KZ
item
Негізгі бет
Трендинг
Журнал
Ұнаған бейнелер
Ең жақсы KZitem
Фильм және анимация
Автокөліктер мен көлік құралдары
Музыка
Үй жануарлары мен аңдар
Спорт
Ойындар
Комедия
Ойын-сауық
Тәжірибелік нұсқаулар және стиль
Ғылым және технология
Кіру
Тіркелу
Кіру
Тіркелу
Негізгі бет
Трендинг
Журнал
Ұнаған бейнелер
Ең жақсы KZitem
Фильм және анимация
Автокөліктер мен көлік құралдары
Музыка
Үй жануарлары мен аңдар
Спорт
Ойындар
Комедия
Ойын-сауық
Тәжірибелік нұсқаулар және стиль
Ғылым және технология
Негізгі бет
Ғылым және технология
【上集】向量数据库技术鉴赏
Күн бұрын
【上集】向量数据库技术鉴赏
Рет қаралды
36,973
EleXLab
1
1
时下火热的向量数据库到底是个啥
Жүктеу
Пікірлер: 89
@huangjason6557
Жыл бұрын
這個頻道不火 天理不容 研究所時期的題目就是使用加密技術,那時候教授就有提到位置敏感雜湊,我一直無法理解到底怎麼實現,這個影片卻用簡單幾分鐘就講明白原理。 實在是太棒了!
@harrypeter9397
7 ай бұрын
推荐statquest给你,那也是个神频道
@fakedoors.
29 күн бұрын
@@harrypeter9397可惜是英文😢
@harrypeter9397
29 күн бұрын
@@fakedoors. 没关系的,用的英文都是很基础的,熟悉一下数学术语单词就能听懂
@technicmoney1466
Жыл бұрын
很感動! 居然有人講 vector database 而且有細節! 多謝🙏🏻
@tgbwsxqaz
Жыл бұрын
開始看一分鐘剛拉個凳子坐下,第二分鐘下巴張開站了起來,等看到完了,已跪著了。感恩上人,填補腦洞
@smartni
Жыл бұрын
非常清楚的解釋了非常複雜的議題,這個頻道也太棒了吧
@michaelwu911
Жыл бұрын
解释的太好了!深入浅出,大赞!
@user-gf7ww8xg5t
Жыл бұрын
为up主点赞,把粉丝数搞上去
@isaswa1602
Жыл бұрын
鴨脖梗要玩幾次XD
@yuhao8686
3 ай бұрын
怎麼棒的教學!我覺得我會願意花錢收看!太優質的說明了
@jarryzeng3550
Жыл бұрын
k mean的部分講得很好,比我查書本資料還要容易理解
@user-mv2yy3ju2r
Жыл бұрын
非常棒的硬核视频。动画也是自己做的吧!👍 希望语言再通俗易懂一点。更棒❤
@ck-dl4to
Жыл бұрын
正在了解 Vector Database,算法最早出現,基礎建設已經有了,國外也有公司募資了,再過幾年,實現商業化不是問題,SDK, IDE 都會內建離線向量搜尋,好一點的還有多模態
@user-qf5rz6jp9n
Жыл бұрын
鴨脖有隻老鼠是我誤會了甚麼嗎
@thetoicxdude2203
Жыл бұрын
太內疚了這麼好的影片竟然現在才發現
@singo1232001
Жыл бұрын
向量資料庫 可趨同 認知價值網value net 價值網 的概念 可建立於 value net = likert scale + value +probability + p value 我覺得這個概念還蠻完整的
@AI0331
Жыл бұрын
好喜歡你解說的方式,簡單易懂❤
@kkhuang595
4 ай бұрын
4:26 用向量的余弦值来判断,是建立在向量长度大小差不多的基础上吧,如果有一个向量非常长...
@luckycurlyli7253
Жыл бұрын
Local sensitive hashing讲的太好了!
@fanty2316
Жыл бұрын
鴨脖老鼠😂
@OneOfKevin
Жыл бұрын
可惡,太優了吧這頻道
@vincentzhang252
Жыл бұрын
超易懂具體的講解 連我都聽得懂耶!
@dooggy7848
10 ай бұрын
太牛了,几分钟完全讲清楚了向量
@user-gm8qc2gh4q
Жыл бұрын
视频质量非常不错,瞬间让我明白了模型训练是怎么回事。
@vaelephant
9 ай бұрын
必须手动点赞,精品
@mcgee5770
Жыл бұрын
有一個缺點 等於所有的資料的向量維度就先定義住了 如果有新的資料輸入 就需要先找到各個向量的定義才能進行輸入 也很難加入新的維度 沒有向量的定義等於無法輸入新資料
@ck-dl4to
Жыл бұрын
對文字來說還好,單字表是固定的
@Lai_Ray
Жыл бұрын
特徵抓取也是一門技術 倒是不用擔心 尤其現在AI用的特別特別多 不成問題
@kkhuang595
4 ай бұрын
这是这周刷到的最高质量的视频
@rongziwang8722
Жыл бұрын
把鴨脖跟老鼠分成同類,你是黨要的人。
@SeiLi-hr9hf
Жыл бұрын
看到隨機線穿過2維圖實現位置敏感哈希 腦子有被燒到 好美耶 超帥
@millsonliu
Жыл бұрын
真的非常棒!Ele應該要火的,加油~預祝大火
@xinliu1986
Жыл бұрын
0:51 不可以做图但可以做视频。加个时间轴试试。肯定很有趣
@f.p.5235
Жыл бұрын
细节满满啊,鸭脖老鼠😂
@iPhoneCyric
Жыл бұрын
這個頻道真的是寶藏
@jacky2476
Жыл бұрын
說得挺好 很易懂
@alinmoai4597
10 ай бұрын
我的天啊全是乾貨!我直接跪在電腦前面!
