Datawhale分享 作者：阿水，Datawhale成员 简介：阿水，Datawhale成员，北京航空航天大学硕士，多次获得国内外数据竞赛TOP名次 图像检索是计算机视觉中基础的应用，可分为文字搜图和以图搜图...借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发提高。 本次分享，将会从基础分享图像检索的原理和流程，并具体讲解图像局部特征和全局特征的差异性，最后以图像检索比赛为案例，进行独家的分享。...图像检索入门 介绍图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程 2. 图像检索特征 介绍图像全局特征和图像局部特征，进而图像检索过程 3....图像检索案例 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案 图像检索入门 ? 文字检索与内容检索 ? CBIR 应用场景 ? 成熟的图像检索应用涉及到相关算法，也是一个工程问题 ?...图像检索的本质是特征提取和相似度计算的过程 ? 图像检索特征 ? 即使相差万里的图像也有可能是相似的 ? 如果图像相似，则图像特征也相似 ? 局部特征与全局特征 ? 简易代码示例 ?
其中，构建索引是在检索服务启动时进行，负责将目标数据集的文本特征以某种方式组织到内存中，方便后续快速检索和距离计算。...以下分别对近几年面向检索应用的特征提取和快速近邻查找的经典算法技术进行介绍。 三、图像特征提取技术 图像视觉特征分为多种，从存储形式分为浮点特征和二进制特征，从提取方式上分为传统特征和深度特征。...[5]在选择用于学习投影矩阵的训练数据时采用如下方式：对目标数据中构建匹配关系图，所有相似的图像对被通过边连接，图构建完成后，采用以下方式选择训练数据图像对：若图像A和图像B不相连，且他们都与图像C相连...其中，在选择1级cluster时，可以从K中选取最近的r个cluster进行计算，r的时间复杂度为O(r*K)，因此最终距离计算的复杂度为O(DK+rK)。...Pinterest[17]这篇技术论文的公开时间早于ebay，整体内容与ebay类似，从特征到检索架构介绍视觉相似检索。此外，这篇文章提到了实际场景中常遇到的大规模图像数据检索服务的特征更新问题。
简介 这篇文章主要讨论一下ElasticSearch数据检索内部流程，方便大家对数据检索的理解。...如果对ElasticSearch的文档写入不了解的同学可以先看一下上一篇文章【从0到1了解ElasticSearch文档写入】。...ES数据检索流程 GET获取数据 主要流程如下： image.png Search获取数据 GET /_search { "query" : { "term" : { "user..." : "kimchy" } } } 协调节向这个索引的所有分片发送search请求，每个分片执行数据检索，最后协调节点将数据返回给客户端，核心流程如下： image.png 搜索两阶段：query...phase 和 fetch phase，分别对应倒排数据和正排数据，query phase返回的是docIds，fetch phase就是Get操作； 两阶段相应的实现位置： 查询（Query）阶段
企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。...之前提到的R语言就是一个例子，还有Hadoop下的Mahout软件，以及Weka。 在一些情况下，尤其是大厂商，大数据工具往往被打包到大数据套装中。其他情况下，大数据工具会单独出售。...数据科学家们，他们想使用更复杂的数据类型实现更复杂的分析，熟知如何设计，如何应用基础模型来评估内在倾向性或偏差。...但是从市场角度来说，考虑环绕大数据分析的业务种类是很有趣的。...大型企业可能还是会选择高端大数据分析工具，但是低成本替代品在更加符合成本效益的平台上运作，使得中小企业得以评估和启动大数据分析恒旭，并取得预期的商业发展成果。
从文本到图像：AIGC 如何改变内容生产的未来 在过去的几年里，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速崛起，从基础的文本生成到更复杂的图像、音频甚至视频生成。...如今，AIGC 已经不仅仅是技术研究中的一个概念，而是正在推动各行各业进行内容创作的深刻变革。尤其是在“从文本到图像”的应用上，AIGC 展现了前所未有的潜力，重新定义了我们对内容创作和传播的理解。...在这篇文章中，我们将探索AIGC是如何将文字转化为生动的图像，以及这种技术如何改变内容生产的未来。...但随着技术的进步，AIGC逐渐进入了图像、音频、视频生成等领域。尤其是近年来图像生成技术的突破，让AIGC成为了视觉内容生产的新利器，实现了从文本描述到图像生成的跨越。...二、文本到图像：AIGC 的技术核心 将文本转化为图像是AIGC技术中的一个关键进展。
