.github ann_benchmarks results templates test .dockerignore .gitignore LICENSE README.md convert_algos.py create_dataset.py create_website.py data_export.py install.py logging.conf plot.py pyproject.toml requirements.txt run.py run_algorithm.pyBreadcrumbs ann-benchmarks/...
.github ann_benchmarks results templates test .dockerignore .gitignore LICENSE README.md convert_algos.py create_dataset.py create_website.py data_export.py install.py logging.conf plot.py pyproject.toml requirements.txt run.py run_algorithm.py Breadcrumbs ann-benchmarks / run_algorithm.py Late...
ANN-Benchmarks is a benchmarking environment for approximate nearest neighbor algorithms search. This website contains the current benchmarking results. Please visithttp://github.com/erikbern/ann-benchmarks/to get an overview over evaluated data sets and algorithms. Make a pull request onGithubto...
rpforest NGT-panng Contact ANN-Benchmarks has been developed by Martin Aumueller (maau@itu.dk), Erik Bernhardsson (mail@erikbern.com), and Alec Faitfull (alef@itu.dk). Please useGithubto submit your implementation or improvements.
在高维空间中快速进行最近邻搜索已成为一个越来越重要的问题,但是到目前为止,市面上还没有很多客观的比较基准,因此 Erik Bernhardsson 创建了一个 ANN 基准测试工具- ANN-Benchmarks。近日 Milvus 也根据此标准进行了性能测试并对比了 Annoy、FAISS 和 HNSW 等算法 。 这星期二的线上问答我们与参加者分享了Mil...
https://github.com/baidu/puck/tree/main/ann-benchmarks GEEK TALK 04 Puck 功能拓展 为了让 Puck 更加亲民,我们还做了多个功能的拓展,目前可以实现: 1、实时插入:支持无锁结构的实时插入,做到数据的实时更新。 2、条件查询:支持检索过程中的条件查询,...
https://big-ann-benchmarks.com/neurips21.html BigANN比赛结果: https://github.com/harsha-simhadri/big-ann-benchmarks/blob/main/neurips21/t1_t2/README.md#results-for-t1 Puck开源地址: https://github.com/baidu/puck ——END—— 推荐阅读 ...
https://github.com/baidu/puck/tree/main/ann-benchmarks 四、Puck 功能拓展 为了让 Puck 更加亲民,我们还做了多个功能的拓展,目前可以实现: 1、实时插入:支持无锁结构的实时插入,做到数据的实时更新。 2、条件查询:支持检索过程中的条件查询,从底层索引检索过程中就过滤掉不符合要求的结果,解决多路召回归并...
https://github.com/baidu/puck/tree/main/ann-benchmarks 04 Puck 功能拓展 为了让 Puck 更加亲民，我们还做了多个功能的拓展，目前可以实现：1、实时插入：支持无锁结构的实时插入，做到数据的实时更新。2、条件查询：支持检索过程中的条件查询，从底层索引检索过程中就过滤掉不符合要求的结果，解决多路召回归并...
进入faiss文件夹,查看yml文件对于“faiss-ivfpqfs”算法的定义,构造函数使用的是FaissIVFPQfs,模块使用ann_benchmarks.algorithms.faiss。 进入module.py中,观察到query函数实际上就是调用了index.search函数: 而对应于faiss的index.search为: 这完全没有任何问题,再来看recall,这里的recall计算方法是先算出query与grou...