温故而知新，可以为师矣。
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​复习了一下22年的笔记，论证了一下把 ann 算法转换为包分类算法的一种通用方法，这个有啥理论意义和价值？
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​把 ANN 算法从理论上转化为包分类算法： 

IP 规则的掩码是 d 的话，前 d 位其实就是固定的，可以看成 d 位的二进制向量 

基于 0~32 把 IP 分成 33 类，每一类上都有 d 位是要求静态固定不变的，然后可以对这一类 d 维度的二进制向量套用所有 ANN 算法去算相似性，只需把距离函数用改为 L1 即可 

掩码小的情况，可以直接要求严格一样，做 kv 映射就好了

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