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- Querybook的设计巧妙地融合了现代技术和用户友好的界面。它提供自动补全功能以提升SQL编写的效率,并且拥有一个智能提示系统,帮助用户快速找到所需的表和字段。此外,通过支持多种查询引擎如Presto、Hive、Snowflake等,以及广泛的认证机制,包括OAuth与LDAP,Querybook确保了高兼容性和安全性。 Querybook的设计巧妙地融合了现代技术和用户友好的界面。它提供自动补全功能以提升SQL编写的效率,并且拥有一个智能提示系统,帮助用户快速找到所需的表和字段。此外,通过支持多种查询引擎如Presto、Hive、Snowflake等,以及广泛的认证机制,包括OAuth与LDAP,Querybook确保了高兼容性和安全性。
- BBQ)是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时,维持高召回率,并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中,向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性,导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限,它能够在不影响准确性的情况下,将向量数据的压缩率提高32倍。 BBQ)是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时,维持高召回率,并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中,向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性,导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限,它能够在不影响准确性的情况下,将向量数据的压缩率提高32倍。
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