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aljun🏢 ByteDance V2EX 第 125475 号会员，加入于 2015-07-04 02:04:14 +08:00 |
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1 程序员 • aljun • 189 天前 • 最后回复来自 CommandZi
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206 天前 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 2022 年最适合写业务代码的编程语言是哪个？ |
@dcsuibian 其实问问题的本意就是想问 2022 年了，Java 仍旧如此一枝独秀么😂
206 天前 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 2022 年最适合写业务代码的编程语言是哪个？ |
@msg7086 其实问问题的本意就是想问 2022 年了，Java 仍旧如此一枝独秀么😂
206 天前 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 2022 年最适合写业务代码的编程语言是哪个？ |
@xiaofan305 这里泛指搞项目，多人协作场景
331 天前 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@zzl22100048 好的，感谢建议，我们会完善这块的建设
337 天前 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@zzl22100048 我看你貌似提了个 issue，应该已经找到了对吧
2021-08-08 15:43:50 +08:00 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@honkki 其实还是不少坑，比如 Rust 现在的 SIMD 支持就不能算很完善，所以严格来说我 bench 实在 SIMD + nightly （ llvm12 ）开启的情况下，才比 Faiss （ openmp + BLAS ）有更快的水平（具体速度可以参考上面的 benchmark 图）
2021-08-08 13:31:15 +08:00 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@timpaik 感谢🙏
2021-08-08 12:08:02 +08:00 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@messense 说起来，maturin 我在发布 pypi 时还遇到了一些 bug，我这两天提个 patch😂😂
2021-08-08 12:07:08 +08:00 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@LeeReamond 可以体验下我 homepage 的 demo，是用 actix-web 搭的应用，底层跑了这个算法，反应应该是毫秒级的，其他的体感相关的耗时就只有 nginx 的静态文件 serving 速度了
我这边体感速度应该是非常快的，可以试试
http://horasearch.com/
我这边体感速度应该是非常快的，可以试试
http://horasearch.com/
2021-08-08 11:26:55 +08:00 回复了 aljun 创建的主题 › 程序员 › 新开源项目 Hora, 一个基于 Rust 🦀 的高速近似最近邻搜索 (ANN)算法库 🚀 ，欢迎围观与参与 (≧∇≦)ﾉ |
@LeeReamond 是一种普遍算法，我的文档应该有写清楚这是个什么问题 ( https://horasearch.com/doc/#introduction)
拿图像检索举个例子，一个图像可以提供模型输出一个定长(dimension)的 embedding，我们可以通过 embedding 的距离（比如 euclidean distance ）找到距离最小的 k 个 embedding，对应的对象也就最相近（比如图片最相近），但这样最基本你要 O( n * d)暴力穷举一遍，当你 N 和 dimension 都比较大的时候，这个就很慢了，可以看看上图，上了 SIMD 的穷举（ bruteforce ）速度大概要慢其他算法千倍
拿图像检索举个例子，一个图像可以提供模型输出一个定长(dimension)的 embedding，我们可以通过 embedding 的距离（比如 euclidean distance ）找到距离最小的 k 个 embedding，对应的对象也就最相近（比如图片最相近），但这样最基本你要 O( n * d)暴力穷举一遍，当你 N 和 dimension 都比较大的时候，这个就很慢了，可以看看上图，上了 SIMD 的穷举（ bruteforce ）速度大概要慢其他算法千倍
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