本文并不是要讲怎么成为夏洛克这样的神探或者推理专家，但是，对于每个普通人而言，我们都可以通过获得的外在行为数据来对一个人进行推断，即使准确性不是很高，但也基本能满足需求。...注：推断的倾向可能源自人的本能，通过对未知的信息进行建模估计，以此来增强“可控性”或减少认知焦虑。...本文标题为“以物识人”，假设你作为数据分析师，怎么基于数据来推断用户的属性，或者说基于用户的行为来做“用户画像”——当然，其中的方法也可用于数据分析场景之外。...要区分一个人是男性还是女性，选择的数据就得有区分度(这里指组间的数据差异要足够显著)，比如“有眼睛”就不能区分性别(男女性都有)。 推断具有概率性，e.g....谈恋爱的话，通常会和对方一起过浪漫的节日，比如2.14、七夕、平安夜等，同时还会有表达两人关系的物品出现，比如情侣装、鲜花(尤其是玫瑰)、巧克力、金银珠宝等； e.g.
大数据文摘出品 来源：frontiersin 编译：Fisher、刘俊寰 一说到机器人账号，大多数人脑海里第一反应都是水军、控评，如果在国外竞选期间，这些机器人账号还能在社交媒体上被广泛运用于舆论操作中...以“懒”识人！随着话题演进，人类用户原创内容递减 最近，《物理学前沿》发表了一项新研究，主要研究的正是人类用户和AI用户之间的区别，他们发现人类用户和AI用户并非无法区分。...首次研究AI用户的检测问题 值得注意的是，这项研究可用于开发更精准的机器人检测策略，该研究将用户在社交媒体会话中的行为用于机器人检测问题，在同类研究中尚属首次。...对这些话题演进的整个过程，研究人员计量了多种因素，以捕捉用户的行为特征，包括参与社交互动的倾向和产生的内容量，然后将这些结果在机器人和人类之间进行了比较。...“我们在不断尝试发现社交媒体上的人类行为所特有的维度，这些发现又能用来开发更精准的工具以检测机器人。
创建以图搜图引擎的步骤相当简单，基于 opencv 的一些传统图像算法，提取颜色和纹理特征，例如图像的颜色、轮廓、直方图等信息，作为相似性搜索的索引。...除了 Lire ，还有苹果公司的机器学习框架 TuriCreate ，python 语言，我尝试了下：DIY一个以图搜图引擎1本次训练数据共 3300 张图片，66x66 就可以达到不错的效果，训练时间在...除了关注技术本身，“ 以图搜图 ” 有这些应用： 电商搜同款； 图片搜索； 安防监控； 药物检索； 盗版检测； 纺织面料； 视频摘要； 艺术创作 ； 对了，Lire 跟 TuriCreate ，直接在
以图搜图系统概述 以图搜图指的是根据图像内容搜索出相似内容的图像。...构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。 图像特征表示 介绍三种方式。
诚然这是非常重要的手段，但是在这之前有一步非常关键的工作需要去做，那就是识人。 举个例子为什么韦小宝能够顺风顺水，八面玲容，还能把事办成？...因为他很早就分清了，哪些是皇上的人，哪些是天地会的人，哪些是神龙教的人，哪些人是为钱的，哪些人是为权的，哪些人是为民的。...下面说说我自己总结的“识人流程” 先识人再做事 和之前说的一样，当你在组建或接收一个团队的时候，先不要急着去改变既有的做事方式或流程。...应该把重点先放在识人上，搞清楚你的团队有哪些人组成，他们在意需要什么，目标是否和你一致，他们的能力和潜力如何。...团队越大，对你的精力挑战越大，有一种说法，你能高效直接管理的只有6个人。 识人的基本方法已经讲完了，这一步如果做对了，对团队管理而言40%已经成功了。如果要提升识人的能力，要严格遵守上面的流程。
上一篇文章讲述了设计师在合作过程中，可以通过看人识人，来优化合作体验，使用针对性的方法进行合作。通过人格分类，可以快速了解合作对象。 在这一篇中将主要讲述另一个方法：情绪识别和管理。...通过后天训练，人可以干预情绪。下文将详细讲述这些方法。 3.情绪和人格的关系 在上一篇文章中，我们描述了性格。性格和情绪有什么关系？简单来说，性格是生活事件的放大器。...研究者Larsen发现，在大五人格模型中，高外向性人格和高神经质人格对情绪的影响最大。这意味着对于这两类人，尤其需要注意情绪管理。...因为愤怒可以激发活力，使人有攻击性，所以容易造成破坏性的后果。愤怒的场景具有一定共性，一般出现在尊严受损、价值观被冒犯、重要的事被拒绝、意见不合等场景。其反应主要有：争吵、羞辱、指责、报复等。...本章中以愤怒和焦虑为例，分析了这两种情绪的处理办法：愤怒通过获取延缓性信息，或者转移环境来消除。而对于焦虑，需要质疑焦虑源头，寻找备用解决方案，从而达到消除质疑的目的。
