【AI人工智能】向量数据库:第二节

【AI人工智能】向量数据库:第二节

主流向量数据库

3.1 HNSW算法详解

3.1.1 算法设计基础

跳表(Skip List)是一种概率性平衡数据结构,通过多层链表加速搜索。最底层(L0)包含所有元素,上层每层以概率递减的方式抽样节点。查询时从最高层开始,通过“向右比较→降层”的机制减少访问节点数。

可导航小世界(Navigable Small World, NSW)通过构建兼具局部紧密连接和全局长距离跳跃的图结构实现高效搜索。其特点在于:

  • 短边保证局部搜索精度
  • 长边实现跨区域快速导航
3.1.2 HNSW核心架构

HNSW(Hierarchical Navigable Small World)融合跳表与NSW思想,构建多层图结构:

  1. 分层设计:顶层包含最少节点,随层级下降节点密度增加
  2. 动态插入:新节点随机分配最大层数,按指数衰减分布(类似跳表)
  3. 搜索路径:从顶层开始逐层细化,每层采用贪婪算法寻找近邻

Read more

Windows上部署OpenClaw+DeepSeek+ 飞书,实现飞书对本地电脑的AI控制

Windows上部署OpenClaw+DeepSeek+ 飞书,实现飞书对本地电脑的AI控制

OpenClaw 火的离谱,核心在于AI智能体向数字人迈向了坚实的一步,每个人拉个群,然后下达任务,一堆AI反馈“收到”的美好生活来临了,快点在本地部署一下吧。 📋 什么是 OpenClaw? OpenClaw 是一个开源的 AI 助手框架,支持多种大语言模型,可以本地部署,还能集成到飞书等协作工具中。有了它,你就可以: * ✅ 在本地运行 AI 助手,数据更安全 * ✅ 通过 Web UI 界面与 AI 对话 * ✅ 集成到飞书,随时随地使用 * ✅ 操作本地文件,提升工作效率 🛠️ 安装步骤 第一步:安装 OpenClaw 首先,我们需要全局安装 OpenClaw。打开命令行工具(PowerShell 或 CMD),执行以下命令: npm install -g openclaw@

2025年AI领域年度深度总结:始于DeepSeek R1开源发布,终于Manus天价出海

2025年AI领域年度深度总结:始于DeepSeek R1开源发布,终于Manus天价出海

2025年AI领域年度深度总结:始于DeepSeek R1开源发布,终于Manus天价出海 摘要 站在2025年12月31日的终章回望,吴恩达曾说过:“2025年,是AI工业时代的黎明。”在经历了2023-2024年的“大炼模型”狂热后,2025年,AI终于从“概率模仿”跃向了“逻辑推理”的新阶段,从“对话框”到“行动流”的转折也逐渐显现。这一年,AI技术与产业的演进不仅仅是技术迭代那么简单,而是一场深刻的变革,清晰的产业蓝图开始显现:始于DeepSeek R1的开源突破,终于Manus的数十亿美元收购,验证了Agent商业化的巨大潜力。 2025年,AI不再是实验室中的抽象概念,而是逐步嵌入日常生产生活,以更加务实的姿态和广泛的应用场景,真正走向了社会的主流。从年初DeepSeek R1的开源发布到年末Manus的天价收购,这两件大事为2025年的AI发展定下了基调:开源与闭源的博弈,技术与商业的融合,模型与应用的深度对接,无疑为AI的未来铺设了一条发展道路。技术突破和产业落地不断交织,AI的角色正在悄然发生深刻的转变——从“辅助工具”走向了“自主执行者”。 文章目录

【码动四季】Trae + 腾讯地图 MCP 实战:让 AI 直接调用地图能力,一步到位

【码动四季】Trae + 腾讯地图 MCP 实战:让 AI 直接调用地图能力,一步到位

目录 前言 一、关于腾讯地图及其MCP 1、腾讯地图 2、腾讯地图的MCP 二、Trae中腾讯地图的不足 1、MCP市场中的地图 2、基础配置介绍 三、Trae中如何配置腾讯地图MCP 1、腾讯地图MCP 介绍 2、接入方式 步骤1:获取腾讯地图API Key 步骤2:确认腾讯地图MCP接入地址 3、Trae中MCP配置 四、结果认证 1、案例背景 2、步骤解析 3、成果展示 4、未来展望 五、总结 说明:本文为AtomGit 码动四季.开源同行 征稿活动参与文章。 前言         在AI赋能开发的当下,地理信息服务已成为众多应用的核心支撑,从路径规划到位置检索,从物流优化到社交场景适配,

半小时用OpenClaw搭一套AI量化系统:开源三件套实测分享

半小时用OpenClaw搭一套AI量化系统:开源三件套实测分享

作者:老余捞鱼 原创不易,转载请标明出处及原作者。 写在前面的话:见过太多人想用量化,却被各种复杂的代码和环境配置劝退。无论你是刚开始接触数据科学的学生,还是想提升自己投资工具箱的实践者,今天就把我用最近很火的OpenClaw如何搭建AI量化系统的过程完整分享给你。 自从有了OpenClaw后,说实话,个人搭建一套量化系统没你想的那么难。半小时,三行代码,不花钱。 一、先说效果:我一次跑通的回测 先别急着看代码,咱们看看效果。 用这套方案跑了一趟回测,最终跑出来的结果是 59%。当然,这是回测数据,不代表实盘收益,但足以说明这套开源工具链的潜力。 你可能要问我这个收益是怎么算的。说白了就是:系统基于历史数据,按照你设定的策略规则模拟交易,最后算出来的年化结果。 核心观点:回测收益 ≠ 实盘收益,但回测能帮你验证策略逻辑是否靠谱。 二、开源三件套:数据 + 框架 + AI 这套方案的精髓在于开源三件套的组合搭配。用个表格梳理清楚: 组件作用开源地址数据源选股基础数据供给长桥 SDK / AKshar