作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。...如果你不喜欢开发，同时比较喜欢分析数据中的价值，希望从事商业智能分析相关工作，那么大数据分析会更适合你。...大数据组件开发同学需要对使用的组件底层原理要有很深的了解，同时也对其源码要有一定的研究，这样，你才能够放心大胆在上面进行开发而不会影响到线上业务的运行。...大数据分析岗位解析 大数据分析也就是 BI 同学，平时主要会从业务数据或者 ETL 同学处理好的数据，去分析数据中潜藏的价值，帮助业务同学去运营。...有时候业务同学也会找你临时取数，当然大数据分析同学要有一定的 PPT 制作能力，因为有时候你从数据中得到一个结论，需要使用 PPT 向老板或者其他同学通过 PPT 来讲述你的观点。
我们会发现，目前市场上比较成熟的运维软件产品主要是后台系统，而前台运维系统有明显的多样性和个性化特征，同样的场景、不同的IT组织就可能有完全不同的实现要求（以应急指挥为例，从应急响应、应急分析到应急处置...因此在建设运维中台的时候，从格局上就一定要跳出单条业务线站在中心整体视角来审视数据需求和供给现状，识别优先级，寻找那些最需要被共享的数据。...因此Data API是数据中台的核心，至于如何提升API生产效率，让API 更加清晰，调用更加便捷，性能和数据质量更好，这些都是围绕数据服务需要打造的关键能力。...而运维数据中台是一个业务概念，它是一个能力传导层，聚焦如何将后台数据平滑传给前台系统。 举个比喻，大数据平台类似高档餐厅，打造的是前后端一体化能力，而数据中台是送外卖，更偏向能力整合。...这种建设思路首先要考虑的是前台用户是谁，有什么数据需求，数据的生产源头在哪里，如何与数据源的流程对接实现数据的自然沉淀，然后对沉淀的数据进行加工整合，最后通过服务化接口将数据投送到用户嘴里。
一、选择排序的基本思想： 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。...它的操作过程是从左到右逐个选择剩余元素中的最小者，并将其与未排序部分的第一个元素交换。这种选择过程一直持续到未排序部分为空，排序也就完成了。...选择排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。...每次迭代，它都会检查从 a[0] 到 a[n-k-1] 的元素，以找到当前最小元素的位置。...交换元素：Swap(&a[n - 1 - k], &a[max]); 在内层循环结束后，我们已经找到了从 a[0] 到 a[n-k-1] 中的最小元素，它的位置是 max。
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree...以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程） 如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。...localized feature extraction, 提取密集的局部特征，作者采用了ResNet50的全连接层来进行特征的抽取 (ii)keypoint selection, ： 关键点选择
隐写术是在任何文件中隐藏秘密数据的艺术。 秘密数据可以是任何格式的数据，如文本甚至文件。...在这篇文章中，我们将重点学习基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前，让我们先看看图像由什么组成： 像素是图像的组成部分。...每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。...如果有更多数据要读取，即编码或解码，则第 9 个像素变为偶数；否则，如果我们想停止进一步读取像素，那就让它变得奇数。 重复这个过程，直到所有数据都被编码到图像中。...这个过程一直持续到 8 个 RGB 值。 第 3 步 将所有二进制值连接后，我们最终得到二进制值：01001000。最终的二进制数据对应于十进制值 72，在 ASCII 中，它代表字符 H 。
要在代码中实现高效的数据存储和检索，可以采用以下几种方法： 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构对于数据存储和检索的效率至关重要。...索引是一个额外的数据结构，存储了数据的某些属性和对应的指针，这样就可以通过索引快速定位到需要的数据。 数据分区：将数据分成多个区域，每个区域内的数据有一定的相似性，可以根据需求进行查询和检索。...优化算法：通过优化算法可以提高数据检索的效率。例如，使用二分查找算法可以在有序数组中快速定位到需要的数据。...数据库优化：如果数据存储在数据库中，可以通过索引、分区等数据库优化技术来提高数据的存储和检索效率。...总之，要实现高效的数据存储和检索，需要选择合适的数据结构、使用索引和分区等技术，优化算法，并结合缓存和数据库优化等方法。