想要开启声音锁功能，用户需要多次读出随机分配的一段数字，这个过程将帮助微信提取并制成与说话人相关的声音特征参数。当用户使用声音锁登录微信时，读出的数字若与此前声音特征参数匹配，即可登录成功。
以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。...以图搜图系统需要解决的主要问题是： •提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像） 对应的工程实践，具体为： •卷积神经网络 CNN 提取图像特征•向量搜索引擎...并不能直接支持这项功能，然而我们是可以通过集合和分区的设计去实现简单的条件过滤，例如，我们有很多图片数据，但是这些图片数据都明确的属于具体的用户，那么我们就可以按照用户去划分 partition ，这样查询的时候以用户作为过滤条件其实就是指定...结语 本文讲述了以图搜图系统进行工程实践时比较常见的内容，最后强烈推荐一下 Milvus 。 文中的外部链接，建议点击左下角 阅读原文 查看。
•7.5 olab.schema.auto.cypher函数其它使用案例 •八、参考链接 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher 这里要实现的搜图效果，不是搜索图片，而是搜索图数据。...olab.schema.auto.cypher函数可以实现对已有图结构的翻译，实现以图搜图的效果非path匹配。通过JSON定义的图格式数据，抽取图模式并拼接为CYPHER语句。...节点格式表示匹配模式中只包含节点，图格式表示匹配模式包含节点和关系，并且匹配图模式不支持非联通图。...p2,p3,p4,p5,p6,p7 // RETURN {graph:[p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7]} AS graph LIMIT 100 八、参考链接 该函数可以非常方便的进行以图搜图...更多案例请查看ongdb-lab-apoc组件[3] References [1] TOC: 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher [2] 案例中使用的DEMO入参数据集下载: https://github.com
今天我们要和大家介绍的是 Milvus 在计算机视觉领域的应用，包含以图搜图和以图搜视频。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。
相信很多设计师都见过这张图。它说明了设计已经成为一门综合性学科。设计师不仅仅需要熟练主技能，还需要领悟其他技能，才能更好地辅助自己的工作。...例如:有思想指内在的心理特征；迷人和幽默指个人对他人的影响；盛气凌人指一个人相对于他人的地位和姿态有关；有雄心指期望达到目标的强度；创造性指我们生产的产品特征；欺诈指一个人用来达成目标的策略。...以囚犯为样本来说，尽责性得分较低者，有频繁被捕得趋势（Clower & Bothwell，2001）。...和这类人合作需要一些策略。首先需要摸清对方底线，否则很容易碰钉子。...他的性格事件如下： 外向性 -坐在同一层楼，较少当面沟通，沟通以RTX为主（低外向）； -几乎没有一起吃过饭。
Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日，Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。...本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。...结果比对 如下图所示，相较于 1.0 版，Milvus 以图搜图 2.0 版提升了多物体检测的能力： ? 图 1: Milvus 以图搜图 1.0 版本相似度搜索结果 ?...图 2: Milvus 以图搜图 2.0 版本相似度搜索结果 经过多次搜索比对，我们发现如果在图片中仅包含少量物体，使用 Milvus 以图搜图系统 1.0 版本可以满足大多数用户的需求。...我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。
