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Paquet : libfaiss-dev (1.8.0-1 et autres)

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Paquets similaires :

efficient similarity search and clustering of dense vectors

Faiss is a library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. It contains algorithms that search in sets of vectors of any size, up to ones that possibly do not fit in RAM. It also contains supporting code for evaluation and parameter tuning. Faiss is written in C++ with complete wrappers for Python/numpy. Some of the most useful algorithms are implemented on the GPU. It is developed by Facebook AI Research.

This package contains the CPU-only version of the development files.

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Architecture Version Taille du paquet Espace occupé une fois installé Fichiers
alpha (portage non officiel) 1.7.4-3 1 293,7 ko12 966,0 ko [liste des fichiers]
amd64 1.8.0-1 1 337,9 ko10 604,0 ko [liste des fichiers]
arm64 1.8.0-1 1 255,7 ko10 778,0 ko [liste des fichiers]
armel 1.7.4-3 1 114,9 ko8 006,0 ko [liste des fichiers]
armhf 1.7.4-3 1 125,4 ko6 940,0 ko [liste des fichiers]
hppa (portage non officiel) 1.7.4-3 1 242,3 ko8 582,0 ko [liste des fichiers]
i386 1.7.4-3 1 271,8 ko8 274,0 ko [liste des fichiers]
ia64 (portage non officiel) 1.8.0-1 1 695,5 ko17 873,0 ko [liste des fichiers]
m68k (portage non officiel) 1.8.0-1 1 212,5 ko8 953,0 ko [liste des fichiers]
mips64el 1.8.0-1 1 405,9 ko13 184,0 ko [liste des fichiers]
ppc64 (portage non officiel) 1.7.4-3 1 208,4 ko10 402,0 ko [liste des fichiers]
ppc64el 1.8.0-1 1 390,7 ko11 994,0 ko [liste des fichiers]
riscv64 1.8.0-1 5 839,8 ko65 465,0 ko [liste des fichiers]
s390x 1.7.4-3 1 079,3 ko9 158,0 ko [liste des fichiers]
sh4 (portage non officiel) 1.7.4-3 1 388,9 ko7 428,0 ko [liste des fichiers]
sparc64 (portage non officiel) 1.7.4-3 1 043,0 ko9 566,0 ko [liste des fichiers]
x32 (portage non officiel) 1.7.4-3 1 158,1 ko7 404,0 ko [liste des fichiers]