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PythonicAPI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JSONSchema(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：Jupyternotebook和GoogleColab上的漂亮打印和可视化；PyCharm和VSCode中的全面自动完成和类型提示。#机器学习

非结构化数据分析机器学习平台

非结构化数据分析机器学习平台世界上80%的数据是以文本、图像、音频、视频等形式呈现的非结构化数据。使用Relevance释放非结构化数据的价值：在几行代码中使用预训练的机器学习模型快速分析非结构化数据。可视化你的非结构化数据。来自命名实体识别的文本突出显示，来自关键字的词云，来自图像的边界框。为结构化和非结构化创建图表。使用过滤器和相似性搜索进行钻取以探索和发现见解。与团队共享数据应用程序。RelevanceAI还充当以下平台：向量，通过灵活的向量相似性搜索存储和查询向量，可以与多个向量、聚合和过滤器组合。ML数据集评估，用于调试数据集标签、模型输出和显示边缘案例。#机器学习