当前尖端的向量近邻搜索算法，主要以图搜索算法为主，此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度，需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中，显然这不仅大大提高了成本，还限制了数据集的大小。 例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下， 业界常用的内存估算方式是：向量个数
2024-07-26
在 java 的垃圾回收 (gc) 中，根集搜索算法通过遍历对象图找到可从根集到达的对象，从而识别存活的对象。常用的算法包括：标记-清除算法：从根集开始递归标记可达对象，未标记对象被清除为垃圾。引用计数算法：维护每个对象的引用计数，当计数为 0 时释放对象。追踪式 gc：使用根集指针遍历对象图，未标
2024-04-13