Разное

Библиотека вектор: Научная библиотека

08.10.2023

Содержание

Научная библиотека

Научная библиотека ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор» Роспотребнадзора создана в 1975 году. В фонде представлено более 43 тыс. печатных единиц хранения, включая 13 300 книг, из которых 7,9% – на иностранных языках, 30 тыс. журналов, в т.ч. 30% зарубежных изданий по вирусологии, микробиологии, эпидемиологии, биотехнологии; более 250 диссертаций и 1000 авторефератов по профильным для учреждения направлениям, начиная с 1962 года.

Узнать о наличии в библиотеке Центра той или иной книги или журнала, а также подобрать интересующую литературу можно с помощью электронного каталога ИРБИС.

В основную деятельность научной библиотеки входят:

  • Информационное обеспечение научных подразделений посредством использования электронных информационных ресурсов Интернета, МБА и фонда научной библиотеки, который формируется, главным образом, с ориентацией на издания в цифровом формате.
  • Ведение электронного справочно-библиографического аппарата и баз данных, включая публикации сотрудников Центра.
    В настоящее время читателям открыт доступ к электронному каталогу всех изданий фонда.
  • Оказание консультационной помощи ученым Центра при написании и оформлении ими научных трудов и диссертаций.
  • Библиометрическая работа, связанная с подсчетом индекса цитируемости сотрудников Центра и организации в целом.

Отечественные журналы

  • Анализ риска здоровью
  • Бюллетень Высшей аттестационной комиссии Министерства образования Российской Федерации
  • Вестник Высшей аттестационной комиссии при Минобрнауки России
  • Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии
  • Проблемы особо опасных инфекций

Электронные ресурсы удаленного доступа

Научная электронная библиотека

  • Биотехнология
  • Гигиена и санитария
  • Здоровье населения и среда обитания
  • Здравоохранение Российской Федерации
  • Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность
  • Инфекционные болезни
  • Медицинская иммунология
  • Методы менеджмента качества
  • Молекулярная биология
  • Национальные стандарты
  • Токсикологический вестник
  • Эпидемиология и вакцинопрофилактика
  • Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы

Образовательная платформа Юрайт

Образовательный ресурс, электронная библиотека и интернет-магазин, где читают и покупают электронные и печатные учебники авторов – преподавателей ведущих университетов для всех уровней профессионального образования, а также пользуются видео- и аудиоматериалами, тестированием и сервисами для преподавателей, доступными 24 часа 7 дней в неделю.
YouTube-канал о том, как пользоваться платформой.

Издательство Elsevier, платформа ScienceDirect

В рамках подписки Freedom Collection доступны полные тексты из более 2000 научных журналов, включая издания из коллекции «Иммунология и микробиология».


Архив с 2012 года.

Издательство Springer, платформа Springerlink

В рамках подписки доступны следующие материалы:

Более 3000 журналов Springer, в том числе:

  • Archives of Virology
  • Virus Genes
  • Aerobiologia
  • Biotechnology Letters

Более 70 000 электронных книг Springer, включая монографии, справочники и труды конференций.

  • Nature – Более 90 естественнонаучных журналов.
  • Springer Nature Experiments – более 60 000 протоколов и методов.
  • Zentral blatt MATH – база данных, содержащая около 4 000 000 документов из более 3000 журналов и 170 000 книг по математике, статистике, информатике, а также машиностроению, физике, естественным наукам и др.
  • Nano – информация о более 200 000 наноматериалов и наноустройств.

Издательство «Wiley»

Доступно более 1500 журналов политематической направленности. Архив с 1997 года.

База данных Scopus

Реферативная база данных, индексирующая более 21000 наименований журналов примерно 5000 международных издательств.

Издательство «American Association for the Advancement of Science» (Science Online)

  • Science
  • информационная база SCIENCE NOW (ежедневные новости науки).
    Архив с 1-го выпуска журнала.

