📌世界上 80% 的数据是以文本、图像、音频、视频等形式呈现的非结构化数据。
📌使用 Relevance 释放非结构化数据的价值：
📌在几行代码中使用预训练的机器学习模型快速分析非结构化数据。
📌可视化你的非结构化数据。来自命名实体识别的文本突出显示，来自关键字的词云，来自图像的边界框。
📌为结构化和非结构化创建图表。
📌使用过滤器和相似性搜索进行钻取以探索和发现见解。
📌与团队共享数据应用程序。
Relevance AI 还充当以下平台：
📌向量，通过灵活的向量相似性搜索存储和查询向量，可以与多个向量、聚合和过滤器组合。
📌ML 数据集评估，用于调试数据集标签、模型输出和显示边缘案例。
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有些项目本身与编译器设计或实现无关，但如果它们的技术适用于自动化和编译器设计，还是会将它们包括在内。
Compilers and Architectures | #编译器
