《数据结构 》

《数据结构 》 简介：研究数据在计算机中的组织、存储和管理方式，旨在实现高效访问与操作。作为算法设计的基础，涉及线性结构、树形结构、图等逻辑模型，直接影响程序性能和资源利用率，是软件开发和系统优化的核心知识。 亮点：将抽象问题转化为可执行方案，平衡时间与空间复杂度，广泛应用于数据库、人工智能等领域，提升计算效率。 标签：#计算机科学 #算法设计 #逻辑结构 #性能优化 #数据结构 #软件开发 链接：

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《02.数据结构》 简介：《02.数据结构》课程主要教授数据结构相关知识，包括线性结构、树形结构、图形结构等常见数据结构。课程详细讲解每种数据结构的特点、操作方法和应用场景，通过代码实现和算法分析，帮助学习者掌握数据的组织和存储方式，提升算法设计和程序优化能力，为解决复杂的编程问题提供数据结构方面的理论和实践支持 标签： #数据结构 #线性结构 #树形结构 #算法设计 文件大小：NG 链接：

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构 DocArray是一个库，用于存储传输中的嵌套、非结构化、多模态数据，包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用Pythonic API有效地处理，嵌入，搜索，推荐，存储和传输多模态数据 跨/多模式世界之门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D 网格数据的超表达数据结构。、、、等基础数据结构。 数据科学强国：通过 CPU/GPU 上的 Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle 大大加快数据科学家在嵌入、k-NN 匹配、查询、可视化和评估方面的工作。 传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以使用 Protobuf、字节、base64、JSON、CSV、DataFrame 中的快速压缩序列化。非常适合流式传输和内存不足的数据。 一站式K-NN：主流向量数据库的统一且一致的API，允许最近邻搜索，包括Elasticsearch、Redis、ANNLite、Qdrant、Weaviate。 对于现代应用程序：GraphQL 支持使您的服务器在请求和响应方面具有通用性；内置数据验证和 JSON Schema (OpenAPI) 帮助您构建可靠的 Web 服务。 Pythonic：设计得像 Python 列表一样简单。如果你知道如何使用 Python，你就会知道如何使用 DocArray。直观的习惯用法和类型注释简化了您编写的代码。 与IDE集成：Jupyter notebook 和 Google Colab 上的漂亮打印和可视化；PyCharm 和 VS Code 中的全面自动完成和类型提示。 || #机器学习