Российская платформа архивов научных журналов НЭИКОН

На платформе располагаются архивы журналов крупнейших зарубежных издательств, начиная с первых выпусков (архивы также доступны с сайтов самих издательств). Верхний порог архивов в большинстве случаев достигает 2000-го года. В настоящее время доступны полные тексты следующих издательств:

  • Annual Reviews
  • Cambridge University Press
  • Oxford University Press
  • Nature Publishing Group
  • Taylor and Francis
  • The American Association for the Advancement of Science

Библиотека — Библиотека Вектор для бесплатного скачивания

cyberscooty
@cyberscooty

Описание:

Библиотека с книгами (некоторые названия являются весело) — библиотека с книгами (некоторые названия являются смешно)

Похожие изображения с iStock | Сохранить сейчас

Похожие бесплатные векторы

коробка оборудование управление

Полка ящик

мультфильм черный зеленый в

Простой будильник

supermarket goods shelf

Супермаркет товаров полка 1

журнальный столик мебель полка

Диваны

интерьер полка черный

Черный интерьер галерея с огнями

bibliothãƒâ¨que книга книги

Библиотека — Bibliotha¨que

чердак чердак полка

A‰taga¨Re на чердаке

книга книги библиотека

Книги

форзацы книги книги

Форзацы

усилители усилители ampã¨res

Предохранители 5 x 20 мм электрические

bibliothãƒâ¨que книга книги

Library — Bibliothèque

любовь настоящее время магия

Прекрасный сердца и лучи света, приходя из коробки.
Идеальный как или e карты для вашего spouce и близких. Готов к использованию с включёнными Привет-Res PNGà¢ à ¢ †šÂ¬Ã ¢ †žÂ ¢ s. Получайте удовольствие с помощью!

деревянные книжные шкафы линии искусства

Наброски деревянная мебель Lineart Bookcase полка Книжная полка

книги форзацы полка

Форзацы.

графика

Пустой экспонат полка

книга книги библиотека

Библиотека — Библиотека

средства массовой информации картинки общественное достояние

Livingwall
Похожие изображения с iStock | Сохранить сейчас

Похожие изображения с iStock | Сохранить сейчас

векторных библиотек и векторных баз данных | Weaviate

В мире векторного поиска мы используем векторных вложений , сгенерированных моделями машинного обучения , для представления объектов данных (текст, изображения, аудио и т. д.). Ключевая идея здесь заключается в том, что вложения, которые семантически похожи друг на друга, имеют меньшее расстояние между собой.

Мы можем использовать векторные функции расстояния, такие как евклидово расстояние или косинусное расстояние, чтобы определить, похожи ли эти объекты на другие объекты в коллекции. Однако для этого нам нужно сравнить расстояния между вектором запроса и каждые векторов в коллекции. Этот тип вычислений может быть трудно масштабировать до миллионов или миллиардов векторов.

Вот почему у нас есть векторных баз данных и векторных библиотек . Оба они используют алгоритм Approximate Nearest Neighbor (ANN) для поиска векторов за крошечную долю времени. Вы можете узнать больше об этой теме из статьи «Почему поиск векторов такой быстрый».

Большой вопрос​

Итак, если базы данных векторов и библиотеки векторов позволяют вам эффективно искать среди ваших векторов. Каковы ключевые различия между ними, и почему/когда вы должны выбрать один над другим?

Библиотеки векторов​

Библиотеки векторов хранят векторные вложения в индексах в памяти для выполнения поиска подобия. Большинство векторных библиотек имеют следующие характеристики:

  1. они хранят только векторы,
  2. индексные данные неизменяемы,
  3. запрашивают во время ограничения импорта

Сохраняют только векторы были созданы из.

При выполнении запроса библиотека векторов ответит соответствующими векторами и идентификаторами объектов. Это ограничение, поскольку фактическая информация хранится в объекте, а не в идентификаторе. Чтобы решить эту проблему, вам нужно будет хранить объекты во вторичном хранилище. Затем вы можете использовать возвращаемые идентификаторы из запроса и сопоставлять их с объектами, чтобы понять результаты.

Неизменяемые данные​

Индексы, создаваемые векторными библиотеками, неизменяемы. Это означает, что после того, как вы импортировали свои данные и построили индекс, вы не можете вносить какие-либо изменения (никаких новых вставок, удалений или изменений). Чтобы внести какие-либо изменения в ваш индекс, вам нужно будет перестроить его с нуля.

Запрос во время импорта Ограничение

Большинство векторных библиотек нельзя запрашивать при импорте данных. Сначала необходимо импортировать все ваши объекты данных. Затем индекс строится после импорта объектов. Это может быть проблемой для приложений, которым требуется импортировать миллионы или даже миллиарды объектов.