@freecrown
Жыл бұрын
很棒的影片,有趣的向量數據庫
@alanshih857
11 ай бұрын
好像聽懂什麼~又好像根本什麼都不懂!!!!!但是讓我從頭到尾都看完 沒快轉~
@user-hi8uj8eo3c
Жыл бұрын
那個坤坤跟鴨脖老鼠我看到了...
@dlxorgus
11 ай бұрын
这个可视化的技术含量 让我想到了回形针
@abasefive
Жыл бұрын
thank you
@a84012807
Жыл бұрын
好讚 繼續加油
@qingLiu-zu6je
Жыл бұрын
希望用向量数据库解决博弈决策问题。如何应用希望看到更多的视频。
@tong.1004
Жыл бұрын
多發一點 不夠看❤
@user-bj3si8kg5u
Жыл бұрын
講的真好
@monster11229
11 ай бұрын
牛!
@techguy6565
11 ай бұрын
最後說的“二進制編碼”有點令人疑惑,因為二進制數字每一個位元對最終數值影響的權重不同,但位置敏感哈希卻是希望令每一個位元權重相等
@PTactician
10 ай бұрын
位置敏感哈希生成出的二進制編碼只會被解讀成“編碼”,而不會被解讀成二進制“數字” 假設你用單個英文字母去記錄一個箱子裏有怎麼,你在紙上寫上"CAT"去記錄三個箱子裏分別有怎麼,別人看到你紙上的"CAT"把它解讀成“貓”自然是錯誤的解讀
@allentsai1982
Жыл бұрын
太棒..
@wuichiakuo
Жыл бұрын
就我刚才没用心看(同时处理一些杂事)也大致看懂来说,这个视频质量是高的。坚持下去吧……
@sanvendi6236
9 ай бұрын
向量分析的概念有點像A漫搜尋是吧😂 照各種性癖做互相比較分析的話,結果出來的A漫風格就會長得很像了
@BullishBuddy
Жыл бұрын
宝藏博主啊
@TheDellirium
Жыл бұрын
有幽默感,订阅了
@hbw8872
5 ай бұрын
视频做的真好,我可以引用吗
@xiaoluoyin3807
Жыл бұрын
宝藏 up 主
@ShiShen_Huang
Жыл бұрын
希望不會跟混亂博物館與回型針走上同一條路,加油撐下去
@JSiuDev
Жыл бұрын
混亂博物館與回型針涼的理由不一樣吧。
@ShiShen_Huang
Жыл бұрын
@@JSiuDev 這我就不清楚了,反正我感覺大陸做科普的好像蠻容易被盯上,要很小心不能講到禁忌內容
@JSiuDev
Жыл бұрын
@@ShiShen_Huang 回型針是的。混亂博物館是有一堆人在挑剌,賺不了,就散了。
@ShiShen_Huang
Жыл бұрын
@@JSiuDev 好慘
@rc_youtubeaccount1331
Жыл бұрын
大陆高质量科普有的是,回和混都是骨子里瞧不起大陆人和政府,主观就想对社会搞破坏,完全不一样
@jhtch
Жыл бұрын
很讚
@haimingshen4310
10 ай бұрын
下集在哪可以看到
@zhouyangbo4498
4 ай бұрын
great
@rc_youtubeaccount1331
Жыл бұрын
喝么帅的老哥现在才看到,可惜
@user-pd4kx4dx4x
Жыл бұрын
這個可以應用在輪盤預測嗎
@user-ho3fj6rt4h
Жыл бұрын
沙发,神奇的推送机制
@cjs4677
Жыл бұрын
10:26弱弱的問一下,隨機的直線不會剛好穿過數據點嗎?穿過的話也要怎麼計算
@hayron8767
Жыл бұрын
通常會給定預設值或偏差值,如果剛好通過就為0或1 也可以做重新生成直線,但提高質量但運算量變大 還是透過應用場景去設計的
@babaybay650
5 ай бұрын
如果我用 vector cpu 做礦機不是發達了
@jianhuang0124
4 ай бұрын
不就是tags吗
@71wolf
Жыл бұрын
長知識了
@ppday
Жыл бұрын
这就是张量
@DavidBrown-tv8fx
Жыл бұрын
讲的不错,为啥这么点粉
@ele870
Жыл бұрын
我也不知道,在油管上发视频咋一点播放量都没有
@jaychang6292
Жыл бұрын
@@ele870 油管一般不怎麼推這種比較硬核的節目
@user-bl1rg6me7g
Жыл бұрын
@@jaychang6292 完全看使用者的偏好的,我的推薦全是這種硬核內容(主要是英文就是了)
@fanty2316
Жыл бұрын
@@user-bl1rg6me7g求推薦的頻道(尤其是計算機科學),只要內容好中英文都沒關係😊
@user-xc1yj6nq7x
Жыл бұрын
可能是up主在油管上的时间还不够长吧,硬核的视频受众相对量确实较少,但绝对量不会少,花长些时间积累,只要视频内容够好,粉丝和播放量都会上来的,另外更新频率也会有影响。
@lolivk
Жыл бұрын
強大
@haowei
Жыл бұрын
2:26 鸡和只因你太美现在是强相关了吗【笑哭】
@CTT36544
Жыл бұрын
这个可真的不是什么新的东西,几十年前就有了。主要是现在算力提高了更加火了罢了。ML毕竟基础的数学工具和思想都是几十年前甚至200多年前就提出了,只是由于当时计算能力受限,显得比较“没用”罢了。但视频确实做得好,简单易懂。
@saharasahara814
Жыл бұрын
那麼我猜“共產黨”和”境外勢力”兩個詞應該是處於相同向量的吧
Пікірлер: 89