专为生成式AI应用设计的向量数据库

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AutoML 可以生成哪些类型的模型?
“自动机器学习(AutoML)可以生成多种针对不同机器学习任务的模型。生成的主要模型类别包括分类模型、回归模型、聚类模型和时间序列预测模型。分类模型用于预测离散标签,例如识别垃圾邮件或对图像进行分类。另一方面,回归模型用于预测连续值,比如根
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什么是最终一致性,它在分布式系统中应该什么时候使用?
分布式数据库通过数据复制、一致性算法和可靠的存储机制相结合,确保数据的持久性。数据持久性意味着一旦事务提交,之后的任何失败(如服务器崩溃或网络问题)都不会影响该事务。通过在数据库集群内的多个节点之间复制数据,分布式系统能够承受个别节点的损失
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构建图像搜索系统使用了哪些工具?
构建图像搜索系统通常涉及为图像处理、特征提取和数据库管理设计的一系列特定工具和技术。关键工具包括促进机器学习和计算机视觉的库,如 TensorFlow、PyTorch、OpenCV 和 scikit-image。这些库帮助开发人员预处理图像
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