2 解决方案在探索向量检索优化方案的过程中，想到向量检索是一个数学运算的过程，业务服务是Golang写的，Golang是否有开源的做过数学计算优化的库，然后在Github上发现了开源项目Gonum，作为...2.2 SIMD计算SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD)是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）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...8个32位的浮点数，理论上性能应该是原来的8倍，实际上经过测试这个猜想也得到了验证，详细数据在2.4节中给出。 ...在Github上发现一个开源的项目c2goasm，它可以将C函数汇编转成Plan9汇编，c2goasm的本质也是调用asm2plan9s工具将C的汇编转成Plan9汇编。...但实际上向量检索的流程还有前置的向量过滤（可选流程）和后置的检索结果排序，这两个方面也有进一步优化的空间，以及整体优化后的效果将在下一篇文章《向量检索研究系列：本地向量检索（下）》中进行详细介绍。
因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。...但是如果我们要计算两个非常大的数组的加和，公务员遴选那么这个时候GPU就能够发挥出非常大的价值。因为这里我们的案例中只有4个原子，因此提示我们这时候是体现不出来GPU的加速效果的。...而基于CPU上的向量化运算的技术，可以对计算过程进行非常深度的优化。当然，这个案例在不同的硬件上也能够发挥出明显不同的加速效果，在GPU的加持之下，可以获得100倍以上的加速效果。...这也是一个在Python上实现GPU加速算法的一个典型案例。 需要将webp格式的图像转成RGB或者YUV格式，再将图像数据传递给SDL的显示表面实现显示效果。...即时编译执行，将一个方法中包含的所有字节码编译成机器码后再执行 解释执行，即逐条将字节码翻译成机器码并执行。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/51172345 在项目中，有一个下面这样的数据结构，storage保存是个float4类型的数组。...kernel执行结束后，主机端读取这个结构体的数据。...//其他代码 //向__global指针写入向量数据之方法一：直接赋值 out->storage[out->detected_num+i]=obj;...//向__global指针写入向量数据之方法二：调用vstore函数 vstore4( obj ,out->detected_num+i,(__global float*)out->...看过opencl的官方原文档，没有找到关于方法一这种直接赋值方式的使用限制说明。 我目前用的opencl驱动是AMD APP SDK,现在不清楚，这是amd驱动的bug，还是确实不能这样使用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 现在在NLP领域，词向量是一切自然语言处理的基础，有了词向量我们就可以进行数据分析，文本聚类分类的一系列操作了。...首先我们运用的语料是我之前爬取的京东小米9的好评，训练一个关于手机类的词向量。数据如下所示： 首先我们需要给数据进行分词操作，然后去掉停用词，让剩下的词都是有用的词。...表示词向量的维度，然后我们可以通过这个计算一个词最相似的几个词以及相似度，如下图所示： 最后我们可以将训练好的词向量储存起来： model.wv.save_word2vec_format('word2vec.txt...然后我们就可以把这些词向量进行可视化操作，我用的是这个向量可视化界面。...我们通过这个图就可以看出词和词之间的相似关系，这就是训练整个词向量的流程，一般来说，训练数据越多，那么我们训练出的词向量的质量就越高，所以现在优质的开源词向量都是通过巨量的语料进行训练的。
对于函数内积，我想很多理工科的都理解，最常用的就是傅里叶变换，一个信号与很多个频率的基函数相乘，也就是信号与每个基函数做内积，求得在每个基函数上的占比，或者说是在该基函数上的投影大小，遍历全部基函数，就求得在全部基函数的占比...而函数内积的定义为： 可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积： 我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量 可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。
一般情况下，设备配套传感测线为一根 4 芯线，红黑线连接振弦线圈，另外两根连接温度传感器。4 线制振弦传感器：红黑线连接振弦线圈，另外两根连接温度传感器。...3 线制振弦传感器： 红黑线连接振弦线圈， 蓝色线不使用， 黄色线连接温度传感器。2 线制振弦传感器：红黑线连接振弦线圈， 黄、 蓝线不使用。...4 线制电压传感器： 红色、黑色连接到传感器的电源正、负极，传感器的信号输出负极连接黑色线，传感器的信号输出正极连接黄色线。...4 线制电流传感器： 红色、黑色连接到传感器的电源正、负极，传感器的信号输出负极连接黑色线，传感器的信号输出正极连接蓝色线。...红黑线连接振弦线圈，黄色连接电子标签正极，蓝色连接电子标签负极。
