Weaviate 简而言之：Weaviate 是一个矢量搜索引擎和矢量数据库。Weaviate 使用机器学习来矢量化和存储数据，并找到自然语言查询的答案。使用 Weaviate，您还可以将您的自定义 ML 模型用于生产规模。
Weaviate 详细信息：Weaviate 是一个低延迟矢量搜索引擎，开箱即用地支持不同的媒体类型（文本、图像等）。它提供语义搜索、问题-答案-提取、分类、可定制模型 (PyTorch/TensorFlow/Keras) 等。Weaviate 在 Go 中从头开始构建，存储对象和向量，允许将向量搜索与结构化过滤与云原生数据库的容错相结合，所有这些都可以通过 GraphQL、REST 和各种语言客户端访问。
2022-06-05 19:06:21
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PyTorch度量学习文档请在此处查看文档Google Colab示例请参阅示例文档文件夹，以显示带有loggin的整个培训/测试工作流程。PyTorch Metric学习文档请在此处查看文档，其中Google Colab示例请参阅示例文件夹，以显示完整的培训/测试工作流程与日志记录和模型保存。
该库的优点易于使用在培训循环中只需两行代码即可向您的应用程序添加度量学习。
通过一个功能调用即可实现矿井对和三井架。
灵活性以其他图书馆的方式混合和匹配损失，矿工和培训师
2022-05-21 22:59:01
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人工智能-机器学习-模块化机器狗Multiagent软件模型研究与设计.pdf
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人工智能-机器学习-模块化可重组机器人结构设计及自动对接的初步研究.pdf
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