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Ep 39. 和 Alex 聊聊向量数据库与职业规划
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嘉宾
主播
时间轴
- 00:00:30 开场
- 00:00:59 嘉宾自我介绍
- 00:02:55 [第一部分]向量数据库 milvus 简介
- 00:07:35 向量数据库的「向量」代表什么以及其应用场景
- 00:14:16 原始数据到向量数据的转化
- 00:15:42 不同方式产生的向量数据格式是否相同、能否混用
- 00:19:04 milvus 存储向量数据的方式以及应用场景描述
- 00:25:59 怎样利用 milvus 进行向量数据查找
- 00:27:46 向量数据库存在的必要性
- 00:33:56 milvus 商业化道路讨论
- 00:41:57 [第二部分]嘉宾加入当前公司的契机是什么
- 00:52:54 在三类不同阶段的公司工作分别的工作体验是怎样的
- 00:53:41 小白：未融资的初创公司
- 00:57:39 Alex：已经融资进入正轨的创业公司
- 01:04:02 laike9m：Google
- 01:08:30 Alex：one more thing
- 01:12:13 好物分享
- 01:17:04 结语
相关链接
- 00:00:47 zilliz
- 00:00:53 milvus
- 00:04:26 milvus start history in github
- 00:06:04 Facebook(Meta) faiss
- 00:06:21 Elasticsearch
- 00:06:24 Lucene
- 00:06:47 Google scann
- 00:06:50 Microsoft DiskANN
- 00:09:11 Embedding 维基百科 | 国内网络中没有找到权威解释这里引用一篇博文 embedding 的原理及实践
- 00:10:03 以图搜图 | 百度搜图 | Google 的话在 goole.com 的搜索栏旁边有一个相机的图标点击就能使用
- 00:14:50 Hugging Face
- 00:14:58 towhee
- 00:36:22 Databricks
- 00:45:47 B站：李自然说
- 01:04:23 A career ending mistake
- 01:12:37 AnimeGANv2
- 01:14:48 nintendo switch sports
- 01:16:35 古明地觉-博客园 | 里面有公众号的图片 | 古明地觉-知乎
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