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《【结构化国企】国企结构化面试教程》 | 简介：【结构化国企】国企结构化面试教程这本书带给读者一个新鲜的视角，无论是在探索历史、社会还是文化方面，它都能为你提供独特的深度和思考。每一页都充满了智慧和启发，是对知识渴望者的不二之选。 | 标签：#书籍 #【结构 #阅读 | 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

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。 它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。 Sycamore 可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据，提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。 Sycamore 使用你选择的生成式 AI 模型来使这些操作变得简单而有效，并且可以实现快速实验和迭代。此外，Sycamore 使用 OpenSearch 进行索引，支持混合（向量 + 关键字）搜索、检索增强生成 (RAG) 管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。 特征 自然语言、对话界面，可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。 包括对非结构化数据的各种查询操作，包括混合搜索、检索增强生成 (RAG) 和分析函数。 通过高级数据分段、用于数据丰富的 LLM 支持的 UDF、使用 Python 进行的高性能数据操作以及使用各种 AI 模型的向量嵌入，准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。 自动数据爬虫（Amazon S3 和 HTTP）和 Jupyter 笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。 可扩展、安全且可定制的 OpenSearch 后端，用于索引和数据检索。

：大规模视频数据集，具有长时长和结构化描述

：大规模视频数据集，具有长时长和结构化描述 视频数据集在视频生成（如 sora）中发挥着至关重要的作用。然而，现有的文本视频数据集在处理长视频序列和捕捉镜头转换方面往往存在不足。为了解决这些局限性，我们引入了 MiraData（迷你索拉数据），这是一个专门为长视频生成任务设计的大规模视频数据集。 MiraData 的主要特点 长视频时长： 以往的数据集通常视频片段很短（通常少于 6 秒），而 MiraData 则不同，它侧重于未剪切的视频片段，持续时间从 1 分钟到 2 分钟不等。这种延长的持续时间可以对视频内容进行更全面的建模。 结构化字幕： MiraData 中的每段视频都配有结构化字幕。这些标题从不同角度进行了详细描述，增强了数据集的丰富性。标题平均长度为 349 个字，确保了视频内容的全面呈现。

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