Pythonic AI | Telegram Webview: pythonicAI/979 -

Telegram Group & Telegram Channel

Forwarded from School of AI

در هنگام توسعه محصولات مرتبط با AI، بسیار پیش می‌آید که می‌خواهید میزان مشابهت (Similarity) یا فاصله (Distance) تعداد زیادی بردار (مثلا مقایسه feature map یک محصول با تمام محصولات موجود در سایت شما) را به کمک روش هایی مثل L2 Distance یا Dot-product بدست آورده و یا به جستجو برای یافتن شبیه ترین بردار ها به یک بردار بپردازید.
تفاوت ذاتی یک محیط عملیاتی حقیقی با یک محیط اکادمیک آزمایشگاهی ممکن است مشکلاتی را در این زمینه برای شما ایجاد کند. مثلا بسیار پیش می‌آید که بردار شما حتی به راحتی در حافظه RAM یک کامپیوتر جا نمی‌شود. یا به دلیل زیاد بودن تعداد بردار ها، جستجو در آنها بسیار کند اتفاق می‌افتد.
برای مقابله با این‌گونه محدودیت ها می‌توانید از کتابخانه faiss که توسط تیم مهندسی Facebook توسعه داده شده است استفاده کرده و در کسری از ثانیه به جستجوی بردار های مشابه در یک فضای برداری بزرگ بپردازید.

https://github.com/facebookresearch/faiss

اطلاعات بیشتر:
https://engineering.fb.com/data-infrastructure/faiss-a-library-for-efficient-similarity-search/

GitHub - facebookresearch/faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.

A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. - facebookresearch/faiss

www.tg-me.com/ye/Pythonic AI/com.pythonicAI/979

13 viewsSoroush Hashemi Far, Apr 14, 2020 at 09:19

tg-me.com/pythonicAI/979

Create: 2020-04-14
Last Update: 2025-07-08 14:34:09

در هنگام توسعه محصولات مرتبط با AI، بسیار پیش می‌آید که می‌خواهید میزان مشابهت (Similarity) یا فاصله (Distance) تعداد زیادی بردار (مثلا مقایسه feature map یک محصول با تمام محصولات موجود در سایت شما) را به کمک روش هایی مثل L2 Distance یا Dot-product بدست آورده و یا به جستجو برای یافتن شبیه ترین بردار ها به یک بردار بپردازید.
تفاوت ذاتی یک محیط عملیاتی حقیقی با یک محیط اکادمیک آزمایشگاهی ممکن است مشکلاتی را در این زمینه برای شما ایجاد کند. مثلا بسیار پیش می‌آید که بردار شما حتی به راحتی در حافظه RAM یک کامپیوتر جا نمی‌شود. یا به دلیل زیاد بودن تعداد بردار ها، جستجو در آنها بسیار کند اتفاق می‌افتد.
برای مقابله با این‌گونه محدودیت ها می‌توانید از کتابخانه faiss که توسط تیم مهندسی Facebook توسعه داده شده است استفاده کرده و در کسری از ثانیه به جستجوی بردار های مشابه در یک فضای برداری بزرگ بپردازید.

https://github.com/facebookresearch/faiss

اطلاعات بیشتر:
https://engineering.fb.com/data-infrastructure/faiss-a-library-for-efficient-similarity-search/

BY Pythonic AI

Share with your friend now:
tg-me.com/pythonicAI/979

Open in Telegram

Pythonic AI Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-07-08| Pythonic AI

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Pythonic AI from ye

Telegram Pythonic AI
FROM USA