目前的开放世界目标检测模型大多遵循文本查询的模式，即利用类别文本描述在目标图像中查询潜在目标，但这种方式往往会面临「广而不精」的问题。
本文为粉丝投稿，分享 NeurIPS 2023 论文Multi-modal Queried Object Detection in the Wild，介绍首个支持多模态查询的开放世界目标检测大模型。
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。
原文：https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说，强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说，选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速且相关结果的能力。在我们全面的性能测试中，Elasticsearch® 成为明智的选择。Elasticsearch 比 OpenSearch 快 40%--140%，同时使用更少的计算资源。
作者 | Yash Patel，Lluis Gomez，Raul Gomez，Marcal Rusinol，Dimosthenis Karatzas， C.V. Jawahar
机器之心报道 机器之心编辑部 视频分割效果优于所有现有方法，这篇入选CVPR 2022的论文是用Transformer解决CV任务的又一典范。 基于注意力的深度神经网络（DNN）在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络（如 Transformer）成为解决多模态问题的有力候选。特别是近一两年，Transformer 模型已经开始在CV任务上大展手脚，从目标识别到检测，效果优于通用的CNN视觉骨干网络。 参考视频对象分割（referring video object se
有免费的可以直接使用，看我示例ID下面的那个【免】字了吗？免费啊。虽然只由1核1GB但是跑测试是够了的，公司里面也不能单独给你花钱测试，还是用这个好，跑通了就直接上线了。
人类生活在一个三维世界中，并通过文本语言描述三维场景，构建三维语义场以支持在三维空间中的开放文本查询最近越来越受到关注。
选自arXiv 作者：Bhaskar Mitra、Nick Craswell 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 近日，微软研究人员 Bhaskar Mitra 和 Nick Craswell 在 arXiv 上提交了一篇名为《用于信息检索的神经模型（Neural Models for Information Retrieval）》论文，论文概述了神经信息检索模型背后的基本概念和直观内容，并且将其置于传统检索模型的语境之中。论文的目的在于为神经模型与信息检索之间架起桥梁，互通有无，加快神经信息检索技术的发展。
机器之心报道 机器之心编辑部 CV 领域已经卷到了一个新的高度。 本月初，Meta 发布「分割一切」AI 模型 ——Segment Anything Model（SAM）。SAM 被认为是一个通用的图像分割基础模型，它学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。这种「零样本迁移」的能力令人惊叹，甚至有人称 CV 领域迎来了「GPT-3 时刻」。 最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywh
畅游当今的信息海洋既是一个奇迹，又是一个迷宫。全文和矢量搜索使我们能够构建搜索体验，使用户能够找到相关的产品、内容等。随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展，出现了一个问题：我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度？
许多组织依赖第三方软件存储重要数据。例如，Salesforce用于客户数据，Zendesk用于支持数据，Confluence用于内部流程数据，Google Drive用于业务文档。这些提供商通常提供REST API，使外部系统能够搜索和检索信息。
自然语言处理(NLP)在推荐系统和信息检索中有许多有趣的应用。作为一名香水爱好者和数据科学家，利基香水社区使用的不寻常且高度描述性的语言启发我使用NLP创建一个模型，帮助我发现我可能想购买的香水。Niche Perfume（沙龙香）是由小型精品香水公司生产的稀有香水。与葡萄酒类似，围绕着Niche Perfume有一个完整的亚文化，完美的NLP它有自己的诗意词汇!
