这是名为 Faiss 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v1.7.3.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Faiss with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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法斯
商品描述
Faiss 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。 它包含在任意大小的向量集中搜索的算法，直到那些可能不适合 RAM 的向量。 它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss 是用 C++ 编写的，带有 Python/numpy 的完整包装器。 一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。 它由 Facebook AI Research 开发。 Faiss 包含多种相似性搜索方法。 它假设实例表示为向量并由整数标识，并且向量可以与 L2（欧几里德）距离或点积进行比较。 与查询向量相似的向量是那些与查询向量具有最低 L2 距离或最高点积的向量。 它还支持余弦相似度，因为这是归一化向量上的点积。
特性
- 该库主要用 C++ 实现，通过 CUDA 提供可选的 GPU 支持，以及可选的 Python 接口
- Faiss 处理固定维数 d 的向量集合，通常为 10 到 100 秒
- CPU 版本需要 BLAS 库。 它使用 Makefile 编译，可以打包在 docker 镜像中
- Faiss 是围绕存储一组向量的索引类型构建的，并提供了一个函数来使用 L2 和/或点积向量比较在它们中搜索
- 可选的 GPU 实现为高维向量提供了可能是最快的精确和近似最近邻搜索实现
- Faiss 是围绕 Index 对象构建的。 它封装了一组数据库向量，并可选择对它们进行预处理以提高搜索效率
程式语言
C + +中
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/faiss.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
