KGraph 项目教程-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00045/article/details/137329290

本文介绍了CooReact，一个由Coocos团队开发的React组件库，它提供了丰富的UI组件，注重性能优化和易用性，适用于企业级应用开发。CooReact利用ReactHooks和FunctionalComponents，结合CSS-in-JS，支持响应式设计和持续更新。

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KGraph 项目教程

kgraph A library for k-nearest neighbor search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kg/kgraph

1. 项目介绍

KGraph 是一个用于 k-nearest neighbor (k-NN) 搜索的库。它实现了基于 k-NN 图的构建和在线 k-NN 搜索。KGraph 采用启发式算法，具有极高的通用性和速度。它适用于抽象对象，唯一的前提是用户可以提供一个计算任意两个对象之间相似度的函数。根据最近的基准测试，KGraph 是 k-NN 搜索最快的库之一。为了获得最佳的通用性，建议使用 C++ API。此外，还提供了一个 Python 包装器，支持欧几里得和角度距离。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

KGraph 依赖于具有 C++11 支持的 GCC、CMake 和 Boost 库。首先确保这些依赖项已安装。

2.2 构建和安装

使用 CMake 构建和安装 KGraph：

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=release .
make
sudo make install

2.3 Python 快速启动

以下是一个简单的 Python 示例，展示了如何使用 KGraph 进行 k-NN 搜索：

from numpy import random
import kgraph

# 生成随机数据集和查询
dataset = random.rand(1000000, 16)
query = random.rand(1000, 16)

# 创建索引
index = kgraph.KGraph(dataset, 'euclidean')  # 另一个选项是 'angular'
index.build(reverse=-1)

# 保存和加载索引
index.save("index_file")
index.load("index_file")

# 搜索 k-NN
knn = index.search(query, K=10)  # 使用所有 CPU 线程
knn = index.search(query, K=10, threads=1)  # 使用单线程
knn = index.search(query, K=1000, P=100)  # 搜索 1000-NN，无需重新计算索引

2.4 C++ 快速启动

以下是一个简单的 C++ 示例，展示了如何使用 KGraph 进行 k-NN 搜索：

#include <kgraph.h>

int main() {
    KGraph *index = KGraph::create();

    // 创建新索引
    if (need_to_create_new_index) {
        MyIndexOracle oracle;  // 子类化 kgraph::IndexOracle
        KGraph::IndexParams params;
        params.reverse = -1;
        index->build(oracle, params);
        index->save("some_path");
    } else {
        index->load("some_path");
    }

    // 搜索
    MySearchOracle oracle;  // 子类化 kgraph::SearchOracle
    KGraph::SearchParams params;
    params.K = 10;
    std::vector<unsigned> knn(10);
    index->search(oracle, params, &knn[0]);

    delete index;
    return 0;
}