还没有仔细分析你的算法。第一个感觉，如果没有一个超级计算机，还是想办法优化你的算法。通常在python里，一个字典只有支持几万到几十万数据量的时候效率最高。字典太大并不适合这种数据类型。列表也不是存贮效率高的一种方式，通常我们大数据量计算会使用array，最差也要使用blist。另外range也不可以...
Python 适合大数据量的处理吗 1. 数据量定义： 百万行级的数据通常不被视为大数据量。在当前的互联网应用中，大数据量通常指的是10亿条数据以上的规模。2. 处理任务类型： 数据载入和分发：Python 在数据载入和分发方面表现高效。 常用统计量和基本算法：Python 拥有现成的、高效的库，这些库提供了C实现和并行化的功能，可以处理大...
10分钟入门faiss相似向量检索 Faiss，全称为Facebook AI Similarity Search，是Facebook AI团队为大规模向量提供快速TopK相似向量检索而设计的工具。该工具以C++编写，具备Python接口，能够实现对10亿级数据的毫秒级检索，适用于构建人脸识别、相似图片检索、LLM知识库问答等应用场景。Faiss的核心原理是构建基向量数据的索引，然后通过索引实...
python可以对大数据进行卡方检验吗 1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，C实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什...
向量检索引擎Faiss Faiss，全称为 Facebook AI Similarity Search，是Facebook AI团队专门针对大规模向量进行 TopK 相似向量检索设计的一款工具。它使用C++编写，并提供了Python接口，能实现10亿量级索引的毫秒级检索性能，大大提高了检索效率。简单理解，Faiss 通过将自定义的候选向量集合封装成一个index数据库，加速了我们寻找...
