发表于AI & 大数据专区
2020/03/18 09:17

Milvus 社区周报- Week 11, 2020

| 研发进展 Milvus 0.7.0 版本: 各主要测试全部通过,已于3月11日正式发布 Milvus 0.8.0 正式启动: 版本的主要目标是让更多索引支持删除功能 为解决0.7.0用户方反馈的各种问题和QPS问题,会在0.8.0发布前推出0.7.1版本 重构 Milvus 日志信息格式的设计,完成 混合查询的原型开发 对 Annoy 的调研 对 LSH/Falconn 的调研 基于 Tversky 距离的 subset/superset 距离,Flat Index 优化完成,对接 Milvus主要开发结束,等待部分S...

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发表于AI & 大数据专区
2020/03/11 10:00

Milvus 社区周报- Week 10, 2020

| 研发进展 Milvus 0.7.0版本,各主要功能点功能测试全部通过,3小时稳定性测试全部通过,准确性测试除超大数据集外基本完成,性能测试除了超大数据集外基本通过。 Milvus 0.7.0 文档审查,进行中 基于 Proto 的 DSL 原型开发测试,完成 混合查询的设计,开始起草 Annoy 索引删除功能,测试结束;正在调研与 Milvus 的对接 Milvus 的术语已经确定,对外接口和文档的更改工作已经开始 Milvus 0.8.0的工作内容草案已经规划完成,等...

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发表于AI & 大数据专区
2020/03/25 09:00

Milvus 社区周报- Week 12, 2020

| 研发进展 Milvus 0.8.0正式启动, 版本的主要目标是让更多索引支持删除功能 为解决0.7.0用户方反馈的各种问题和 QPS 问题,会在0.8.0发布前,出个0.7.1版本 重构 Milvus 日志信息格式 混合查询的原型开发 对 Annoy 的调研 对 LSH/Falconn 的调研 基于 Tversky 距离的 subset/superset 距离,Flat Index 优化完成,对接 Milvus 主要开发结束,等待部分SDK和测试 ANN-Benchmark 测试结束 ANN-Benchmark GUI 已经完成,等待上线 ...

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2020/05/18 09:29

Milvus 新版本 v0.9.0 重磅推出!

发布时间:2020-5-15 | 版本兼容 | 新增功能 支持在 Milvus 启动时检查 CPU 指令集、GPU 驱动版本和 CUDA 版本。 #2054 #2111 避免多个 Milvus 实例同时操作同一 Milvus 数据。 #2059 支持日志文件轮转。 #2206 处理搜索请求时暂停创建索引。#2283 | 主要改进 重构了日志输出。 #221 升级了 OpenBLAS 版本以提高 Milvus 性能。 #1796 统一了 FAISS、NSG、HNSW 和 ANNOY 的向量距离计算方法。#1965 支持 SSE4.2 指令集。 #2039 ...

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2020/02/25 12:51

Milvus 社区周报- Week 8, 2020

测试目标 WAL 功能测试已经通过,稳定性测试和性能测试进行中 向量删除/Flush/GetVectorByID/GetTableInfo/Compact,功能测试/稳定性测试/性能测试中 HNSW 集成,测试中 针对 IVFlat/IVFSQ8/IVFSQ8H 等索引,运行时选择 AVX2 和 AVX512 指令集功能开发结束,测试中 ANN-Benchmark 在 Azure Cloud 上对 Milvus/FAISS/Annoy 的测评,进行中 基于 Proto 的 DSL 原型开发和验证,进行中 Milvus Enterprise Manager (GUI): 产品设计中...

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2020/08/11 09:00

今晚8点开聊|Chat with Milvus 线上问答#23-关于向量索引的那些事儿

xin 新 qi 企 hua 划 从这期开始我们会邀请 Milvus 的核心开发人员来分享他们所负责的技术模块,大家可以留意自己喜欢的主题来参加会议,直接与 Milvus 开发者做深度交流。 本期我们的主题是: Milvus 在 IVF 索引的性能优化 但首先, 你们了解向量索引吗?🤔 根据实现方式,ANNS 向量索引可以分为四大类: 基于树的索引 、 基于图的索引 、 基于哈希的索引 、 基于量化的索引 ;Milvus 支持的索引有 FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8...

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2020/05/20 12:04

Milvus 新版本 v0.9.0 重磅推出!

发布时间:2020-5-15 | 版本兼容 | 新增功能 支持在 Milvus 启动时检查 CPU 指令集、GPU 驱动版本和 CUDA 版本。 #2054 #2111 避免多个 Milvus 实例同时操作同一 Milvus 数据。 #2059 支持日志文件轮转。 #2206 处理搜索请求时暂停创建索引。#2283 | 主要改进 重构了日志输出。 #221 升级了 OpenBLAS 版本以提高 Milvus 性能。 #1796 统一了 FAISS、NSG、HNSW 和 ANNOY 的向量距离计算方法。#1965 支持 SSE4.2 指令集。 #2039 ...

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2018/05/21 20:13

annotation+java 入门

参考 thinking in java 4th 概念 注解(也被称为元数据),为我们在代码中添加信息提供了一种形式化的方法,使我们可以在稍后某个日志文件系统非常方便地使用这些数据。 java5内置了三种定义在java.lang中的注解: @override 表示当前方法将覆盖超类中的方法 @Deprecated 使用该注解后编辑器会发出警告 @SuppressWarining 将不当的警告关闭 定义注解 1.元注解:定义注解时,会需要一些元注解,可以理解为注解的最基础的单位,j...

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2020/07/28 09:00

Milvus 开发者专栏|向量检索的应用

作者: 侯宇,业务架构师 在深度学习的浪潮下,无论是文本、语音、图像、时间序列还是消费者特征,都可以用一组形如 [0.6, 0.3, 0.7,......0.19] 的实数来表征。 这一组实数被称为特征向量。 那什么是向量检索呢[1]?向量检索就是在一个给定向量数据集合中,检索出与查询向量最相近的 Topk 个向量。 | 常见应用场景 图片、视频、语音、文本等非结构化数据可以通过人工智能技术(深度学习算法)提取特征向量,然后通过对这些特征...

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2020/04/03 09:44

Milvus加入LF AI孵化,立志成为最流行的AI数据平台

Milvus 特征向量相似度搜索引擎通过技术委员会投票,正式加入 Linux AI (LF AI)基金会成为其最新的孵化项目。LF AI 基金会的使命是建立和支持开放的人工智能社区,通过促进协作和创新为社区所有成员创造新机会,推动人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)领域的开源创新。 全球有超过100家组织和机构采用了 Milvus 引擎,它在各个 AI 应用领域都展现了强大的能力,包括图像处理、计算机视觉、自然语言处理、语音识别...

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2020/09/02 08:55

相似问答检索——汽车之家的 Milvus 实践

✏️ 作者介绍: 王寒&翟羽佳- 汽车之家认知智能组 NLP 算法工程师 | 项目背景 汽车之家作为中国汽车互联网平台,拥有全球最大的汽车社区论坛。多年来积累了丰富的用户问答数据,能够解决用户在看车、买车、用车等方面遇到的各种问题。针对用户在平台上提出的各种问题,从海量的高质量问答库中匹配语义最相似的问题和答案,能够及时满足用户需求,大大提升用户体验。 但汽车垂直领域的文本具有表达多样化、用语不规范(如:车型...

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