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 输入简单的关键字，就能给3A大作找Bug？ 好，先来看看GTA5，输入A car flying in the air（空中汽车）： 随手点开一个视频……这牛逼的物理引擎，不愧是你！ 就用这种简单的方法，我们找到了荒野大镖客的空中飞马： （打一枪还能变成真·马达） 还有老滚5的“桶中人”： 目前，Bug的搜索范围包括赛博朋克2077、巫师3、孤岛惊魂5等多个3大作在内的1873个游戏，共计26954个视频。 而且还不需要任何的视频标题和其他属性，
很多时候搜索用户对查询语句具有模糊感觉，他们只能提供大约的描述。比如一个语句的部分，或者字句顺序颠倒等。通过模糊查询可以帮助用户更准确的找出他们希望搜索的结果。
在服饰店铺货品管理环节，仓管人员从店铺后仓拿出货品这一动作看似不起眼，却至关重要，它决定了：
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时，你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
常用查询： 全文本查询：针对文本 1、查询全部：match_all 2、模糊匹配： match (类似sql 的 like) 3、全句匹配： match_phrase (类似sql 的 = ) 4、多字段匹配：muti_match （多属性查询） 5、语法查询：query_string (直接写需要配置的 关键字 ) 6、字段查询 ： term (针对某个属性的查询，这里注意 term 不会进行分词，比如 在 es 中 存了 “火锅” 会被分成 “火/锅” 当你用 term 去查询 “火时能查到”，但是查询 “火锅” 时，就什么都没有，而 match 就会将词语分成 “火/锅”去查) 7、范围查询：range () 字段查询：针对结构化数据，如数字，日期 。。。
目前所知的 Caché 是应用在医院信息系统（即 HIS），据说在欧美医疗卫生行业，Caché 占了 70% 的市场份额。国内的东华软件就是采用 Caché 数据库，东华软件在国内医院市场占有率大致为 20%，其中包括北京协和医院、四川大学华西医院等。
图片想知道向量搜索如何帮助您交付您的客户期待已久的搜索体验就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西或搜索非结构化数据，如图像这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们视频内容电子商务是一个很好的开始用例客户搜索有时不知道他们真正需要什么或者元数据缺失或不正确比方说，搜索一下有条纹的蓝色T恤你会搜到一堆T恤衫但是，只有一些有条纹有些不是蓝色的有些不是T恤此演示中电子商务网站使用传统搜索这依赖于匹配的关键字匹配不良可能是由于文字描述不准确或者你的搜索引擎可能会使用其
在.net 应用中，与数据库进行连接并查询相关数据，填充到数据集是我们经常用到的功能，数据集的表现形式基本包括如下：
之前总是习惯编写面向过程的程序,没有面向对象的思维,用这个文本查询程序作为一个面向对象的小练习. 用面向过程的方式很快就写完了,用面向对象实现的时候还是遇到不少小问题. 这个小程序实现了”打印文本中存在某单词所在的行”的功能:
ChatGLM3-6B是10月底最新发布的智谱AI语言大模型。效果确实有明显的进步。但从文档上来看，仅有几个Demo以及B站官网视频 https://www.bilibili.com/video/BV1uC4y1J7yA 可供参考。但如果希望深入研究，关键的调用：
本文介绍一篇ACM MM 2022 Oral的工作。基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant Video Retrieval, PRVR)。
“秩序，秩序”- 有时不仅仅下议院尊敬的议员需要被喊着让排序，而且在特殊情况下 Hibernate 的查询结果也需要排序。
作者 | Youness Mansar 编译 | VK 来源 | Towards DataScience 动机 想象一下，如果有数十万到数百万张图像的数据集，却没有描述每张图像内容的元数据。我们如何建
在HANA中有很多server，依靠这些server来体现它强大的计算能力，而且中重要的server就有11个。最重要的是Index Server，处理数据么，那就肯定要有索引服务器，这个索引服务器就包括SQL/MDX处理器，来处理数据库的查询语句。 还有Name Server，Preprocessor Server， Statistics Server，XS engine，用来沟通和主持小的网页应用和其他的各种各样组件的。
1.Zip-NeRF: Anti-Aliased Grid-Based Neural Radiance Fields
本文主要记录,一次UI自动化脚本编写流程,测试框架为pytest+selenium,二次开发使用PO模式
本文分享论文『Prompting Visual-Language Models for Efficient Video Understanding』，用 CLIP 做多个视频任务！上交&牛津提出基于 Prompt 将CLIP 拓展到多个视频任务，在 open-set 场景中效果极佳！
