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为什么要用特征向量
随着现代计算机和机器学习技术的飞速发展,越来越多的多媒体数据被存储、分析和运用在安防侦察、医疗、教育和在线信息服务等领域。多媒体数据通常有多维度的特征。例如,一张人脸图片是无法使用单维度的字母数字或字符串来描述的。
而特征向量则可以通过多维度数值高效准确地描述多媒体内容。例如,一张人脸图片需要成百上千维度的特征向量来精准描述。
特征向量在机器学习和模式识别的多个领域都拥有重要地位。机器学习算法通常需要用数值来表示描述对象以便于进行统计分析。
Milvus 是什么?
根据官网的说法 Milvus 是一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好。在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应。
那...Milvus究竟是什么?
如果你也充满疑问的话,来参加我们的 Chat with Milvus 线上问答, 这次顾老师将一次讲清楚什么是 Milvus。也欢迎你来发问、提意见。聊聊向量近似搜索、以图搜图或是文本检索的那些事儿。
Chat with Milvus 活动时间
日期:06.03 (Wed.)
时间:8:00 PM - 9:00 PM
主讲人
顾钧 ZILLIZ 首席架构师 毕业于北京大学,15年数据库相关工作经验。 目前在ZILLIZ从事开源生态建设与布道。加入ZILLIZ之前,曾就职于IBM,Morgan Stanley,华为等跨国公司。
活动流程:
8:00 PM - 8:15 PM 简介
8:15 PM - 9:00 PM 参与者自由畅谈