此外，可能需要修改或重写现有应用程序以与向量数据库交互，这是一个昂贵且有风险的过程，可能会引入新的错误或性能问题。对专用向量数据库的持续支持和更新需求也可能导致长期的财务承诺。...虽然专用向量数据库在以精度和速度处理高维数据方面表现出色，但将向量搜索集成到 SQL 数据库中提供了一个引人注目的替代方案。...它也是第一个 SQL 向量数据库，在性能和成本效益方面都优于专门的向量数据库，打破了集成向量数据库本质上效率低于其他数据库的神话。...在当今的人工智能技术世界中，拥有一个可以管理传统数据和向量数据的数据库至关重要。这种方法确保了可扩展性、灵活性和成本效益，消除了管理多个系统需求。...通过选择一个多功能数据库，您可以为未来做好数据基础设施的准备，并满足现代应用程序不断增长的需求。
openGauss向量化引擎在排序过程中，需要通过UseMem函数统计其内存使用。...第732行m_storeColumns.Init会申请对m_storeColumns.m_memValues申请10240* sizeof(MultiColumns));但是在第735行统计使用内存的时候...这两个地址获取的GetMemoryChunkSpace大小明显不一样，通过修改代码分别获取下图中大小： 得到的结果分别为： work_mem最小是64KB，在此情况下，光在第732行处就用掉了245816B...，大概240KB，超过了64KB，应该LackMem报错的。
人生的跑道上，有人用心欣赏风景，有人努力让自己成为风景。人人都希望追求到美好，其实美好就是无止境的追求。...全文字数：1127字 阅读时间：8分钟 前言 本文引入向量对向量求导的问题，向量对向量求导的关键是最终求导向量的排列问题。...提出了向量对向量求导的具体流程，最后以本文开头的向量求导为例具体展示向量对向量求导的具体流程。...image.png image.png 不过为了方便我们在实践中应用，通常情况下即使y向量是列向量也按照行向量来进行求导。...▲注意事项~来自小象学院 几个重要的公式推广(可以使用上面的方式进行求解): 参考： 1. 小象学院机器学习
2被大模型带火了如果你在谷歌上搜一个单词，叫做“Vector Database”，你会发现这个词的趋势在今年3月以后开始爆火。而今年3月发生了什么呢？OpenAI为聊天机器人发布了大模型。...而最快的办法是找一个成熟的产品体系来支撑，刚好国内腾讯云向量数据库在这方面走到了前列。...基本上满足绝大部分企业的使用需求，不仅能为大模型提供外部知识库，提高大模型回答的准确性，还可广泛应用于推荐系统、自然语言处理等 AI 领域。...原来企业接入一个大模型需要花1个月左右的时间，用腾讯云向量库后，可能仅需3天，给企业使用降低了门槛。而且将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现10倍效率提升。...具体的领取方式，大家可以看下图：（限量供应，手慢无）4首选回到文章开头，如果你是一个企业的技术负责人，公司现在需要借助AI的力量做一个推荐系统、或者智能问答系统。你会怎么做技术方案？
向量内积 一般指点积； 在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个 向量并返回一个实数值 标量的 二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用 矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示 矩阵a的 转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式： 推导过程如下，首先看一下向量组成： 定义向量： 根据三角形余弦定理有： 根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有： 即： 向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ： 根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...3、文本分类任务 这个任务利用词向量构成文本向量，一般采用求和平均的方式，之后利用构成的文本向量进行文本分类，根据分类的准备率等指标衡量词向量的质量。...在语料的选择上，同领域的语料比大规模的其他领域语料重要。 3、向量维度 向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。
最后一个模块，可视化管理，以可视化方式呈现数据库实例的数据，以最友好的方式给使用者展示信息，方便快速去理解和做出决策。...部署架构腾讯云向量数据库采用分布式部署架构，每个节点相互通信和协调，实现数据存储与检索。客户端请求通过 Load balance 分发到各节点上。...逻辑架构实例是腾讯云中独立运行的数据库环境，是用户购买向量数据库服务的基本单位。腾讯云向量数据库数据存储的一个实例集群中包括 Database、Collection、Document 三个逻辑层级。...其中，一个实例可以包含很多个 Database，一个 Database 可以包含多个 Collection，一个 Collection 可以包含多个 Document。...标量是指一个单独的数值，例如文本字段、数值字段或日期字段等，区别于向量等多维数据结构。向量检索是基于向量相似度进行的检索，通过计算向量之间的相似度来找到与查询向量最相似的文档或记录。
上一篇内容中，我们了解了什么是 Faiss，以及如何将文本内容转换为向量数据。本篇文章中，我们来使用 Faiss 实现向量检索功能。...使用 Faiss 实现最简单的向量检索功能 接下来，我们将使用 Faiss 实现一个小功能，针对哈利波特小说全集内容，接触向量检索技术，完成相似内容搜索的功能。...faiss.IndexFlatL2 函数，建立一个空的索引容器，然后使用 index.add(sentence_embeddings) 将我们在之前处理好的向量数据灌入这个索引容器中。...，就是我们的向量数据，通过 len 方法来获取数据长度，我们能够确认数据长度为 768，这个数据长度，就是被我们称呼为维度的神奇数字（可以发挥想象，一个 768 维的立体世界）。...好啦，对于目前的我们来说，了解到向量检索的过程和向量到这个程度就足够啦。
