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puck

高效近似最近邻搜索库 专注大规模数据集性能

Puck是一个高效的C++近似最近邻(ANN)搜索库,其名称来源于莎士比亚作品中的精灵角色。该项目包含Puck和Tinker两种算法,在多个1B数据集上表现出色。Puck采用两层倒排索引架构和多级量化,可在有限内存下实现高召回率和低延迟,适用于大规模数据集。Tinker则针对较小数据集优化,性能超过Nmslib。该库支持余弦相似度、L2和IP距离计算,并提供Python接口,方便开发者集成使用。

awesome-vector-search - 向量搜索技术资源大全,引擎、框架、库与研究
Apache CassandraFaissGithub向量搜索引擎向量数据库开源项目近似最近邻搜索
本项目汇集了向量搜索领域的综合技术资源,包括框架、引擎、库、云服务和研究论文。内容涵盖Qdrant、Milvus等独立服务,Faiss、ScaNN等库,以及Pinecone、Zilliz Cloud等云服务。此外,收录的研究论文为算法优化提供了理论支持。开发者可借此构建高效搜索应用,研究人员则能深入了解最新算法进展。
pisa - 高效率大规模文本搜索引擎
GithubPISA信息检索倒排索引开源项目搜索引擎文本检索
PISA是一款开源的高性能文本搜索引擎,专门面向大规模文档集合。该引擎使用C++开发,具备解析、索引和分片等功能,并实现了多种索引压缩方法和查询处理算法。PISA支持构建倒排索引、执行布尔查询和文档排序,适用于信息检索研究及通用搜索系统。它可以处理包含5000万网页文档的大型语料库,并在毫秒级别内返回搜索结果,为研究人员提供了高效的实验平台。
pecos - 用于大规模输出空间的高效机器学习框架
GithubPECOS大规模输出空间开源项目快速推理机器学习框架极端多标签排序
PECOS是一个专注于解决大规模输出空间问题的机器学习框架。它主要应用于极端多标签排序和大规模检索等任务,能在数百万候选项中快速识别和排序相关输出。该框架集成了X-Linear、XR-Transformer等算法和HNSW近似最近邻搜索技术,支持实时推理和海量数据处理。PECOS的设计灵活,可适应多种应用场景,为大规模机器学习任务提供了高效解决方案。
cuvs - 高性能GPU向量搜索与聚类框架
GPUGithubRAPIDScuVS向量搜索开源项目聚类算法
cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架,专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言,实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS,也可将其集成到其他系统中,从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。
PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具
GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装
PufferLib是一个包装层工具,旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定,自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能,为强化学习研究提供全面解决方案。
ucc - 统一集体通信库 高性能HPC、AI/ML和I/O通信解决方案
APIGithubUCC开源软件开源项目集体通信高性能计算
UCC(Unified Collective Communication)是一个面向高性能计算、人工智能和大规模I/O的开源集体通信库。它提供灵活且功能丰富的API,支持非阻塞操作、多样化资源分配和同步模型。UCC架构模块化,集成了UCX、SHARP、CUDA和NCCL等多种传输技术,并可无缝对接Open MPI。这一设计使UCC能够在各种计算环境中实现高度可扩展的性能表现。
fuzzysort - JavaScript模糊搜索库 - 高性能轻量级解决方案
GithubJavaScriptfuzzysort字符串匹配开源项目性能优化模糊搜索
fuzzysort是一款高性能JavaScript模糊搜索库,具有速度快、体积小、结果准确的特点。该库能在1毫秒内搜索13,000个文件,大小仅5KB且无依赖。fuzzysort提供清晰的API,支持对象搜索、多键搜索和自定义权重,可在浏览器和Node.js环境中使用。其快速、精简和准确的特性使其成为实现高效模糊搜索的理想选择。
aquila - 高效构建神经信息检索应用的工具
Aquila DBGithubJSON MetadataLatent VectorsNeural Search Enginek-NN Retrieval开源项目
Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎,专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据,并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师,以便快速构建神经信息检索应用,且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署,集成简便。目前处于 alpha 版本,并已在生产环境中使用。
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。
mlpack - C++机器学习库mlpack:支持多语言绑定,高性能与易用性兼备
C++GithubNumFOCUSmlpack开源项目机器学习绑定
mlpack是一个高效的C++机器学习库,以纯头文件形式实现,支持Python、R、Julia和Go等多语言绑定。它特别适用于快速原型开发和高性能产品部署。mlpack提供广泛的机器学习算法和便捷的命令行程序,用户可以通过详细的文档和多种入门指南快速掌握使用方法。同时,mlpack支持多种系统和自定义构建选项,以满足广大开发者和研究者的需求。
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