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3 年前
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Keyboarder
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向量计算加速引擎Faiss简介
在推荐的召回阶段会产生大量的用户和物品向量,系统需要借助向量之间的计算关系来完成协同过滤等推荐算法。对于海量的向量数据,如何快速高效的完成向量计算是工业界推荐比较关注的问题。为此,Facebook提出了一个向量计算加速引擎---Faiss。向量操作Faiss可以处理固定维度d的向量集合, 向量集合被保存在矩阵中。我们假设行主存储, Faiss只能使用32位浮点矩阵, 主要需要以下两个矩阵: xb 为语料库向量集合。xq 为查询的向量集合。下面例子,我们将学习在d=64维空间中向量,是0-1均匀分
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3 年前
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用户_1603641960
Facebook
网络模拟测试工具ATC使用
现在已经是APP时代了,由于手机网络的特殊性,移动APP需要面临更加复杂的网络环境。在设计之初就要考虑如何应对各种网络环境,比如很高的延迟,经常丢包,频繁的断线。特别是手游,断线重连机制设计的好坏直接影响到游戏的体验。所以,在开发过程中模拟各种网络环境进行测试变得越来越重要。在ATC出来之前,微软曾经有一个网络模拟工具NEWT(Network Emulator for Windows Toolkit),使用起来也是方便。(NEWT的诞生也蛮有意思,见:NEWT的前世今生)那么,对比NEWT,AT
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