当前常见的做法是使用词向量来表示词语，下面将对各种不同的词向量技术进行介绍。...2 传统词向量 image.png 3 基于 SVD 的方法 image.png 3.1 词语-文档矩阵 image.png 下面给出一个例子：该语料库由 3 个句子组成，且窗口大小设置为 1： I enjoy...训练的过程是：设置一个目标函数，基于某种更新规则进行迭代，不断优化目标函数，最终学习得到词向量。 本节将介绍其中一种方法：Word2vec。...如果这个序列是合理的（语义和语法上），其概率就会比较高，否则输出的概率就会比较低。...在实际应用中，hierarchical softmax 对低频词的效果更好，而负采样对常用词和低维词向量的效果更好。 Hierarchical softmax 使用一个二叉树来表示词典中的所有词语。
，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。...支持向量机去求解二类问题，目标是求一个特征空间的超平面；而超平面分开的两类对应于超平面的函数值的符号是刚好相反的； 3....事实上，我们可以对法向量ω\omega加些约束条件，从而引出真正定义点到超平面的距离–几何间隔（geometrical margin）的概念。...假定对于一个点xx，令其垂直投影到超平面上的对应点为x0，ω是垂直于超平面的一个向量，为样本x到超平面的距离，如下图1.4所示： ?...不过，如果σ选得很大的话，高次特征上的权重实际上衰减得非常快，所以实际上（数值上近似一下）相当于一个低维的子空间；反过来，如果σ选得很小，则可以将任意的数据映射为线性可分，当然这并不一定是好事，因为随之而来的可能是非常严重的过拟合问题
《编程珠玑》在第一章就介绍了位图/位向量的知识点，这一技术也有许多应用场景。 关键知识点 位向量可以简单地理解为用二进制位的01来实现bool类型的功能。...当给数组去重，无重复元素的数组排序时，一般会开一个int数组或者bool数组，但即使是bool数组，在c语言中的也是要占用2个字节(8位)。...1到32就可以存在第一个int，33到64可以存储在第二个int，那n/32就可以得知第n个bit位存在第几个int上，用位运算表示n>>5. n%32可以改为n&(0x00011111)，也就是n&(...3.一个最多包含n个正整数的文件，每个数都小于n，其中n=107，并且没有重复。最多有1MB内存可用。要求用最快方式将它们排序并按升序输出。...（《编程珠玑》第一章正文）方法是一次读入文件，把出现过的数字对应位置1；读取完毕后从低位到高位输出位向量为1的位所代表的数。
最近，又一个概念火了——向量数据库。 随着大模型带来的应用需求提升，4月以来多家海外知名向量数据库创业企业传出融资喜讯。...这时，你需要的是一个能够理解你的意图，为你提供最相关的结果，让你轻松找到你想要的信息的工具。 这就是向量数据库（Vector Data Base），它就像一个超级大脑，帮助你解决这些问题。...简而言之，向量数据库可以解决大模型预训练成本高、没有“长期记忆”、知识更新不足、提示词工程复杂等问题，突破大模型在时间和空间上的限制，加速大模型落地行业场景。...而向量数据库和传统数据库的不同点在于，向量数据库处理的是各种AI应用产生的非结构化数据，通过近似查进行模糊匹配，输出的是概率上的提供相对最符合条件的答案，而非精确的标准答案。...向量数据库在拓展AI全新应用场景的同时，也将对传统数据库产品形成替代，进而成为AI时代的Killer App。 目前，向量数据库是一个亟待引爆的蓝海市场。
3 可视化界面Embedding提供了将非结构化数据转换为向量数据的功能，自动将原始文本转换为向量数据并插入数据库，或者执行相似性计算，使向量数据库的使用更加简单便捷。...的精确查询时，使用JSON数据进行查询，可能包括按照特定的条件或字段，对数据库中存储的向量数据进行准确的检索。...5 数据库5.1 创建数据库基于向量数据库的在线增加、删除和管理数据库是腾讯云向量数据库的关键功能之一。通过可视化界面，用户可以轻松地创建新的数据库实例。...问答系统可通过计算向量之间的相似度，检索最相关的问题信息并返回答案。向量数据库存储和检索相关的向量数据，提高问答系统的检索效率和准确性。...存储在向量数据库中的文本/图像特征通过高性能索引实现高效的相似度计算，返回匹配的文本/图像结果。7 总结腾讯云向量数据库是一全托管的企业级分布式数据库服务，专注于多维向量数据的存储、检索和分析。
词嵌入是所有自然语言处理任务所必须要经历的步骤，非常的重要。词向量在网络上已经有了大量的文章，但是，出于我们专栏的完整性系统性的考虑，笔者还是决定加上这样一个专题。...例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。 最早的文本向量化方法是词袋模型，我们先来看看词袋模型。...那么，该如何获取词向量呢？我们先来看看神经概率语言模型。 4 神经概率语言模型 一个语言模型通常构建为一句话的概率分布p(W)，这里的p(W)实际上反映的是W作为一个句子出现的概率。...说成大白话，语言模型就是计算某个句子出现的概率。 对于一个由T个词按顺序构成的句子，P(W)实际上求解的是字符串的联合概率，利用贝叶斯公式，链式分解如下： ?...从上面可以看到，一个统计语言模型可以表示成，给定前面的的词，求后面一个词出现的条件概率。 我们在求P(W)时实际上就已经建立了一个模型，这里的诸多条件概率就是模型的参数。
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