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简单来说,深度学习的知识能让你接触到更广范围的工具,能从不同的角度解决具有挑战性的问题,并能快速有效地得出解决方案。简而言之,深度学习扩展了你的数据科学工具包。

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深度学习技术正商业化地应用在医疗保健行业、医学图像处理、自然语言处理和提高广告点击率等领域。微软、IBM、雅虎、Twitter、百度、PayPal和Facebook都在运用深度学习来了解用户的偏好,以便能推荐针对性的服务和产品。深度学习无处不在,甚至用在智能手机上来支持语音辅助技术。

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深度学习已经成为迄今为止使用人工智能构建解决现实世界问题的系统的有效方法之一。互联网时代产生的海量数据正越来越多地被应用在深度学习中。

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美容产品的核心在于保持青春-逆转衰老。在世界各地,这一承诺反映在人们每年每天花费在市场营销的数百万美元上。充满青春活力、成熟快乐人士的形象广告充斥着人们的手机、平板电脑和笔记本电脑。

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人工智能，简称 AI，是计算机发明时就存在的一个技术领域。它的一大核心特点就是可以类人脑地辅助人类工作。其通过一系列数学的方法，如概率论、统计、线性代数等，分析和设计出能让计算机自动学习的算法。

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几乎覆盖了所有的 AI 场景
其实，向量检索的应用场景远不止上面提到的这些类型。如下图所示，它几乎覆盖了大部分的可以应用AI的业务场景。

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目前，业内采用多路归并的方式，即分别检索标签和向量再进行结果合并，虽可以解决部分问题，但多数情况下结果不甚理想。主要原因在于，向量检索无范围性，其目标是尽可能保证 TOPK 的准确性，TOPK 很大时，准确性容易下降，造成归并结果的不准确甚至为空的情况。

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异构计算
Proxima 采用了和 Faiss 不一样的 GPU 计算方法，特别针对“小批量+低延时+高吞吐”的在线检索场景进行优化。

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Strace是Linux的用户空间实用程序，可用于诊断、调试和获取有关输入和输出功能的指令。但是，由于复杂的应用可以具有多个输入/输出功能，因此这对人类来说可能是一个挑战。

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代码文本不是简单的二维平面结构，看懂一段代码需要反复地通过定义与引用的跳转，才能将代码深层次的逻辑和片段影响范围理解透彻。纯文本形式的代码浏览是网页端代码评审的最大痛点之一，朱熹老先生常说“心不在此，则眼不看仔细，心眼既不专一，却只漫浪诵读，决不能记，记亦不能久也。