向量检索性能优化

算法分析-贪心算法

文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景：何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法：按点检索，适用于稠密图Kruskal算法：并查集+最小生成树Dijkstra算法：不能存在负权边
old-handsome·2025-03-06 04:14

人工智能之数学基础：矩阵的秩

也就是说，如果把矩阵看成由行向量或列向量组成，那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量，表
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-06 03:32

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。
一小路一·2025-03-06 02:27

[Machine Learning] K-means算法

简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

Flutter开发者 3.29版本关注要点

一、架构与性能优化Dart代码执行线程调整Dart代码现直接在Android/iOS的主线程运行，减少了线程切换开销，但需注意可能加剧平台UI线程的负
·2025-03-06 01:05

memcached的cache机制是怎样的？思维导图 代码示例（java 架构)

以下是关于Memcached缓存机制的主要方面：1.数据存储与检索键值对存储：所有数据都以键值对的形式存储，键是唯一的字符串标识符，值可以是任意类型的数据。
用心去追梦·2025-03-06 00:07

非常哇塞的 SpringBoot性能优化长文！

1.有监控才有方向在开始对SpringBoot服务进行性能优化之前，我们需要做一些准备，把SpringBoot服务的一些数据暴露出来。比如
肥肥技术宅·2025-03-05 23:30

Search-o1：智体搜索增强的大型推理模型

为了解决这一限制，引入Search-o1，这是一个使用智体检索增强生成(RAG)机制和用
三谷秋水·2025-03-05 22:53

有了AI检索平台工具，为什么还要创建“智能体”？

有了AI检索平台工具，为什么还要创建智能体？AI检索平台工具主要用于高效地搜索和获取信息，而智能体（Agent）则是一种能够自主执行任务、做出决策并与环境互动的系统。
金融街小单纯·2025-03-05 22:21

一文揭秘！Java 如何与 Elasticsearch 完美 “牵手”？

引言本文适合有一定Java编程基础，且对搜索引擎技术感兴趣，尤其是希望在项目中运用Elasticsearch实现高效数据检索与分析功能的开发人员阅读。
程序员顾茗·2025-03-05 21:49

langchain4j+milvus实战

序本文主要研究一下如何使用langchain4j来对接向量数据库milvus步骤docker运行milvusdockerrun-d\--namemilvus-standalone\--security-optseccomp
·2025-03-05 20:55

verilog练习：HRPWM 模块设计

文章目录前言1.HRPWM代码示例：1.1关键设计说明：2.HRPWM温度补偿和动态校准2.1关键增强功能说明：2.2校准流程验证方法：2.3性能优化建议：前言需要考虑如何用SystemVerilog实现这些功能
啄缘之间·2025-03-05 19:34

如何优化FFmpeg拉流性能及避坑指南

一、性能优化进阶：从协议到硬件的全链路调优协议选择与参数调优低延迟协议：优先选择RTMP或HTTP-FLV协议，实测延迟可控制在1-3秒内。
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-05 18:53

C语言深度剖析：数据在内存中的存储

理解大小端模式对跨平台开发、数据传输以及性能优化都非常重要。1.什么是大小端？
全栈ing小甘·2025-03-05 17:16

在Spring Boot项目中将中文转换为拼音：从入门到实践

拼音转换的应用场景1.2技术选型二、SpringBoot集成pinyin4j2.1添加依赖2.2创建拼音工具类2.3在SpringBoot中使用工具类2.4编写测试用例三、实践中的注意事项3.1多音字处理3.2性能优化
和烨·2025-03-05 17:44

Celia智能助手2.0架构演进与性能突破

系统的工程化实践与创新2025-03-05作者：智能系统架构师一、架构演进路线1.1架构对比分析问题问题问题方案方案方案1.0版本单点CLIP服务MySQL全量存储静态资源分配2.0版本CLIP模型蒸馏向量分层存储动态资源调度
大霸王龙·2025-03-05 17:43

Harmony Next性能优化之ArkTS

一、ArkTS高性能编程变量声明1、使用const声明常量对于初期明确不会改变的变量，尽量使用const进行初始化，这里的常量包含基础类型和引用类型。通过const保证地址不会发生变化，能够极大减少由于编码时误操作导致的赋值等行为，造成对原有逻辑的改变，声明为const能够在编辑时及时发现错误。2、指定number的类型对于number类型，编译器在优化时会区分int和double类型。开发者在初
这货就是木子全呀·2025-03-05 17:11