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。...基于检索的问答系统： 从大量文本数据中检索与问题相关的片段。 依赖高效的信息检索技术。 能够处理开放领域的问题，但答案的准确性可能受限于数据源的质量。...---- 七、基于生成的问答系统 与基于检索或对话的问答系统不同，基于生成的问答系统的目标是生成全新的答案文本，而不是从预先定义的答案集或文档中选择答案。...定义：基于生成的问答系统使用深度学习技术（如RNN、LSTM或Transformer）从头开始生成答案，而不是从现有文档或数据库中检索答案。 例子：当问到“太阳是什么？”...但我们也需要意识到，无论技术如何进步，真正的挑战并非仅仅在于如何构建一个更高效或更准确的问答系统。
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。...从最初的插件和基本运算，到后来的官方支持和集成，这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实的基础。...图片 5.深度学习集成与未来展望 大模型时代，向量检索和多模态搜索成为 “兵家” 必争之地。 多模态检索是一种综合各种数据模态（如文本、图像、音频、视频等）的检索技术。...随着深度学习技术的不断发展和应用，Elasticsearch 已开始探索将深度学习模型直接集成到向量检索过程中。这不仅允许更复杂、更准确的相似度计算，还开辟了新的应用领域，例如基于图像或声音的搜索。...第二步：向量表示与转换：通过深度学习模型，可以将非结构化数据如图像和声音转换为向量表示，从而进行有效的检索。
原标题：「Adobe国际认证」Adobe Photoshop选择图像中的颜色范围 选择颜色范围 “色彩范围”命令选择现有选区或整个图像内指定的颜色或色彩范围。...2.从“选择”菜单中，选取了以下选项之一： 肤色选择与常见肤色类似的颜色。启用“检测人脸”，以进行更准确的肤色选择。 示例颜色启用吸管工具，并从图像中选取示例颜色。...3.选择显示选项： 选区预览由于对图像中的颜色进行取样而得到的选区。默认情况下，白色区域是选定的像素，黑色区域是未选定的像素，而灰色区域则是部门选定的像素。 图像预览整个图像。...7.若要还原到原来的选区，请按住 Alt 键 (Windows) 或 Option 键 (Mac OS) 并单击“复位”。...2.在“颜色范围”对话框中，从“选择”菜单中选择“肤色”。 3.为进行更准确的肤色选择，请选择“检测人脸”，然后调整“颜色容差”滑块或输入一个值。
身份验证方案例如，Google Drive使用OAuth对用户进行身份验证，并确保仅其可用文件可供检索。OpenAPI规范一些提供商将提供一个OpenAPI规范文档，您可以直接导入到您的动作中。...如果选择使用服务帐户提供访问权限，请考虑给服务帐户只读权限。这可以避免意外覆盖或删除现有数据。您的目标是让GPT编写与用户提示相关的正式查询，通过动作提交查询，然后使用返回的记录来增强响应。...市场上有许多托管和自托管的解决方案可供选择，请参阅这里的部分列表。在构建与向量数据库集成的动作时，有几件事情需要记住：REST API的可用性许多关系数据库不会原生暴露用于处理查询的REST API。...数据库权限因为向量数据库存储的是文本块而不是完整文档，所以很难维护可能存在于原始源文件上的用户权限。请记住，任何可以访问您的GPT的用户都将可以访问数据库中的所有文本块，因此请合理规划。...向量数据库的中间件如上所述，向量数据库的中间件通常需要执行两个任务：通过REST API公开访问向量数据库将纯文本查询字符串转换为向量嵌入目标是让您的GPT提交一个相关的查询到向量数据库以触发语义搜索，
是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....此时，聪明的你一定想到如何获取全焦图像了，我猜你是这样想的： 先提前标定好各个失焦距离的PSF 对输入的模糊图像每一个点，用这些不同的PSF分别做去卷积操作，根据输出的图像的清晰程度，判断哪个是这个点对应的正确尺寸的...PSF 对所有的局部区域选择正确的PSF进行去卷积，想得到的所有图像块合成起来，就可以得到全焦图像。...你可以观察到后面的啤酒瓶都变清晰了，但是前面的食品袋、易拉罐则出现了明显的振铃现象。 ? ? 那么，如何解决上面这两个问题呢？我们现在才进入今天文章的核心?...2.3 完整的过程 有了前面所讲的两点作为基础，作者就进一步解释了如何来获取全焦图像。 提前标定好不同尺度的编码光圈卷积核 ? 对每个像素i，选择一个局部窗口 ? ，对应的图像为 ?
