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向量检索算法
1054
2020-04-03
《Milvus 0.7 开源向量搜索引擎使用教程》
向量检索算法 精确检索 近似检索 基于树的搜索算法 基于哈希的空间划分法 向量量化的编码算法 基于图的搜索方法 向量检索算法 通常来说,面向向量的相似性检索的方法分为精确检索和近似检索两类。 精确检索 精确检索的本质就是线性查找。线性查找通过在整个向量空间内,遍历所有已存向量计算其与检索向量的距离,通常是计算欧几里德距离或者点积。欧...
特征向量
2425
2020-04-03
《Milvus 0.6 开源向量搜索引擎使用教程》
特征向量 什么是特征向量 为什么要用特征向量 应用领域 特征向量 什么是特征向量 向量是具有一定大小和方向的量,可以简单理解为一串数字的集合,就像一行多列的矩阵,比如:[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项,每一列代表一个该数据项的各个属性。 特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿...
向量转table
512
2019-12-19
《阿里巴巴 Alink v1.0.1 使用手册》
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本 结果 功能介绍 将向量转为表,向量的每一维数据都转为表的列。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓ outputCols 输出结果列列名数组 输出结果列列名...
特征向量
1487
2019-10-22
《Milvus v0.5.0 使用手册》
特征向量 什么是特征向量 为什么要用特征向量 应用领域 特征向量 什么是特征向量 向量是具有一定大小和方向的量,可以简单理解为一串数字的集合,就像一行多列的矩阵,比如:[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项,每一列代表一个该数据项的各个属性。 特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿...
1.1.1 向量运算
1714
2019-04-08
《Unity 从入门到精通》
向量的数学运算 1、特殊向量 2、向量大小计算 3、向量的方向 4、向量与标量的运算 5、向量标准化 6、向量加法 7、向量减法 8、向量点乘 9、向量叉乘 向量的数学运算 向量的计算主要借助 “线性代数” 1、特殊向量 零向量: 向量的所有分量都是 0 几何意义:用于表达参考坐标系的原始点...
向量归一化
403
2020-06-29
《阿里巴巴 Alink v1.1.2 使用手册》
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本 结果 功能介绍 vector归一化是对vector数据进行归一的组件, 将数据归一到min和max之间。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓ min 归一化的下...
向量归一化
678
2019-12-19
《阿里巴巴 Alink v1.0.1 使用手册》
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本 结果 功能介绍 vector归一化是对vector数据进行归一的组件, 将数据归一到min和max之间。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓ min 归一...
五、支持向量机
1647
2018-10-25
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
五、支持向量机 五、支持向量机 支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念,怎么使用这个强大的模型,以及它是如何工作的。
选择向量索引工具
1447
2020-08-27
《Milvus 0.10.0 开源向量搜索引擎使用教程》
选择向量索引工具 FAISS SPTAG Hnswlib ANNOY 结论 选择向量索引工具 下面列出了几种现有的向量检索工具: FAISS FAISS 是 Facebook AI 基于 C++ 语言编写的一款开源、针对多媒体文件相似性搜索的算法库。FAISS 支持开发人员对检索速度、内存使用和检索精度等的优化设置。但它仅仅是一个算法...
维基词向量
1428
2018-07-06
《FastText v0.1.0 中文文档》
维基词向量 Models(模型) Format(格式化) License(许可证) References(参考) 维基词向量 我们正在为 294 种语言发布预训练的单词向量, 并使用 fastText 在 维基百科 上进行了训练. 这些 300 维的向量是通过使用 Bojanowski 等人 (2016) 描述的 skip-gram 模型...
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