Примеры векторных библиотек​

Существует несколько библиотек на выбор: Facebook Faiss, Spotify Annoy, Google ScaNN, NMSLIB и HNSWLIB. Эти библиотеки позволяют пользователям выполнять поиск сходства векторов с использованием алгоритма ANN.

Алгоритм ИНС имеет разные реализации в зависимости от векторной библиотеки. Faiss использует метод кластеризации, Annoy использует деревья, а ScaNN использует векторное сжатие. Для каждого из них существует компромисс производительности, который вы можете выбрать в зависимости от вашего приложения и показателя производительности.

Примеры использования​

Векторные библиотеки обычно используются для приложений, в которых нет изменяющихся данных. Например, эталонные тесты академического поиска информации предназначены для тестирования производительности на статических моментальных снимках данных. При подключении индекса ANN к готовым приложениям базы данных предлагают множество привлекательных функций, которых нет в библиотеке.

Векторные базы данных​

Одной из основных особенностей, отличающих векторные базы данных от библиотек, является возможность хранить и обновлять ваши данные. Векторные базы данных имеют полные Поддержка CRUD (создание, чтение, обновление и удаление), устраняющая ограничения векторной библиотеки. Кроме того, базы данных больше ориентированы на производственные развертывания на уровне предприятия.

Хранить векторы и объекты

Базы данных могут хранить как объекты данных, так и векторы. Поскольку оба сохраняются, вы можете комбинировать векторный поиск со структурированными фильтрами. Фильтры позволяют убедиться, что ближайшие соседи соответствуют фильтру из метаданных. Вот статья о влиянии отфильтрованных поисков Hierarchical Navigable Small World (HNSW) на отзыв и задержку.

Поддержка CRUD

Векторные базы данных устраняют некоторые ограничения векторных библиотек. Одним из примеров является возможность добавлять, удалять или обновлять записи в индексе после его создания. Это особенно полезно при работе с данными, которые постоянно меняются.

Поиск в реальном времени​

В отличие от векторных библиотек базы данных позволяют запрашивать и изменять данные в процессе импорта.

При загрузке миллионов объектов импортированные данные остаются полностью доступными и работоспособными, поэтому вам не нужно ждать завершения импорта, чтобы начать работу с тем, что уже есть.

Обратите внимание, что ваши запросы не будут возвращать какие-либо объекты, которые еще не импортированы, поскольку вы не можете запрашивать то, чего у вас нет. 🤔

Weaviate​

Weaviate — это база данных векторов с открытым исходным кодом. Если вы новичок в Weaviate, ознакомьтесь с руководством по началу работы. 🙂

Граф HNSW — первая реализация алгоритма ANN, поддерживаемая Weaviate. Вот тест, который измеряет производительность ИНС Weaviate для различных вариантов использования.

Weaviate был создан, чтобы объединить скорость и возможности алгоритмов ANN с функциями базы данных, такими как резервное копирование, запросы в реальном времени, сохраняемость и репликация (часть выпуска v1.17). Доступ к Weaviate можно получить через GraphQL, REST и клиентские библиотеки на нескольких языках программирования.

Примеры использования

Векторные базы данных отлично подходят для вашего приложения, если ваши данные постоянно меняются. Вы можете использовать векторные поисковые системы для рекомендаций по электронной коммерции, поиска изображений, семантического сходства, и этот список можно продолжить. Weaviate только что выпустила новый модуль, который представляет способ представления интересов пользователя путем рисования графика перекрестных ссылок. Для получения дополнительной информации об этой новой функции прочитайте эту запись в блоге Коннора Шортена.

У Weaviate также есть множество примеров использования на GitHub. Найдите свой любимый пример, поставьте ему звезду и попробуйте воссоздать его самостоятельно!

Сравнение функций — библиотека и база данных

В таблице ниже приведены различия между векторными библиотеками и базами данных. Это ни в коем случае не исчерпывающий список функций, и не каждая библиотека или база данных имеют одинаковые функции.

