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ann-benchmarks

开源高维近似最近邻搜索算法基准测试平台

近邻搜索ANN算法基准测试高维空间性能比较Github开源项目

ann-benchmarks是一个开源的高维近似最近邻(ANN)搜索算法评估平台。该项目提供预生成数据集、Docker容器和测试套件,支持对多种ANN算法进行客观的基准测试。目前已包含Annoy、FAISS、NMSLIB等主流算法,并通过性能对比结果和可视化图表展示各算法特性。研究人员和工程师可基于此平台选择适合特定场景的ANN算法,推动相关技术的优化和应用。

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介绍相关项目
annoy - 快速近似最近邻搜索的开源C++库
AnnoyGithub内存映射向量索引开源项目最近邻搜索高维数据
Annoy是一个开源的C++近似最近邻搜索库，支持Python接口。它通过创建只读的文件数据结构和内存映射技术，实现多进程共享索引。支持多种距离度量方式，适合处理中等维度数据。Annoy分离了索引创建和查询过程，可通过静态文件分发索引，在推荐系统等大规模应用中表现出色。其特点是查询速度快、内存占用小、易于分布式部署。
puck - 高效近似最近邻搜索库 专注大规模数据集性能
ANN搜索GithubPuck内存优化向量索引开源项目高性能
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。
Annif - 多算法自动主题索引工具包 提升文本分类效率
AnnifGithub开源项目文本分类机器学习自动主题索引自然语言处理
Annif是一个开源自动主题索引工具包，集成多种算法用于文本分类和主题标注。它可高效处理大规模文档，提供REST API，支持多语言，并支持Docker部署。这个工具主要应用于图书馆、档案馆等需要自动化主题分类的机构，能提高索引效率和一致性。Annif项目持续更新，具备完善的文档和活跃的社区支持。
lbann - 多层次并行化的高性能深度学习框架
GithubLBANN并行计算开源项目深度学习框架神经网络训练高性能计算
LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架，专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法，高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源，支持多种训练算法，包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。
benchmarks - 主流机器学习库全面性能基准测试
CatBoostGPU加速Github基准测试开源项目性能比较机器学习
Benchmarks是GitHub上的开源项目，致力于多个主流机器学习库的性能对比。该项目涵盖CatBoost、XGBoost、LightGBM和H2O等库，对比范围包括二元分类、训练速度、模型评估、排序任务和SHAP值计算。此外还提供CPU与GPU性能对比和Kaggle竞赛数据集上的质量评估。这些全面的基准测试为机器学习从业者提供了客观的性能参考数据。
FL-bench - 开源联邦学习基准测试平台
FL-benchGithub个性化联邦学习开源项目算法实现联邦学习领域泛化
FL-bench是一个开源的联邦学习基准测试平台,实现了多种经典和前沿算法。平台支持个性化联邦学习和域泛化等研究方向,提供简单接口用于自定义数据集和模型。集成了可视化工具,方便研究人员快速实现和对比不同方法。FL-bench旨在促进联邦学习领域的创新与发展。
benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能
GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型
PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。
pynndescent - Python实现的高效近似最近邻搜索库
GithubPyNNDescent开源项目性能优化数据分析机器学习近邻搜索
PyNNDescent是一个基于Python的近似最近邻搜索库。该库采用最近邻下降算法构建k近邻图，结合随机投影树初始化，支持多种距离度量方式。PyNNDescent提供简洁的API接口，可与scikit-learn良好集成，适用于高精度(80%-100%)的近似最近邻搜索需求。在性能基准测试中，PyNNDescent展现出优异表现，是一个兼具速度和灵活性的ANN解决方案。
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。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。
相关项目
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