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vector-io

多平台向量数据集迁移工具 支持主流向量数据库

Vector IO是一个向量数据集迁移工具,采用通用格式实现多种向量数据库间的数据转换。目前支持Pinecone、Qdrant、Milvus等主流数据库,提供命令行接口进行数据导入导出和重新嵌入。该开源项目正不断扩展兼容的数据库类型,欢迎社区参与贡献。

fast_vector_similarity - 向量相似度计算库,适用于数据分析、机器学习和统计任务
Fast Vector Similarity LibraryGithubPython绑定开源项目文本嵌入相似性度量高维数据
此库高效计算向量间多种相似度,广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度,提供Python绑定,易于集成。基于Rust开发,采用并行计算和矢量优化,并支持数据采样以提升计算稳健性,兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。
fasttext-zh-vectors - fastText库:支持中文文本分类与词向量学习
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别
fastText是开源且易于使用的库,可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言,并包含预训练模型,适用于文本分类与语言识别,且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。
TDengine - 高性能时序数据库助力工业物联网数据管理
GithubTDengine大数据实时数据处理开源项目时序数据库物联网
TDengine是为工业物联网设计的高性能时序数据库,每天可处理PB级传感器数据。它提供实时数据摄取、存储、分析和分发功能,支持高效SQL查询、时间窗口查询和集群部署。TDengine为主流编程语言提供客户端库,适用于从独立开发者到大型企业的各类用户,助力传统行业数字化转型,充分挖掘数据价值。
vec4ir - 基于词嵌入的开源信息检索框架
GithubVec4IR信息检索开源项目相似度计算评估框架词嵌入
Vec4IR是一个开源的信息检索框架,专注于实际应用场景。它原生支持词嵌入技术,与gensim无缝集成。框架提供内置评估功能,API设计参考sklearn,便于扩展新模型。核心组件包括匹配和相似度评分,还支持查询扩展等高级特性。Vec4IR适合研究人员评估检索模型,也可帮助数据科学家选择最佳方案。框架核心功能包括文档匹配和相似度评分。它还提供查询扩展、伪相关反馈等高级特性,可满足复杂的检索需求。Vec4IR采用模块化设计,便于研究人员快速实现和评估新的检索算法。对于数据科学家,该框架也是比较不同检索模型性能的理想工具。
migrate - Go语言编写的多数据库迁移工具 支持多种源
CLI工具GithubGo语言migrate开源项目数据库迁移数据库驱动
migrate是一个Go语言开发的数据库迁移工具,支持PostgreSQL、MySQL等多种数据库。它可作为CLI工具使用或导入Go项目。migrate能从文件系统、GitHub等多个源读取迁移脚本,提供简单可靠的迁移功能。其设计注重可靠性和灵活性,适用于不同规模的项目数据库管理。
heavydb - 开源关系型列式数据库引擎 支持CPU和GPU高性能计算
GPU加速GithubHeavyDBSQL大数据处理开源项目数据库引擎
HeavyDB是一款开源的SQL关系型列式数据库引擎,利用CPU和GPU的并行计算能力,可在毫秒级查询数十亿行数据,无需索引或预处理。支持混合CPU/GPU及纯CPU系统,采用多级缓存和即时查询编译技术优化性能。适用于大规模数据分析场景,提供高效的查询处理能力。
oio-sds - 开源软件定义存储方案 面向大规模非结构化数据
GithubOpenIO大规模数据对象存储开源项目软件定义存储
OpenIO SDS是一款开源的软件定义存储解决方案,专注于处理大规模非结构化数据。该项目支持源代码编译和包管理器安装,提供简单的部署流程和快速启动脚本。无需root权限即可运行,便于用户快速搭建和体验SDS实例。OpenIO SDS为企业级数据存储提供了高性能和灵活的解决方案。
iotdb - 物联网高性能时序数据管理系统
ApacheGithubIoTDB开源开源项目时序数据库物联网
IoTDB是专为物联网设计的高性能时序数据管理系统。该系统提供灵活部署、低硬件开销、高效目录结构、高吞吐读写、丰富查询语义及无缝集成开源生态。通过支持SQL语言、JDBC API和便捷的数据导入导出工具,IoTDB能够高效管理和分析海量时序数据。
VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法
GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型
VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记,实现跨多模态输入的统一嵌入表达,高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练,并在36个数据集上进行评估,Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录,供用户在GitHub仓库克隆下载,通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算,助力模型运用。
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