看来识别自我并没有我们想象中那么简单，但是在2012年的时候，没有大脑神经的机器人却能意识到这点。...据悉，耶鲁大学曾研发出一款思考型机器人——Nico，它知道通过照镜子来观察自己的手臂以及全身，认识自我。 不过对于机器人而言，比起认识自我，认识他人才是更为重要的能力，特别是用于进行人机交互的时候。...而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实，现在，通过人脸识别和 虹膜识别两种方法，机器人可以认识不同的人。...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世，当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人，通过一次基本信息的录入和人脸扫描，它就能认出靠近的人是谁，还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...未来智能机器人识别的主流方向或许就是科技感十足的虹膜识别。只有把误识的几率降低到几乎为零，才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展，也许有比虹膜识别更好的方式出现，提高识别率。
吉娃娃和小松糕....的故事，大家应该都看过吧，上面这图也是类似的，有很多长得像脸的食物，以至于让我训练的模型都认为是多个人。。 我还找出了不少的小动物们： ? ?...CC：AAA：wqBB 轻交互的公众号文章： 第一期 超简单的AI自测题 第二期 喵星人密信 终端输入： jupyter notebook --generate-config --allow-root...” 最后来个大图，头像关系错综复杂啊： ? 留待下一篇再介绍更好玩的：比如夫妻相之类的，逢年过节帮你自动生成个节庆头像之类的。。。
当我们识别两个人是不是一个人的时候，其实不会直接得出答案，而是先看他们的属性，是不是同性，或者说他们是不是穿一样的衣服（短时间内）。这有助于我们得出最后的判断。 ?
以图搜视频，顾名思义就是拿一张图片去视频底库里面搜索包含相似镜头的视频。以图搜视频中一个关键的步骤就是视频向量化，视频向量化即在视频中抽取关键帧，对每帧视频进行特征提取，将其转化为结构化的向量。...至此，好奇的读者可能会问，这和以图搜图有什么区别呢？是的，对视频所有关键帧图片的搜索本质上就是以图搜图。 | 系统简介 整个以图搜视频系统的工作流程可以用下面这张图来表示： ?...| 数据准备 本文以 Tumblr 上面大约 10 万个 gif 动图为例搭建了一个以图搜视频的端到端解决方案。读者可以使用自己的视频文件来进行系统搭建。...等待视频导入完成以后，整个以图搜视频系统就全部搭建完成了！ | 界面展示 打开浏览器，输入 192.168.1.38:8001 即可看到以图搜视频的界面，如下图所示： ?...接下来就尽情享受以图搜视频的乐趣吧！ | 结语 本文利用 Milvus 搭建起了以图搜视频系统，展示了 Milvus 在非结构化数据处理中的应用。
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。...02挑战与困难 目的 一：工业环境可以多项目迁移 二：高性能，短时间回溯漏检现场 三：高命中率，快速定位问题 以图搜图发展历史悠久，目前市面流行方案绝大部分就是采用深度学习，基于训练模型方向进行图片特征提取...目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板，以图搜图目的是回溯漏检历史现场...关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能
这背后都是强大的以图搜图技术。...以图搜图技术发展了许多年，从早期以图搜图的精度不尽如人意，到后来基于以图搜图技术开发出非常多的改变用户行为和提升效率的应用，经历了不小于10年的发展，整体的技术方案，数据量级，工程架构都进行了多轮的迭代...当前，各个大厂都在基于以图搜图技术来提供更好的产品，服务；我们希望在这篇文章中对以图搜图技术做一个全面的总结，主要包含以下几个方面： 1. 以图搜图技术的通用框架； 2. 以图搜图技术迭代； 3....以图搜图是工程+算法的结合，架构演进； Part 1. 以图搜图技术的通用框架 在这一章，我们来介绍以图搜图技术的通用框架。在介绍以图搜图技术之前，我们来看任何一个搜索技术所拥有的基本组件。...以图搜图的技术迭代 这个部分我先打算介绍一下特征、检索引擎各自都经历了哪些迭代，然后在以不同时段典型的工业界的使用的方案来介绍以图搜图技术代际的迭代。
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