.Faiss安装 参考&l

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

Faiss处理固定维度d的数据,矩阵每一行表示一个向量,每列表示向量的一项.Faiss采用32-bit浮点型存储. 假设xb为数据集,维度为\(nb\times{d}\):xq是查询数据,维度为\(nq\times{d}\) import numpy as np d = 64 # dimension nb = 100000 # database size nq = 10000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

写在前面 高性能向量检索库(milvus & faiss)简介 Milvus和Faiss都是高性能向量检索库,可以让你在海量向量库中快速检索到和目标向量最相似的若干个向量,这里相似度量标准可以是内积或者欧式距离等.这里借用milvus官方的话再次说明这两个库的特点: Milvus 是一款开源的.针对海量特征向量的相似性搜索引擎.基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好. 在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应. 说白了就是速度快,暂且不说十亿向量,自己写代码去完成对100万300维向量的

摘要:在下文中,我将尝试通过Faiss源码中各种类结构的设计来梳理Faiss中的各种概念以及它们之间的关系. 本文分享自华为云社区<Faiss源码剖析(一):类结构分析>,原文作者:HW007. Faiss是由Facebook AI Research研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架.通过其官方给出的新手指南,我们可以快速地体验Faiss的基本功能.但是,相信大多数人看完官方的新手指南后,对Faiss很多的概念还是有点模糊.无法清晰的明确这些概念之间的边界.比如说在Faiss中,Q

目录 深入理解Faiss 原理&源码 (一) 编译 mac下安装 安装mac xcode工具包 安装 openblas 安装swig 安装libomp 编译faiss 附录 深入理解Faiss 原理&源码 (一) 编译 Faiss系列, 从单机lib到构建大规模分布式向量检索系统, 且听我娓娓道来 Faiss是什么? Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,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.它包含多种搜索

Faiss使用多线程出现的性能问题 faiss在增加CPU的情况下,反而出现效率低下的问题. 从理论上看,作为一个CPU/GPU计算型的应用,更多的核意味着更大的计算吞吐能力,性能只会越来越好才是. 在实际过程中,通过taskset命令分配更多的核给faiss只会带来更长响应时间以及更大的响应时间偏差(variation). faiss的主要流程:建库(train).校验(sanity check).搜索. 由于建库是一次性操作,就不考虑建库带来的影响.对校验分析,也没有发现需要耗时太多的时间,

 写在前面: 大家都知道DOM的操作很昂贵. 然后贵在什么地方呢? 一.访问DOM元素 二.修改DOM引起的重绘重排 一.访问DOM 像书上的比喻:把DOM和JavaScript(这里指ECMScript)各自想象为一个岛屿,它们之间用收费桥梁连接,ECMAScript每次访问DOM,都要途径这座桥,并交纳"过桥费",访问DOM的次数越多,费用也就越高.因此,推荐的做法是尽量减少过桥的次数,努力待在ECMAScript岛上.我们不可能不用DOM的接口,那么,怎样才能提高程序的效率? 既

1. 分区表简介 分区表在逻辑上是一个表,而物理上是多个表.从用户角度来看,分区表和普通表是一样的.使用分区表的主要目的是为改善大型表以及具有多个访问模式的表的可伸缩性和可管理性. 分区表是把数据按设定的标准划分成区域存储在不同的文件组中,使用分区可以快速而有效管理和访问数据子集. 1.1> 适合做分区表的情况 ◊ 数据库中某个表的数据很多,在查询数据时会明显感觉到速度很慢,这个时候需要考虑分区表: ◊ 数据是分段的,如以年份为分隔的数据,对于当年的数据经常进行增删改查操作,而对于往年的数据几乎

介绍C#如何对ini文件进行读写操作,C#可以通过调用[kernel32.dll]文件中的 WritePrivateProfileString()和GetPrivateProfileString()函数分别对ini文件进行读和写操作.包括:读取key的值.保存key的值.读取所有section.读取所有key.移除section.移除key等操作. 目录 1. ini文件介绍 2. 读取操作:包括读取key的值.读取所有section.读取所有key等操作. 3. 写入操作: 包括保存key的值

iframe可以说是比较老得话题了,而且网上也基本上在说少用iframe,其原因大致为:堵塞页面加载.安全问题.兼容性问题.搜索引擎抓取不到等等,不过相对于这些缺点,iframe的优点更牛,跨域请求.制作富文本编辑器.历史记录管理.长连接.无刷新文件上传等方面,可参考一下知乎的这个回答:Iframe 有什么好处,有什么坏处?国内还有哪些知名网站仍用Iframe,为什么?有哪些原来用的现在抛弃了?又是为什么?. 今天就总结一下操作iframe的方法,以及平时的一些使用. 知识点汇总 有些事情平时不

jqery的语法和js的语法一样,算是把js升级了一下,这两种语法可以一起使用,只不过是用jqery更加方便 一个页面想要使用jqery的话,先要引入一下jqery包,jqery包从网上下一个就可以,一般用带有min的,是压缩版的,如果还要引用其他js文件的话,一定要juery包在上面,其他的引用放在他下面 先来看看如果使用Juery的话,怎么来引用Juery包 这样来引用,然后就可以用Juery方法了 和js的语法一样,都是写在<script type = "text/javascrip

前言: 抓紧勤奋,再接再励,预计共10篇来结束这个系列. 上一篇介绍:ASP.NET Aries 入门开发教程6:列表数据表格的格式化处理及行内编辑 本篇介绍主键操作区相关内容. 1:什么时候有默认的编辑与删除? 只有开启行编辑(且有相应的权限时),才有默认的操作区,并出现编辑和删除图标. var dg = new AR.DataGrid("Article", "Article", "grid"); dg.isEditor = true; ...

一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人.传统的hibernate直接插库基本上是不可行的.我就一步步推导出一个无锁的数据库操作. 1. 并发中如何无锁. 一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的n

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案.然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案. 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划. 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案.如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估.查询规划者选择获胜的方案,

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(三) 主要内容: 原子性和事务(Atomicity and Transactions),读隔离.一致性和新近性,分布式查询(Distributed Queries),分布式写操作,模拟两阶段任务提交,在副本集中执行配额读取 1 原子性和事务(Atomicity and Transactions) 在MongoDB中,写操作在单文档级别具有原子性,即使修改一个文档中的多个嵌入式文档也是如此. 当一个写操作修

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注) 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档. 3.2版本新增特性. db.collection.updateMany(