对于 milvus 数据库，可以通过以下代码获取相似度最多的10条记录：
import milvus
# 创建 Milvus 客户端连接
client = milvus.Milvus(host='localhost', port='19530')
# 定义查询向量
query_vector = [[0.1, 0.2, 0.3, ...]] # 查询向量的维度与创建集合时一致
# 对 milvus 中的集合进行查询
results = client.search(collection_name='collection_name', query_records=query_vector, top_k=10)
# 打印查询结果
for result in results:
print(result.id, result.distance)
其中，collection_name 是你要查询的集合名称，query_vector 是你要查询的向量数据，top_k=10 表示要返回相似度最大的前 10 条记录。在查询结果中，result.id 表示该向量对应的 ID，result.distance 表示该向量与查询向量的距离（相似度）。
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
