大模型应用--向量数据库FAISS

向量数据库Faiss是Facebook AI研究院开发的一种高效的相似性搜索和聚类的库。它能够快速处理大规模数据,并且支持在高维空间中进行相似性搜索。Faiss的工作,就是把我们自己的候选向量集封装成一个index数据库,它可以加速我们检索相似向量Top K的过程,一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。安装pip install faiss-cpupip install faiss-gpu通过上

RNN代码拆解

rnn对于一些初学者来说被当成直接跳过的内容,因为如果需要使用RNN,那还不如直接用LSTM,好吧这个思路貌似也没什么问题,但是对于学习这件事情来讲的话,其实RNN是一个新型的网络结构,跳出神经网络的那个固定模式的开始,对大家学习还是有百利而无一害的。拆了的RNN[RNN]的经典过程本站也做过讲解,可以跳转过去看看完全的RNN样子,本节就是要将这一结构拆开来看的。上图就是其中一个RNN结构,初始化

postgres基本应用

postgres 数据库为已有的字段添加默认值ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name SET DEFAULT default_value;删除默认值ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name DROP DEFAULT;给postgre添加自增字段方法一:CREATE TABLE custom
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