怎样把vivo手机u盘和系统空间合并
如需将手机U盘和系统空间合并，需要前往当地vivo售后服务中心让售后服务人员帮忙合并分区。
补充：如何查询售后地址
售后地址及联系方式可以在vivo官网-服务-服务网点查询-选择所在省市-查询当地较近的售后服务中心即可。
操作步骤：
1、进入vivo官网服务
2、下拉找到全部网点
3、进入输入所在省市
4、下拉即可查看到售后地址、工作时间、电话
注：支持合并分区的有以下机型：
Y23L、Y623、Y923、Y13iL、Y613F、Y913、Y13L、Y27、Y627、Y927、X710、X710F、X520、X520F。
短视频如何有效去重vivo 短视频分享去重实践
在当前全网精品视频主要由MCN机构提供且部分公司通过与内容代理合作覆盖内容的情况下，重复版权内容的出现不可避免，这导致用户观看体验极差。因此，视频去重变得至关重要。目前，面对亿级样本数据，挑战在于支持百万级别的吞吐量，同时保证去重精度与高召回率。接下来，我们将分享vivo短视频在使用开源向量数据库Milvus进行实践的过程及经验。
首先，通过视频抽帧与场景检测，优先提取具有代表性的关键帧。接着，利用图像算法提取关键帧的局部特征并合并成全局特征。全局特征作为向量，通过哈希压缩进一步处理。此外，音频指纹的提取作为比对依据，与历史视频特征结合，通过Milvus数据库进行召回，筛选相似视频候选集，最终通过业务特征进行完整比对，形成相似视频集合。此过程中，平衡召回与精度，策略允许更多相似视频召回，但音频比对更为严格，整体精度与召回率可达90%以上。
系统架构分为特征提取、去重策略、特征召回与检索集群四个部分。特征提取服务负责提取视音频特征与管理特征文件。去重策略服务实现业务逻辑与去重策略控制。特征召回服务作为Milvus数据库客户端代理，创建集合与索引。检索集群由主集群与备集群组成，提供分布式查询能力。在性能优化上，通过集群化部署与数据分区限制每台机器的检索量，实现系统吞吐量目标。索引构建期间，采用主备集群切换策略，解决数据写入问题。
识别与性能方面，结合视频与音频特征，采用宽视频阈值与严音频阈值策略，达到90%以上精度与召回率。系统性能依赖集群吞吐量与数据量，通过集群化部署与数据分区优化。索引构建问题上，采用主备集群方案，后续将与社区合作解决二值索引问题。未来，期待Milvus数据库在优化性能、提升二值索引能力等方面进行改进，以进一步提升系统效能与稳定性。
Zilliz作为一家全球领先的开源技术创新公司，通过开源和云原生解决方案，为企业解锁非结构化数据的隐藏价值，构建了用于管理大量非结构化数据集的Milvus数据库，广泛应用于新药发现、推荐系统、聊天机器人等领域。Milvus数据库作为LF AI& Data基金会的毕业项目，致力于加快下一代数据平台的发展，为用户提供高效、可靠的数据存储与检索服务。
