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授权协议 Apache-2.0
开发语言 Google Go
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
所属分类 程序开发搜索引擎
开源组织
地区 不详
投 递 者 白开水不加糖
适用人群 未知
收录时间 2021-08-11

软件简介

Vald 是一个高度可扩展的分布式快速近似近邻密集矢量搜索引擎。

Vald 是基于 Cloud-Native 架构设计和实现的。它使用最快的 ANN 算法 NGT 来搜索 neighbors。Vald 具有自动矢量索引和索引备份,以及从数十亿特征矢量数据中进行搜索的水平缩放。Vald 易于使用、功能丰富且可根据您的需要高度定制。

主要特点

  • 异步自动索引

    • 通常图形在索引期间需要锁定,这会导致停止世界。但是 Vald 使用分布式索引图,因此它在索引期间继续工作。
  • 可定制的入口/出口过滤

    • Vald 实现了它自己的高度可定制的入口/出口过滤器。
    • 可以配置为适合 gRPC 接口。
      • 入口过滤器:能够根据要求通过过滤器进行矢量化。
      • 出口过滤器:使用您自己的算法重新排列或过滤搜索结果。
  • 基于云原生的矢量搜索引擎

    • 可根据您的需求在内存和 CPU 上进行横向扩展。
  • 索引数据自动备份

    • Vald 具有使用 MySQL 或 Cassandra 存储索引数据备份的功能,可实现灾难恢复。
  • 分布式索引

    • Vald 将向量索引分发给多个代理,每个代理存储不同的索引。
  • 索引复制

    • Vald 将每个索引存储在启用索引副本的多个代理中。
    • 当某些 Vald 代理出现故障时自动重新平衡副本。
  • 使用方便

    • Vald 可以通过几个步骤轻松安装。
  • 高度可定制

    • 您可以配置向量维数、副本数等。
  • 支持多语言

    • 支持 Go、Java、Clojure、Node.js 和 Python 客户端库。
    • gRPC API 可以由任何支持 gRPC 的编程语言触发。
    • 还支持 REST API。

要求

  • Kubernetes 1.17~
  • AVX2 指令(Vald Agent NGT 需要)
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代码

的 Gitee 指数为
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发表了博客
2016/03/31 10:21

JavaScript IP MAC 验证

//mac地址正则表达式function CheckForm2() { var reg_name=/[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}/; if(!reg_name.test(document.form2.mac.value)){ alert("mac地址格式不正确!mac地址格式为00:24:21:19:BD:E4"); document.form2.mac.focus(); return false; } return true; } //ip地址正则验证 function ipvalidate(ip) { var val = /([0-9]{1,3}\.{1}){3}[0-9]{1,3}/; var vald = val.exec(...

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发表了博客
2018/10/16 21:18

uva1628 Pizza Delivery

fixing great wall 的变形 dp(i,j,k,p)不考虑i-j的客人,还要送k个人,目前位置在p 起点i和总数量k都要枚举 dp(i,j,k,p)=max(dp(m,j,k-1,p)+valm,dp(i,d,k-1,p)+vald) 画一下图,就发现每个点罚时是当前k*abs【pi】 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 100 + 5; int kase, n; int p[maxn], v[maxn]; int d[maxn][maxn][maxn][2]...

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发表于开发技能专区
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IBatis.net是移植于java版本,所以在.net平台上的操作和java平台上的操作基本没有什么太大的差别。严格来说,ibatis.net并不算的上是一种orm,因为它的sql语句均写到了配置文件中,没有自己专门的sql映射语句。但是相比Nhibernate来说,不仅简易,而且方便易学。学习成本还是很低的。 回到正规话题上来,实例IBatis.net需要两个类库:IBatisNet.DataMapper.dll和IBatisNet.Common.dll,新建项目,我的项目结构如下: 然后在使用...

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本文对前面的几篇文章进行个总结,实现一个小型的图像检索应用。 一个小型的图像检索应用可以分为两部分: train,构建图像集的特征数据库。 retrieval,检索,给定图像,从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下: 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的sift特征 对得到的sifte特征集合进行聚类,聚类中心就是Vocabulary 对图像集中的图像重新编码表示,可使用BoW或者VLAD,这里选择VLAD. 将图...

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