系列博客《Git数据库内幕》

系列博客《Git数据库内幕》 一共5篇，本博客系列将介绍Git的内部结构，以帮助提高工程系统的效率。 第一部分讨论Git如何使用自定义压缩技术将其数据存储在包文件中。 第二部分为探讨了Git提交历史作为数据库。 第三部分为文件历史查询。 第四部分为分布式同步。 第五部分为可扩展性。 | #数据库

具有协作模型的分布式 #数据库 - 用于数据的 Git

具有协作模型的分布式 #数据库 - 用于数据的 Git TerminusDB 是一个强大的内存图形数据库，让你能够最大限度地提高生产力和数据的价值。 它具有众多功能和多个接口，能创建具有内置版本控制和其他类似 Git 操作的数据密集型、不可变和同步的数据库。

vectordb是一个 Pythonic 矢量数据库，提供一整套CRUD（创建、读取、更新、删除）操作和强大的可扩展性选项，包括

vectordb是一个 Pythonic 矢量数据库，提供一整套CRUD（创建、读取、更新、删除）操作和强大的可扩展性选项，包括分片和复制。它可以轻松部署在从本地到内部部署和云的各种环境中。vectordb准确满足你的需求不多也不少。它证明了有效的 Pythonic 设计，无需过度设计，使其成为满足您所有需求的精益而强大的解决方案。 vectordb利用DocArray强大的检索能力以及Jina的可扩展性、可靠性和服务能力。神奇之处在于：DocArray 充当驱动向量搜索逻辑的引擎，而 Jina 则保证高效且可扩展的索引服务。这种协同作用最终带来了强大且用户友好的矢量数据库体验。 | #数据库

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、训练、测试、评估和最先进的研究模型的代码脚本。 SSLRec提供了大量实用函数和易于使用的界面，简化了推荐模型的开发和评估。 突出特点 灵活的模块化架构。SSLRec 库采用模块化架构，可以轻松定制和组合模块。这使用户能够创建适合其特定需求和要求的个性化推荐模型。 多样化的推荐场景。SSLRec 库是一个多功能工具，适合有兴趣在不同推荐系统研究领域构建有效推荐模型的研究人员和从业者。 综合最先进的模型。我们的 SSLRec 框架为各种场景提供了广泛的 SSL 增强推荐模型。研究人员可以使用先进技术评估这些模型，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。 统一数据馈送和标准评估协议。SSLRec框架具有统一的数据馈送器和标准评估协议，可以轻松加载和预处理来自各种来源和格式的数据，同时确保对推荐模型的客观和公平评估。 丰富的实用功能。SSLRec 库提供了大量实用函数，可以简化推荐模型的开发和评估。这些功能结合了推荐系统的常见功能以及图操作、网络架构和损失函数的自监督学习。 易于使用的界面。我们提供了一个用户友好的界面，可以简化推荐模型的训练和评估。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地试验各种模型和配置。 | #框架