我从 2012 年开始建站和使用的虚拟主机就是西部数码，期间我自己的泪雪博客还曾获得过西部数码的赞助，直到后来也成了西部数码的代理商，但是也基本都是服务于自己的使用，因为我们自己有一系列的网站。...当然我们也给自己的一些客户推荐和使用西部数码的虚拟主机，之所以选择西部数码，其中有很大的一个关系是因为我也是四川的，并且刚好现在也在成都，所以这是地理原因，当然能够坚持一直使用西数的虚拟主机，主要还是源自西部数码虚拟主机的稳定性...但是由于现在都 2022 年了，我们已经早些年就转换到云服务器上面了，用过阿里云，然后长期选择在了腾讯云。...然后就是国内外的问题，如果网站是做外贸或者英文网站，那么优先选择国外主机就好，否则建议还是选择国内，虽然国内需要备案，但是整体的服务器资源都比国外服务器便宜不少，特别是云服务器在打折做活动的时候，其次就是备案现在都是全程电子化...简单总结：虚拟主机几乎已经成为过去式，随着云服务器的价格被打下来，以及类似宝塔面板这样的免费好用的服务器管理工具，使用的成本和技术都不在是问题，不论是个人博客建站还是企业官网，虚拟主机的便捷性其实已经比不上云服务器的多样化和更优秀的体验了
展开操作之后，从存储图像数据的第二个维度开始展平张量，最后转置张量，以便颜色通道位于最后一个维度。代码的剩余部分用于实例化 Patch 类，转换图像并将其可视化。...我们仍然可以可视化结果，下图展示了 d_model=4 和 d_model=2500 时的输出：可以看到，非线性变换（一个全连接的神经网络，它接受从8x8 (64)到 d_model 的输入）可以包含相当多的可学习参数...，从左侧的64x4(256)到右侧的64x2500(160k)。...而且模型还可分享与下载，满足你的实验研究与产业应用。总结本文深入探讨了如何在Vision Transformer (ViT)架构中处理图像，包括图像的创建与嵌入过程。...通过MNIST数据集的实例，介绍了如何使用PyTorch进行图像分割、图像块分层、以及通过线性投影和2D波形层理解。
由于向量嵌入能够有效地表示数据的语义信息，它们成为了以下常见机器学习任务的理想选择： 聚类：自动将语义相似的对象分组。 推荐系统：通过识别用户偏好与项目特征的相似性，提供个性化推荐。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...一旦CNN模型被训练好，就可以使用它将任何图像转换为一个向量，然后利用K-最近邻（KNN）等算法来检索与其最相似的图像。...相似性搜索不仅可以应用于直接的搜索任务，还可以扩展到去重、推荐系统、异常检测、反向图像搜索等多种场景。
往者可知然不可谏，来者可追或未可知 — Claude Shannon 1959 点击查看：从0到1：神经网络实现图像识别（上） 上篇介绍了神经网络的理论基石 - 感知机（perceptron）模型；感知机模型是一个简洁的二类分类模型...从二分类到多分类问题 一种思路是把 K 类分类问题，视为 K 个二类分类问题：第一次，把样本数据集的某一个类别，和余下的K-1类（合并成一个大类）做二类分类划分，识别出某一类；第 i 次，划分第i类和余下的...机器学习领域，交叉熵被用来衡量两个概率分布的相似度，交叉熵越小，两个概率分布越相似。工程实践中，出于简化公式推导，或优化数值计算效率的考虑，对数的底可以做出其它选择。...通过引入隐藏层，使模型通过线性组合的方式，支持异或类场景下，样本的分类识别； 原始输入，先经过隐藏层处理，再传递到输出层；隐藏层中的节点，代表了从输入特征中抽取得到的更高层特征。...从图像可以看到，ReLU函数不是处处可导的，但是反向传播梯度仍然可以计算，接下来的算法部分会介绍。 ? 以上是ReLU和另一个常用激活函数tanh的图像对比。
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