文件 IndexBinaryFromFloat.h
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namespace faiss
实现具有许多变体的 k-means 聚类。
版权所有 (c) Facebook, Inc. 及其附属公司。
此源代码根据 MIT 许可证获得许可，该许可证位于此源树的根目录中的 LICENSE 文件中。
IDSelector 旨在定义要处理的向量子集（用于删除或作为搜索的子集）
PQ4 SIMD 打包和累积函数
基本内核使用 bbs = nb * 2 * 16 向量累积 nq 查询向量，并为此生成一个输出矩阵。对于 nq * nb <= 4 来说很有趣，否则寄存器溢出变得太大。
这些函数的实现分布在 3 个 cpp 文件中，以减少并行编译时间。模板是显式实例化的。
此文件包含用于计算距离的内核的回调。
在整个库中，向量以 float * 指针的形式提供。 当批量处理（添加/搜索）多个向量时，大多数算法都可以优化。 在这种情况下，它们作为矩阵传入。 当提供大小为 d 的 n 个向量作为 float * x 时，向量 i 的分量 j 是
x[ i * d + j ]
其中 0 <= i < n 且 0 <= j < d。换句话说，矩阵始终是紧凑的。 当指定矩阵的大小时，我们称其为 n*d 矩阵，这意味着行优先存储。
I/O 函数可以读取/写入到文件名、文件句柄或抽象介质的对象。
读取函数返回应该使用 delete 释放的对象。 这些对象中的所有引用都归该对象所有。
反向列表的定义 + 一些实现该接口的常用类。
由于 IVF（倒排文件）索引在大型用例中非常有用，因此我们将与它们相关的一些函数分组到这个小库中。 大多数函数既适用于 IndexIVF，也适用于嵌入在 IndexPreTransform 中的 IndexIVF。
此文件中实现了 L2 和内积之外的额外度量
实现了一些神经网络层，主要用于支持 QINCo
定义一些对象，这些对象将变换应用于一组向量。 这些通常是预处理步骤。
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struct IndexBinaryFromFloat : public faiss::IndexBinary
- #include <IndexBinaryFromFloat.h>
由 float Index 支持的 IndexBinary。
支持添加顶点并搜索它们。
所有查询都是对称的，因为代码和向量之间没有区别。
公共函数
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IndexBinaryFromFloat()
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~IndexBinaryFromFloat()
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virtual void add(idx_t n, const uint8_t *x) override
向索引添加 n 个维度为 d 的向量。
向量被隐式地分配标签 ntotal .. ntotal + n - 1
- 参数:
x – 输入矩阵，大小为 n * d / 8
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virtual void reset() override
从数据库中删除所有元素。
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virtual void search(idx_t n, const uint8_t *x, idx_t k, int32_t *distances, idx_t *labels, const SearchParameters *params = nullptr) const override
查询索引中 n 个维度为 d 的向量。
最多返回 k 个向量。 如果查询没有足够的结果，结果数组将填充 -1。
- 参数:
x – 要搜索的输入向量，大小为 n * d / 8
labels – NNs 的输出标签，大小为 n*k
distances – 输出成对距离，大小为 n*k
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IndexBinaryFromFloat()
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struct IndexBinaryFromFloat : public faiss::IndexBinary