Ep 39. 和 Alex 聊聊向量数据库与职业规划
01:18:45 Share

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嘉宾

• Alex)

主播

• 小白)

• laike9m)

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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