运行示例程序 接下来您可以 运行示例程序 接下来，让我们来运行一个 Python 示例程序。您将创建一个向量数据表，向其中插入10条向量，然后运行向量相似度查询。 请确保系统已经安装了 Python 3.5 和 pip 。 安装 Milvus Python SDK。 # Install Milvus Python SDK $ pip...

绘图引擎 G 如何引入 G 类 命名空间 Canvas 方法 getChildren() isDestroyed() getWidth() getHeight() changeSize(width, height) getPointByClient(clientX, clientY) addShape(type, config) addGr...

渐变纹理着色器节点 输入 属性 输出 示例 渐变纹理着色器节点 渐变纹理 节点根据输入向量的值来生成颜色和强度插值。 输入 矢量 纹理坐标到样本纹理；如果接口未连接，则默认生成纹理坐标。 属性 类型 控制生成的渐变类型。 线性 以二次方形式输入X坐标。 二次方 以二次方形式输入X坐标。 缓动 使用二次插值和线性插值...

创建、删除索引 创建索引 删除索引 创建、删除索引 本页提供创建或删除索引的 Python 示例代码。 创建索引 目前，一个集合只支持一种索引类型，切换索引类型会自动删除旧的索引文件。在创建其它索引前，FLAT 作为集合的默认索引类型。 create_index() 会指定该集合的索引类型，并同步为之前插入的数据建立索引，后续插入的数据...

Milvus 是什么 整体架构 应用场景 主要特性 异构计算 支持主流索引库、距离计算方式和监控工具 近实时搜索 标量字段过滤 (即将上线) 发行版本 加入开发者社区 Milvus 是什么 Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。Milv...

快速迭代聚类 1 谱聚类算法的原理 2 快速迭代算法的原理 3 快速迭代算法的源码实现 4 参考文献 快速迭代聚类 1 谱聚类算法的原理   在分析快速迭代聚类之前，我们先来了解一下谱聚类算法。谱聚类算法是建立在谱图理论的基础上的算法，与传统的聚类算法相比，它能在任意形状的样本空间上聚类且能够收敛到全局最优解。谱聚类算法的主要思想是将聚类...

知识要点 知识要点 平凡图 - Trivial Graph：只有一个节点，没有边的图。 非平凡图 - Nontrivial Graph：有至少两个节点，一条边的图。 连通 - Connectivity：若图(G)中从顶点(vi)到另一顶点(v_j)有路径相连，并且从(v_j)也可以移动到(v_i)，则称(v_i)和(v_j)是连通的（在无向图中，若(...

渐变纹理 输入 属性 输出 示例 渐变纹理 Note 这个节点是由着色器节点移植过来的。手册和图片参考的是该节点的着色器版本。这个节点接受字段输入和输出。当没有连接时，矢量输入有一个隐含的 位置 属性值。 渐变纹理 节点根据输入向量的值来生成颜色和强度插值。 输入 矢量 用于采样纹理的纹理坐标；如果接口未连接，则默认使用“生成”...

功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 功能介绍 高斯混合模型聚类 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 tol “收敛容差” “收敛容差” Double 0.01 vectorCol 向量列名 向量列对应的列名 String ✓ k ...

v0.3.1版本发布说明 2019-08-08 新增功能 主要改进 v0.3.1版本发布说明 2019-08-08 新增功能 增加了一种新的向量索引方式“IVFSQ”，在保证精度的同时，大幅度缩减索引文件的大小。 关于向量距离计算方法，在“欧几里得距离”的基础上，新增了“内积”。 增加了多个参数以调整索引的建立，以及搜索的精度和速度。...