2 901 04 9010 4
Элемент Векторная библиотека База данных векторов (на примере Weaviate)
Фильтрация (в сочетании с векторным поиском) Нет Да
Возможность обновления (CRUD) Нет (некоторые, например, hnswlib) Да
Инкремент al импорт, параллельное чтение при импорте Нет (некоторые, например, hnswlib) Да,
Хранили объекты и векторы № Да
Скорость Типично быстрее, чем полноценно, DataBase Типно Shitally That Shitle That Shitle That Pire That Pire That Shitle That Pire That Pire That Pire That Pire Thats That Shital. 0122
Производительность, оптимизированная для Поиск подобия в памяти End2end-callstack, включая: векторный поиск, извлечение объектов из постоянного хранилища, дополнительную фильтрацию инвертированного индекса, сетевые запросы и т. д.
Долговечность, сбой восстановление Нет Да
Постоянство Только при явном моментальном снимке Немедленно (после каждой вставки, обновления или удаления)
Разделение (т.е. установить среди более чем одной машины, автоматически объединять/объединять результаты при запросе время между машинами) Нет (есть некоторые сторонние проекты, которые используют сегментирование существующих библиотек) Да
Репликация Нет Да (начиная с версии 1.17)
Автоматизированное резервное копирование (т. е. в облачное хранилище и из него) хранилище) Нет Да
Экосистема развертывания (Docker, K8s, Helm, SaaS) Нет (вы должны создать ее самостоятельно) Да
SDK / языковые клиенты Нет (хотя у большинства есть привязки python) Да (Python, Java, JS, Golang)
Выполнение Встроенная (может быть превращена в автономную службу, если вы создадите вокруг нее простое приложение-оболочку) Автономная служба
Связь с приложением Интерфейс внешних функций (FFI) / языковые привязки Сетевые вызовы (HTTP, gRPC и т. д.)
Мультиарендность Нет 9012 2 Да
Произвольные агрегации хранимых объектов Нет Да
Экосистема модулей (например, векторизация, QnA) Нет (придется создавать самостоятельно) 901 22 Да
Гибрид BM25+поиск плотного вектора Нет Да (начиная с версии 1.17)

Ресурсы0003

  • Послушайте этот подкаст с учеными по мета-ИИ Маттисом Дузом и Абделем Родригесом, Этьеном Дилокером и Коннором Шортеном из Weaviate! Они говорят о Facebook Faiss, квантизации продукта для поиска ANN и многом другом.

Что дальше?

Ознакомьтесь с разделом «Начало работы с Weaviate» и начните создавать потрясающие приложения с помощью Weaviate.

Вы можете связаться с нами в Slack или Twitter или присоединиться к форуму сообщества.

Weaviate имеет открытый исходный код, и вы можете следить за проектом на GitHub. Не забудьте поставить нам ⭐️ пока вы там!

вектор: эффективные массивы

[bsd3, данные, структуры данных, библиотека] [ Предложить Теги ]

Эффективная реализация массивов Int -indexed (оба изменяемые и неизменяемый) с мощной структурой оптимизации циклов.

Он имеет следующую структуру:

Data.Vector
Векторы произвольных типов в штучной упаковке.
Data.Vector.Unboxed
Unboxed векторы с адаптивным представление на основе семейств типов данных.
Data.Vector.Storable
Неупакованные векторы типов Storage .
Data.Vector.Primitive
Неупакованные векторы примитивных типов как определяется примитивным пакетом . Data.Vector.Unboxed больше гибкость без затрат на производительность.
Data.Vector.Generic
Общий интерфейс для векторных типов.

Существует также (черновик) учебник по распространенному использованию вектора.

  • http://haskell.org/haskellwiki/Numeric_Haskell:_A_Vector_Tutorial

[Перейти к чтению]

Модули

[Индекс] [Быстрый переход]

  • Данные
    • Данные.Вектор
      • Fusion
        • Данные .Vector.Fusion.Bundle
          • Data.Vector.Fusion.Bundle.Monadic
          • Data.Vector.Fusion.Bundle.Size
        • Stream
          • Data.Vector.Fusion.Stream.Monadic
        • Data.Vector.Fusion.Util
      • Data.Vector.Generic
        • Data.Vector.Generic.Base
        • Data.Vector.Generic.Mutable
          • Data.Vector.Generic.Mutable.Base
          9003 0
        • Данные.Вектор.Общий.Новый
      • Внутренний
        • Data.Vector.Internal.Check
      • Data.Vector.Mutable
      • Data.Vector.Primitive
        • Data.Vector. Primitive.Mutable
      • Data.Vector.Storable
        • Data. Vector.Storable.Internal
        • Data.Vector.Storable.Mutable
      • Data.Vector.Unboxed
        • Data.Vector.Unboxed.Base
        • Data.Vector.Unboxed.Mutable
        • 9 0281