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量，并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中，您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎？ 基于关键字的搜索引擎很容易使用，在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文，他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果，就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
在使用 Elasticsearch 的时候，我们可能会遇到需要以范围为条件查询索引数据的需求。有两种方法可以实现我们的需求：
摘要: 原创出处 http://www.mongoing.com/archives/3609 「张友东」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交
自 8.0 和用于文本嵌入的第三方自然语言处理 (NLP) 模型发布以来，Elastic Stack 的用户可以访问各种模型来生成文本文档的embedding并使用向量量搜索执行基于查询的信息检索。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
读取用户指定的任意文本文件，然后允许用户从该文件中查找单词。查询的结果是该单词出现的次数，并列出每次出现所在的行。如果某单词在同一行中多次出现，程序将只显示该行一次。行号按升序显示，即第 7 行应该在第 9 行之前输出，依此类推。
Snips是一家法国初创公司，其提供的服务主要是为用户建立自定义语音助手。Snips并不使用亚马逊的Alexa语音服务或谷歌助手SDK，而是帮助用户建立自己的语音助手，并嵌入到设备上。此外，由于这个语
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文： 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El
神经辐射场（NeRFs）已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。然而，NeRF 的即时输出只是一个有颜色的密度场，没有实际意义或上下文信息，这阻碍了构建与所生成的 3D 场景进行交互的接口。自然语言是用于与 3D 场景交互的直观接口。以图 1 中的厨房为例，想象一下，通过询问“餐具”在哪里，或者更具体地说，询问你可以用来“搅拌”的工具，甚至询问你最喜欢的带有特定标志的马克杯，你就可以对这个厨房了如指掌。这不仅需要处理自然语言输入查询的能力，还需要具有在多个尺度上整合语义，并与长尾和抽象概念相关的能力。
文中提出 NeurIPS 2021 论文『VALUE: A Multi-Task Benchmark for Video-and-Language Understanding Evaluation』微软提出新的视频多模态 benchmark：《VALUE》，同时包含检索、caption、QA等多个任务！快来刷榜吧！
在这一章中，有以下的几点收获： 1、pair类型的使用相当频繁，如果需要定义多个相同的pair类型对象，可考虑利用typedef简化其声明： typedef pair<string, string> A;这样，在后面的使用中就可以直接用A来代替前面繁琐的书写。 2、三种方法创建pair对象： （1）第一种方法：使用函数make_pair() pair<string, string> spair; string first, last; while(cin >> first >> last) { spai
熟练而优雅的使用正则，对于程序员来讲，实在太有意义了（即便非此类者，也是好处多多）；它辅助处理复杂的文本查询和字符串操作，不仅能用之于代码，还能雅之于编辑器，浏览器，Terminal等，实在是编码居家必备之优技。而正则表达式，若要快速掌握也是不易，所以此文存在的意义，即汇集些常用的正则表达式，以备不时之需。
Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。
性能测试表明，将 Tantivy 的全文搜索引擎库集成到向量搜索中可以显著提高速度和性能。
indexSort能通过预排序有效避免全局扫描，提前中断查询，提升查询性能，对于查询时按照某列排序（注意不适合相关性排序）的场景非常适合。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 19 个在图像分割任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：FCN、ReSeg、U-Net、ParseNet、DeepMask、S
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 最近的生成式 AI 可谓十分火爆，新出的预训练图像生成模型多到让人目不暇接。无论是肖像、风景，还是卡通漫画、特定艺术家风格元素等等，每个模型都有它擅长生成的内容。 这么多模型里面，如何快速找到一个能满足自己创作欲的最佳模型呢？ 近日，卡内基梅隆大学的助理教授朱俊彦等人首次提出了基于内容的模型搜索算法，让你能够一键搜索出最匹配的深度图像生成模型。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03116.pdf 在团队基于这套模型搜索算开发的在线模型共享和
ES在创建索引时,默认是创建5个分片,一个备份,这个数量是可以修改的,分片是只能创建时修改,备份可以动态修改。在索引中,还存在几个概念:
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