文件名称：nanopq:用于最近邻居搜索的产品量化的纯python实现
文件大小：22KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 23:51:32
nearest-neighbor-search data-compression approximate-nearest-neighbor-search product-quantization Python
纳米级 纳米产品量化（nanopq）：产品量化（PQ）和优化产品量化（OPQ）的纯实现，以纯python编写，没有任何第三方依赖性。 正在安装 您可以通过pip安装软件包。 该库可在Linux上与Python 3.5+一起使用。 pip install nanopq 例子 import nanopq import numpy as np N , Nt , D = 10000 , 2000 , 128 X = np . random . random (( N , D )). astype ( np . float32 ) # 10,000 128-dim vectors to be indexed Xt = np . random . random (( Nt , D )). astype ( np . float32 ) # 2,000 128-dim vectors for t
【文件预览】：
nanopq-main
----setup.py(676B)
----.gitignore(1KB)
----Makefile(373B)
----pyproject.toml(236B)
----MANIFEST.in(16B)
----nanopq()
--------convert_faiss.py(3KB)
--------pq.py(8KB)
--------__init__.py(217B)
--------opq.py(6KB)
----LICENSE(1KB)
----.github()
--------workflows()
----README.md(3KB)
----tests()
--------__init__.py(0B)
--------test_convert_faiss.py(4KB)
--------test_opq.py(2KB)
--------test_pq.py(3KB)
----docs()
--------requirements.txt(12B)
--------Makefile(603B)
--------index.rst(456B)
--------conf.py(5KB)
--------make.bat(810B)
--------source()