ChromaDB：开启AI原生嵌入式数据库的新纪元_chroma db(2)

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Linux运维全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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正文

核心特性

1. 高效存储和检索：Chroma使用先进的数据结构和索引策略，优化了数据的存储和检索过程，特别是在高维空间数据的处理上展现出了高效的性能。
2. 易于集成：作为一个开源项目，Chroma提供了灵活的API接口，支持多种编程语言和框架的接入，使得开发者可以轻松地将其集成到现有的AI系统中。
3. 扩展性强：考虑到不同规模的应用需求，Chroma设计了可扩展的架构，无论是在单机环境下还是分布式系统中，都能够有效地扩展其处理能力。
4. 社区支持：作为一个开源项目，Chroma拥有活跃的社区支持，开发者可以通过社区获得技术支持，同时也能贡献自己的代码，共同推动项目的发展。

应用场景

Chroma的应用场景非常广泛，涵盖了许多需要高效处理嵌入向量的AI应用领域。以下是一些典型的应用示例：

• 推荐系统：在推荐系统中，通过比较用户和物品的嵌入向量相似度，快速准确地推荐用户感兴趣的内容。
• 自然语言处理：在NLP领域，Chroma可以用于存储和检索文本数据的向量表示，支持高效的文本相似度计算等操作。
• 图像识别：在图像识别等视觉AI应用中，Chroma能够存储图像的特征向量，支持快速的图像搜索和识别任务。
  

结语

随着人工智能技术的不断进步，对高效、灵活的嵌入向量处理能力的需求日益增长。Chroma作为一个AI原生的开源嵌入式数据库，凭借其出色的性能和灵活的集成能力，为广大AI开发者提供了一个强有力的工具。无论是在学术研究还是商业应用中，Chroma都展现出了巨大的潜力和价值。作为开发者和研究者，我们应该积极关注并参与到Chroma的社区中，共同推动这一开源项目的发展，让AI技术的应用更加广泛和深入。

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本份面试集锦涵盖了

• 174 道运维工程师面试题
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• 200道Linux面试题
• 51道docker面试题
• 35道Jenkis面试题
• 78道MongoDB面试题
• 17道ansible面试题
• 60道dubbo面试题
• 53道kafka面试
• 18道mysql面试题
• 40道nginx面试题
• 77道redis面试题
• 28道zookeeper

总计 1000+ 道面试题， 内容 又全含金量又高

• 174道运维工程师面试题

1、什么是运维?

2、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?

3、现在给你三百台服务器，你怎么对他们进行管理?

4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点

5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?

6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?

7、Tomcat和Resin有什么区别，工作中你怎么选择?

8、什么是中间件?什么是jdk?

9、讲述一下Tomcat8005、8009、8080三个端口的含义？

10、什么叫CDN?

11、什么叫网站灰度发布?

12、简述DNS进行域名解析的过程?

13、RabbitMQ是什么东西?

14、讲一下Keepalived的工作原理?

15、讲述一下LVS三种模式的工作过程?

16、mysql的innodb如何定位锁问题，mysql如何减少主从复制延迟?

17、如何重置mysql root密码?

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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