引入知识图谱技术后，传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化，如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。
Vector容器是C++ STL中的一个动态数组容器，可以在运行时动态地增加或减少其大小，存储相同数据类型的元素，提供了快速的随机访问和在末尾插入或删除元素的功能。该容器可以方便、灵活地代替数组，容器可以实现动态对数组扩容删除等各种复杂操作，其时间复杂度`O(l)常数阶`，其他元素的插入和删除为`O(n)线性阶`，其中n为容器的元素个数，vector具有自动的内存管理机制，对于元素的插入和删除可动
随着 .NET 版本的演进，从 .NET Standard 2.0 版本开始，支持 Vector 类型。 从 .NET 8.0 版本开始，大量在 Runtime 提供的各个组件中运用向量计算，特别是 Linq。 Vector 类型：表示指定数值类型（适用于并行算法的低级别优化）的单个向量。
本文首发至TiDB社区专栏：https://tidb.net/blog/7a8862d5 前言 继上一次《TiDB Vector抢先体验之用TiDB实现以图搜图》后，就迫不及待的想做一些更复杂的应用。上一篇在 TiDB 社区专栏发布以后还是有很多社区朋友不明白向量的应用场景到底是什么，这次用一个更直
本文首发自 TiDB 社区专栏：https://tidb.net/blog/0c5672b9 前言 最早知道 TiDB 要支持向量化的消息应该是在23年10月份左右，到第一次见到 TiDB Vector 的样子是在今年1月初，当时 dongxu 在朋友圈发了一张图： 去年我研究了一段时间的向量数据库
在上一小节中，我们完成了对BMPImage类的构建，成功实现了我们这个小小引擎的图像输出功能。 你已经完成了图像输出了，接着就开始路径追踪吧。。。 开个玩笑XD 对于曾经学习过一些图形学经典教材的人来说，下一步应当开始着手于画线算法了，但对于本文来说，肯定是要走一些不走寻常路的。 所谓万事开头难，我
以下代码为修改vector内部的每一个元素，使其每个元素大小变为原来的平方。 std::vector v1{1, 2, 4, 2}; std::for_each(begin(v1), end(v1), [](auto& n) { return n * n; }); for (const auto&
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix） Python Numpy 切片和索引（高级索引、布尔索引、花式索引） Python NumPy 广播(Broadcast) 张量（Tensor）：Tensor = multi-dimensional array
如果企业提供 IT 在线服务，那么可观测性能力是必不可少的。“可观测性” 这个词近来也越发火爆，不懂 “可观测性” 都不好意思出门了。但是可观测性能力的构建却着实不易，每个企业都会用到一堆技术栈来组装建设。比如数据收集，可能来自某个 exporter，可能来自 telegraf，可能来自 OTEL，
# SVG与foreignObject元素 可缩放矢量图形`Scalable Vector Graphics - SVG`基于`XML`标记语言，用于描述二维的矢量图形。作为一个基于文本的开放网络标准，`SVG`能够优雅而简洁地渲染不同大小的图形，并和`CSS`、`DOM`、`JavaScript`
#include #include #include #include int main() { std::vector v{1, 2, 3, 4, 5}; std::copy(begin(v), end(v), std
摘要：MindStudio提供精度比对功能，支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》，作者：Tianyi_Li。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移
# 计算几何 ## 向量 > 高一知识，略讲。 #### 向量外积 若 $\vec x = (x_1, y_1), \vec y = (x_2, y_2)$，则有 $\vec x \times \vec y = x_1 y_2 - y_1 x_2$。 或者表示为 $|\vec x||\vec y|
STL 简单讲解 网上有很多很好的资料可以参考 而直接看标准是最准确清晰的 vector stack queue / priority_queue deque array map / multimap set / multiset unordered_map unordered_set 关于指针和迭
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix） 飞桨 使用张量（Tensor） 来表示神经网络中传递的数据，Tensor 可以理解为多维数组，类似于 Numpy 数组（ndarray） 的概念。与 Numpy 数组相比，Tensor 除了支持运行在 CPU 上
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix） Python Numpy 切片和索引（高级索引、布尔索引、花式索引） Python NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方
[TOC] [张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17361876.html) [Python Numpy 切片和索引（高级索引、布尔索引、花式索引）](https://www.
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
作者：朱一帆 目录 SIMD 介绍 SIMD 函数派发方案 面向编译器的优化 SIMD 介绍 SIMD 是重要的重要的程序加速手段。CMU DB 组在 Advanced Database Systems 中有专门的两个章节（vectorization-1, vectorization-2）介绍
