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非结构化数据是指没有预定义数据模型或没有以预定义方式组织的信息,随着互联网不断发展,电子邮件、论文、物联网传感数据、社交媒体照片、蛋白质分子结构等非结构化数据已经变得越来越普遍。《计算机世界》杂志指出,非结构化信息可能占所有数据的70-80%以上。
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✏️ 作者介绍:Mia Li,Zilliz 数据工程师 本文将介绍如何使用 KubeSphere 容器平台可视化部署 Milvus 向量数据库以及 Milvus 在云原生场景下的基本使用。下面,让我们先来简单了解一下 Milvus 和 KubeSphere 吧! Milvus 是什么? Milvus 是一款开源的向量数据库,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。Milvus 集成 FAISS、NMSLIB、Annoy 等常见的向量索引库,提供一整套简... 展开更多
✏️ 作者:栾小凡, Zilliz 研发总监 2018 年 10 月,我们写下了向量数据库 Milvus 的第一行代码;在历经了 29 个月、19 个版本的迭代与全球 1000 家用户的实践验证后,终于在 2021 年 3月迎来了 Milvus 1.0 版本。Milvus 解决了对向量数据进行增删改查(CRUD)操作和数据持久化的问题,但随着新需求的出现,更多问题也逐渐浮现出来。本文旨在总结过去三年的经验,聊聊 Milvus 2.0 期待解决的问题,以及为什么 Milvus 2.0 是解... 展开更多
AI 正在引领人类的下一次工业革命,成为支撑数字经济的基本工具组件。 7月9-10日,由开放原子开源基金会与 Linux 基金会联合开源中国社区共同发起的首届“GOTC 全球开源技术峰会”在上海世博中心举行,Zilliz 合伙人、系统架构师郭人通受邀出席“AI、大数据与数字经济专题论坛”,与 LF AI & Data 基金会执行董事 Ibrahim Haddad、中兴通讯 AI 研发总工韩炳涛、英特尔 OpenVINO 边缘人工智能软件首席布道师 Raymond Lo 等同场共... 展开更多
中国 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit 虚拟大会 12 月 9 日至 10 日 https://www.lfasiallc.com/kubecon-cloudnativecon-open-source-summit-china/ 诚意邀您成为赞助商 新数据库时代,数据库领域有哪些新技术、新应用?谁将改变数据库的游戏规则? 酷爱阅读科技杂志的 Z 宝,刚刚收到了刊登了 Zilliz 长篇署名文章的《新程序员》! 顺手一翻,Z 宝不禁感叹 CSDN 策划出品的这期杂志简直是众星云集:2020 年图灵... 展开更多
目标:查询目标点附近的10个最近邻邻居。 load fisheriris x = meas(:,3:4); figure(100); g1=gscatter(x(:,1),x(:,2),species); %species分类中是有三个分类:setosa,versicolor,virginica legend('Location','best') newpoint = [5 1.45]; line(newpoint(1),newpoint(2),'marker','x','color','k',... 'markersize',10,'linewidth',2) Mdl = KDTreeSearcher(x) ; [n,d] = knnsearch(Mdl,newpoint,'...... 展开更多
头文件: #pragma once #include <iostream> #include <vector> #include <map> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #define UL unsigend long using namespace std; using namespace cv; int test_triangulation(); void show_a_image_mat(const Mat& img); cv::Mat VisualizePoints(const cv::Mat& src_img, const vector<cv::Point2f...... 展开更多
吴涌波:非结构化数据及社交媒体分析 2013 SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会于6月20日在北京召开,吴涌波发表了主题为 “非结构化数据及社交媒体分析”的精彩演讲。通过该文档,您可以了解到非结构化数据自动分类和关键信息提取、社交媒体分析、文本分析应用案例等内容。 对其内容详细阅读
结构化数据:具有既定格式的实体化数据,如常用的XML文档 半结构化数据:格式松散,即使有格式也常被忽略,结构只能作为数据结构的一般性指导,如电子表格 非结构化数据:没结构数据,如图像、纯文本.
随着大数据、人工智能等技术的发展,数字化进程不断加速,海量大数据汹涌而来,我们步入了数据智能应用的时代。办公文档、邮件、图片、研究报告、法律法规、各类报表、音频/视频信息这些非结构化数据成为企业数据主要形态。 据IDC预测,到2025年,全球数据总量达到175zb,而非结构化数据将会占据数据总量的80%-90%,这意味着企业要花费大量的成本长期存放这些数据。一旦数据没能有效流转,复用率也是极低的,最终变成一堆丢也丢... 展开更多