    Флаги

    Ручные флаги

    Имя Описание По умолчанию
    проверки границ

    Включить проверку границ 0121 Включено

    unsafechecks

    Включить проверку границ при небезопасных операциях за счет значительное снижение производительности

    		 Отключено
    internalchecks

    Включить внутренние проверки согласованности за счет значительное снижение производительности

    		 Отключено
    стена

    Включить все предупреждения -Wall

    		 Отключено
    90 002 Используйте -f <флаг>, чтобы включить флаг, или -f -<флаг>, чтобы отключить его. флаг. Подробнее

    Загрузки

    • vector-0.13.0.0.tar.gz [просмотреть] (исходный пакет Cabal)
    • Описание пакета (исправлено из пакета)

    в тарболе. Чтобы распаковать пакет, включая ревизии, используйте «cabal get».

    Уголок обслуживающего персонала

    Сопровождающие устройства

    • HerbertValerioRiedel, lehins, Bodigrim, topos

    Для сопровождающих пакетов и доверенных лиц по взлому

    • изменить информацию о пакете

    Кандидаты

    • Нет кандидатов
    База Глава
    Версии [RSS] 0.1, 0.2, 0.3, 0.3.1, 0.4, 0.4.1, 0.4.2, 0.5, 0.6, 0.6.0.1, 0.6.0.2, 0.7, 0.7.0.1, 0.7.1, 0.8, 0.9, 0.9.1 , 0,10, 0,10,0,1, 0,10,9.0, 0.10.9.1, 0.10.9.2, 0.10.9.3, 0.10.10.0, 0.10.11.0, 0.10.12.0, 0.10.12.1, 0.10. 12.2, 0.10.12.3, 0.11.0.0, 0.12.0.0, 0 .12.0.1 , 0.12.0.2, 0.12.0.3, 0.12.1.0, 0.12.1.1, 0.12.1.2, 0.12.2.0, 0.12.3.0, 0.12.3.1, 0.13.0.0 (инфо)
    Журнал изменений журнал изменений.md
    Зависимости (>=4,9 && <4,19), глубокая последовательность (>=1,1 && <1,5), примитивная (>=0,6.4,0 && <0,9), векторный поток (>=0,1 && <0,2) [подробнее]
    Лицензия BSD-3-пункт
    Авторское право (с) Лещинский Роман 2008-2012, Алексей Кулешевич 2020-2022, Алексей Худяков 2020-2022, Андрей Лелеченко 2020-2022
    Автор Роман Лещинский
    Сопровождающий Команда библиотек Haskell
    Пересмотренный Редакция 3, сделанная Bodigrim в 2023-02-20T18:52:29Z
    Категория Данные, структуры данных
    Домашняя страница https://github. com/haskell/вектор
    Система отслеживания ошибок https://github.com/haskell/vector/issues
    Исходный репозиторий: git clone https://github.com/haskell/vector.git(vector)
    Загружено от lehins в 2022-06-19T19:35:25Z
    Распределения Arch:0.13.0.0, Debian:0.12.1.2, Fedora:0.12.3.1, FreeBSD:0.10.12.3, LTShaskell:0.13.0.0, NixOS:0.12.3.1, Stackage:0.13.0.0, openSUSE:0.12.3.1
    Обратные зависимости 1978 прямой, 12164 непрямой [подробнее]
    Загрузки 413459 всего (812 за последние 30 дней)
    Рейтинг 2.75 (голосов: 12) [оценка по байесовскому среднему]
    Ваша оценка
    • λ
    • λ
    • λ
    Статус Доступны документы [журнал сборки]
    Последний успех зарегистрирован 19 июня 2022 г.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    © Орфографика.рф, 2010 - 2019
    Расшифровки, размещенные на сайте, предназначены только для личного, некоммерческого использования.
    При перепосте материалов обязательна активная ссылка: «Текст подготовлен компанией Орфографика.рф».
    Вопросы и предложения: info@орфографика.рф.