Annoy 是 Spotify 开源的高维空间求近似最近邻的库，在 Spotify 使用它进行音乐推荐。最邻近搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）又称为“最近点搜索”（Closest point search），是一个在尺度空间中寻找最近点的优化问题。
Annoy 能够使用静态文件作为索引，意味着可以跨进程共享索引。它还创建了大量的基于只读文件的数据结构，这些数据结构被嵌入内存中，以便许多进程可以共享相同的数据。Annoy 的另一个好处是它试图最小化内存占用，因此索引非常小。
特性：
- 欧几里德距离， 曼哈顿距离， 余弦距离， 汉明距离或 点(内)积距离
- 余弦距离等价于归一化向量的欧氏距离=sqrt(2-2*cos(u，v)
- 如果你的维度不多(比如<100)，效果会更好，即使达到 1000 个维度，它也表现得非常出色
- 内存使用量小
- 允许你在多个进程之间共享内存
- 索引创建与查找是分开的（特别是在创建树后，就无法添加更多项目）
- 原生 Python 支持
- 在磁盘上生成索引，以便为不适合内存的大型数据集建立索引
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annoy 是 高维空间求近似最近邻的框架，速率快，轻便实用。 GitHub地址：https://github.com/spotify/annoy 配合腾讯词向量，可以快速查找语义接近的向量： tencent_annoy_index = AnnoyIndex(self.size,metric='angular') #存储 tencent_annoy_index.add_item(index, qu
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annoy 是我需要安装目标 package 的一个依赖包，每次安装都发生报错，因此单独拎出来手动安装。 直接通过 pip install annoy 发生报错：error: command 'gcc' failed with exit status 1，这种报错很可能是因为 gcc 库版本过低造成，仅通过 pip install annoy 无法自动更新 gcc 库，之后尝试另外几种方式安装 a
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校验者: @DataMonk2017 @Veyron C @舞空 翻译者: @那伊抹微笑 sklearn.neighbors 提供了 neighbors-based (基于邻居的) 无监督学习以及监督学习方法的功能。 无监督的最近邻是许多其它学习方法的基础，尤其是 manifold learning (流行学习) 和 spectral clustering (谱聚类)。 neighbors-bas
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我在计算最近的邻居。为此，我需要传递一个参数来限制与邻居的最大距离。比如半径1000米内最近的邻居是哪些？ 我做了以下工作： 我用以下数据创建了我的表： 之后，我执行了以下查询： 第一个问题，巴西的SRID是4326吗？4269是什么？ 第二个问题，通过执行以下SQL 这不会返回任何结果。据我所知，这个SQL将进一步指出最大距离的半径，对吗？ 如果你把1000个结果放在100000000，我的所有
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介绍 KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN 也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为： 1、给定一个训练集数据，每个训练集数据都是已经分好类的。 2、设定一个初始的测试数据a，计算a到训练集所有数据的欧几里得距离，并排序。 3、选出训练集中离a距离最近的
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k近邻（k-Nearest Neighbors）采用向量空间模型来分类，是一种常用的监督学习方法。它的工作原理为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离
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@subpage tutorial_py_knn_understanding_cn 了解kNN的基本知识。 @subpage tutorial_py_knn_opencv_cn 现在让我们在OpenCV中使用kNN进行数字识别（OCR）
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问题内容： 应用程序如何执行邻近搜索？例如，用户输入邮政编码，然后应用程序按距离排序列出20英里内的所有企业。 我想在PHP和MySQL中构建类似的东西。这种方法正确吗？ 获取我感兴趣的位置的地址并将其存储在数据库中 使用Google的地理编码服务对所有地址进行地理编码 编写包含Haversine公式的数据库查询以进行邻近搜索和排序 这个可以吗？在第3步中，我将计算每个查询的接近度。有一个PROX
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主要内容：KNN算法原理,KNN算法流程,KNN预测分类本节继续探机器学习分类算法——K 最近邻分类算法，简称 KNN（K-Nearest-Neighbor），它是有监督学习分类算法的一种。所谓 K 近邻，就是 K 个最近的邻居。比如对一个样本数据进行分类，我们可以用与它最邻近的 K 个样本来表示它，这与俗语“近朱者赤，近墨者黑”是一个道理。 在学习 KNN 算法的过程中，你需要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”，另一个是“距离”，它们是实现 KN
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一些async fn状态机可以安全地越过线程发送，而其他则不能。判断一个async fn Future是不是Send，由非Send类型是否越过一个.await据点决定的。当可以越过了.await据点，编译器会尽力去估计这个是/否。但是今天的许多地方，这种分析都太保守了。 例如，考虑一个简单的非Send类型，也许包含一个Rc： use std::rc::Rc; #[derive(Default)]