Jedis学习笔记

Jedis连接方式单机连接连接池配置JedisPooled简化操作集群连接四、Jedis基本操作字符串操作列表操作哈希操作集合操作有序集合操作五、Jedis高级功能事务操作管道操作订阅发布六、Jedis性能优化连接池配置批量操作数据序列化七
剑走偏锋o.O·2025-03-05 17:09

【AI论文】DeepSolution：通过基于树的探索和双点思维促进复杂的工程解决方案设计

然而，检索增强生成（RAG）领域之前的研究并没有充分解决与复杂工程解决方案设计相关的任务。
东临碣石82·2025-03-05 17:07

鸿蒙开发进阶（OpenHarmony）系统命令功能总结

（从零基础入门到精通）HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合（持续更新......）HarmonyOSNEXT应用开发性能优化实践总结（持续更新......）cpup命令功能cpup命令用于查询系统
取什么名字好呢~·2025-03-05 16:04

React Hooks 完全指南：从入门到精通

开发者调查报告，87%的开发者认为生命周期方法难以理解，尤其是componentDidUpdate的复杂逻辑逻辑复用困境：传统HOC和RenderProps模式导致组件嵌套地狱（NestingHell）性能优化难题
斯~内克·2025-03-05 15:26

RagFlow专题四、RagFlow 代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现

RagFlow代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现在本篇文章中，我们将从代码实战的角度，讲解如何使用RagFlow结合通义千问（百炼平台API）进行检索增强生成（RAG），实现一个完整的
伯牙碎琴·2025-03-05 13:07

索引的详细介绍

数据库索引是一种用于加速数据检索的数据结构，类似于书籍的目录。通过索引，数据库可以快速定位数据，而无需扫描整个表。
Bugkillers·2025-03-05 11:48

词向量Word Embedding

词向量词向量做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。
m0_60217276·2025-03-05 09:01

词向量（Word Embedding）

词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。
呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

WPF高级 | WPF 3D 图形编程基础：创建立体的用户界面元素

Transform）三、创建3D场景3.1Viewport3D3.2Camera（相机）3.3Light（光源）四、创建基本的3D物体4.1创建立方体4.2创建球体五、动画与交互5.1动画5.2交互六、性能优化与注意事项
xcLeigh·2025-03-05 08:55

01. HarmonyOS应用开发实践与技术解析

应用架构项目结构Ability生命周期ArkTS语言特性装饰器状态管理UI组件与布局基础组件响应式布局样式与主题页面路由与参数传递页面跳转参数接收数据绑定与循环渲染数据接口定义循环渲染条件渲染组件生命周期最佳实践与性能优化组件复用响应式设计性能优化前言随着华为
全栈若城·2025-03-05 07:52

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间
Shockang·2025-03-05 05:31

正交投影与内积空间：机器学习的几何基础

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.内积空间的数学定义1.1代数定义✏️两个维度相同的向量a=[a1,…,an]\mathbf{a}=[a_1,\dots,a_n]a=[a1,…
Shockang·2025-03-05 05:31

特征值与特征向量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文一、定义与数学表达特征向量：对于方阵AAA，若存在非零向量v\mathbf{v}v满足Av=λvA\mathbf{v}=\lambda\mathbf
Shockang·2025-03-05 05:30

图数据库Neo4j面试内容整理-Cypher 查询优化

Cypher是Neo4j的查询语言，允许我们通过图的结构进行高效的数据检索。然而，随着数据量的增大和查询复杂度的提高，查询性能可能会变差。
不务正业的猿·2025-03-05 04:21

非结构化数据管理中的标签体系构建方法

然而，这些数据的管理也面临着诸多挑战，尤其是如何有效地组织和检索这些数据。一、标签体系的重要性标签体系是非结构化数据管理的核心，它通过为数据添加标签，实现数据的分类、检索和分析。
CaritoB·2025-03-05 02:37

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。
来自于狂人·2025-03-05 02:02

37.索引生命周期管理—kibana 索引配置

37.1背景引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化如通过sparkstreaming读取Kafka中的日志实时写入es，这些日志高峰期每天10亿+，每分钟接近100w
大勇任卷舒·2025-03-04 23:42

