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sample-apps

Vespa搜索和推荐系统示例应用集合

Vespa搜索引擎机器学习向量检索语义搜索Github开源项目

Sample-apps项目展示了Vespa的多种应用场景，包括基础推荐、语义搜索、检索增强生成(RAG)和多向量索引等。该项目通过电商搜索、新闻推荐和大规模图像检索等实例，展示了Vespa的实际应用能力。开发者可以参考album-recommendation、news和billion-scale-image-search等多个示例应用，快速掌握Vespa的基础和高级功能实现。

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介绍相关项目
examples - Pinecone向量数据库与AI应用示例
AIGithubGoogle ColabJupyter NotebookPinecone向量数据库开源项目
这个资源库包含Pinecone向量数据库及常见AI模式、工具和算法的示例应用和Jupyter Notebooks，供用户下载、学习和修改。资源库分为生产就绪示例和学习探索示例，并提供详细的入门指南和Google Colab的实验指导。欢迎反馈和贡献以改进该社区资源。
llm-apps-java-spring-ai - 展示如何结合Java和Spring AI来开发基于生成式AI和LLMs的应用
GithubJavaLLMOllamaSpring AI开源项目生成式AI
升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用，如聊天机器人、问题解答、语义搜索等，并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时，应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等，更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术，解决实际业务需求。
abp-samples - ABP框架示例项目集合，展示企业级应用开发实践
ABP FrameworkGitHubGithub开源框架开源项目示例项目软件开发
abp-samples是一个基于ABP Framework构建的示例解决方案集合，展示了企业级应用开发的实际案例和最佳实践。项目包含多个样例，涵盖了ABP框架的核心功能，有助于开发者快速学习和应用。该项目在GitHub上开源，支持自动化构建和测试，并欢迎社区贡献。
examples - 高效分析非结构化数据的开源示例
GithubTowhee图像搜索嵌入向量开源项目数据处理机器学习
Towhee Examples 是一个用于分析非结构化数据的开源案例库，包括反向图像搜索、反向视频搜索、音频分类、问答系统和分子搜索等多种应用场景。通过 Towhee 的机器学习模型管道，用户可以轻松生成各种嵌入向量。示例内容多样，涵盖图像动画、图像去重、文字图像搜索、视频分类、深度伪造检测和音频分类等。所有示例均可在本地环境中轻松运行，帮助开发者简化数据处理任务。
djl-demo - 深度Java库示例集，推理、训练到多平台深度学习应用
Deep Java LibraryGithubJava API开源项目模型部署深度学习示例应用
代码仓库包含丰富的Deep Java Library (DJL)示例，展示了其在推理、训练、移动应用开发、云服务集成和大数据处理方面的多样化应用。涉及图像分类、对象检测和自然语言处理等领域，并提供了跨平台深度学习模型部署方案。这些实例有助于开发者迅速掌握DJL技术，并在多种实际场景中应用。
recommenders - 从概念到部署推动推荐系统的发展的完整教程
GithubRecommenders内容过滤协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Recommenders项目支持开发者和技术爱好者从概念到部署推动推荐系统的发展。项目提供完整的教程，包括数据准备、模型建立、评估和优化，通过丰富的Jupyter笔记本示例展示各种推荐算法的实际应用。
Recommender_System - 推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践
GithubGolangTensorFlow召回开源项目排序推荐系统
本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。
awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合
Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法
该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。
hms-ml-demo - HUAWEI ML Kit能力展示示例应用
ApplicationCasesGithubHMS CoreHUAWEI ML KitMLKit-Sample开源项目技术支持
该项目包括多个展示HUAWEI ML Kit能力的示例应用，分为场景演示和应用案例两部分。用户可以通过二维码直接下载和安装Android程序。项目还提供技术支持，包括在Reddit和Stack Overflow上获取信息和解决开发问题，并可在华为开发者论坛中加入讨论。如果在使用示例代码时遇到问题，可以在GitHub提交问题或提出拉取请求。
SearchEngine - 现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南
Github召回开源项目排序搜索引擎查询词处理相关性
该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。
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