什么是预训练语言模型下游任务？

给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务？
衣衣困·2025-03-04 22:36

从卡片柜到数字宇宙：数据库的前世今生与架构解析—— 一篇写给技术新手的数据库全景指南

20世纪50年代，美国人口普查局的一台UNIVAC计算机需要5,000张打孔卡才能存储1MB数据，检索一个记录需要数分钟。这种低效催生了数据库的诞生。
还有几根头发呀·2025-03-04 21:00

Oracle数据库开发实战经验手记 ——那些年踩过的坑与性能优化之道 （持续更新~~~）

在研发过程中，使用Oracle数据库时可能会遇到一些性能和兼容性的问题。以下是一些本人在工作期间曾遇到的关于Oracle的一些问题，希望可以帮助到有需要的同学们。1.使用LISTAGG语法拼接字符超长问题描述：使用LISTAGG语法拼接字符时，可能会遇到字符超长的情况，通常限制为4000字符。可以使用XMLAGG进行改写，但其效率较慢，影响查询性能。解决方案：如果必须保证数据的准确性，可以使用XM
果冻kk·2025-03-04 21:58

Office 2021 Mac Office办公

Excel2021mac、PowerPoint2021mac、Outlook2021mac，OneNote2021mac等经典桌面应用程序，它还具有一些新功能和改进，例如模深色式支持、改进的可访问性支持、增强的安全性和性能优化
甜于酸·2025-03-04 21:56

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{
ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

week1-一周笔记及知识点补充：容器、迭代器、滑动窗口、sort()

文章目录前言一、总概括二、不熟悉的知识点补充1.容器相关1.1类模板1.2容器类模板和容器类1.3常见容器分类1.4容器类的典型使用场景1.5容器类使用的性能优化技巧1.6容器适配器及使用方法1.7复杂容器
普罗格瑞木·2025-03-04 19:09

< HarmonyOS TechTalk 34 > HarmonyOS应用性能优化最佳实践

本课程是关于HarmonyOS应用性能优化的最佳实践。主要内容是介绍优化主线程的冗余操作和使用拆帧操作优化应用帧率，包括滑动场景和跳转场景。
·2025-03-04 18:44

【商城实战(2)】商城架构设计：从底层逻辑到技术实现

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-04 17:58

【商城实战(1)】启航：从0到1搭建电商帝国的第一步

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-04 17:57

（四三）ArkTS 服务端渲染（SSR）实践

本文将深入探讨ArkTS服务端渲染的实践，从概念和优势入手，介绍技术选型、开发流程、代码实现，以及部署和性能优化等方面的内容，并提供具体的代码示例。二、服务端渲染概
小_铁·2025-03-04 17:55

【Weaviate RAG】OpenAI+Weaviate RAG实践

检索引擎主要用于通过OpenAIAPI和向量数据库进行查询和生成响应。主要功能包括：生成响应：使用OpenAI的GPT-3.5模型生成流式响应。
星星点点洲·2025-03-04 16:46

【四.RAG技术与应用】【9.向量数据库：RAG中的智能存储解决方案】

传统数据库就像拿着书名的目录管理员，而向量数据库则是个能闻着知识气味找书的猎犬——这就是RAG技术革命的内核。一、RAG技术为何需要新基建？
再见孙悟空_·2025-03-04 16:15

14个Flink SQL性能优化实践分享

然而，随着数据量的增长，性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨FlinkSQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供代码示例。
快乐非自愿·2025-03-04 15:40

基于HarmonyNext的ArkTS实战案例：构建高效的图像处理应用

本文将通过实战案例，深入讲解如何基于ArkTS开发一个高性能的图像处理应用，涵盖图像加载、滤镜处理、性能优化等内容，帮助开发者快速掌握Harmony
·2025-03-04 14:59

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。
·2025-03-04 14:28

Pandas使用教程 - Pandas 与 Parquet 数据交互

Parquet数据交互1.Parquet格式简介2.使用Pandas读取Parquet数据2.1基本用法2.2参数说明3.使用Pandas写入Parquet数据3.1基本用法3.2参数说明4.依赖库与性能优化
闲人编程·2025-03-04 14:59
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