之前分享过一个国外 DEEPLIZARD 的高效入门 pytorch 视频教程，不过是英文的，导致很多小伙伴觉得非常的吃力。不过其实他们是有相对应的文章的，因此我计划将其翻译并整理成中文，方便大家阅读，同时自己也可以学习一波。
前言 上文 使用PostgreSQL进行中文全文检索 中我使用 PostgreSQL 搭建完成了一套中文全文检索系统，对数据库配置和分词都进行了优化，基本的查询完全可以支持，但是在使用过程中还是发现了一些很恼人的问题，包括查询效果和查询效率，万幸都一一解决掉了。 其中过程自认为还是很有借鉴意义的，今天来总结分享一下。 博客欢迎转载，请带上来源：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/8253131.html ---- 使用B树索引优化查询效果 分词问题 一开始是分词效果的
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。
从对应子树 继续寻找tree_search (k, root.1.child) 递归遍历
内容来源：2017 年 11 月 18 日，百度数据库架构师严龙在“第七届数据技术嘉年华”进行《百度NewSQL-CockroachDB》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方、演讲者以及微信公众号——CockroachDB（微信id：CockroachDB）审阅授权发布。 阅读字数：3621 | 10分钟阅读 摘要 本次交流主要包括开源 NewSQL 数据库 Cockroach DB 关键技术分析以及 Cockroach DB 在百度内部的应用和实践。 嘉宾
SSB包含了PSS，SSS，PBCH 同步信号和PBCH块(Synchronization Signal and PBCH block, 简称SSB)，它由主同步信号(Primary Synchronization Signals, 简称PSS)、辅同步信号(Secondary Synchronization Signals, 简称SSS)、PBCH三部分共同组成。 通过PSS和SSS，UE可以获得定时信息，频偏信息，小区ID等信息； 通过PBCH可以获得无线帧号，与空口进行对齐，以及调度SIB1的一些信息。
我们在lecture7的时候讲了这个Blinn-Phong反射模型的漫反射部分，现在我们继续讲Blinn-Phong反射模型的高光部分
索引 区别 聚集索引 数据按索引顺序存储，中子结点存储真实的物理数据 非聚集索引 存储指向真正数据行的指针
2017年七大科学新闻回顾！ 📷 其中包括：人类首次造出金属氢；AlphaGo以3：0完胜人类顶尖选手柯洁；中微子便携探测器；南极科考队员采集到270万年前的冰芯；人类首次观测到中子星合并事件；IBM的量子计算机取得重大进展；基因编辑取得成功。视频链接2017精选七大科学新闻，从太空到基因工程，每一项都能改变未来！ 一：2017年1月26日 哈佛大学研究人员，造出地球上首块金属氢。 📷 金属氢被誉为高压物理的圣杯，制造条件极其苛刻，它可以当作等离子体的磁笼，使的核聚变稳定转变成我们需要的电能，金属氢还是高温
即已经分好类的文本资料（例如：语料库里是一系列txt文章，这些文章按照主题归入到不同分类的目录中，如 .\art\21.txt） 推荐语料库：复旦中文文本分类语料库，下载链接：http://download.csdn.net/detail/github_36326955/9747927
作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
在上文《Milvus 最佳实践之如何选择索引类型》中，针对0.5.3版本和不同用户需求提出了关于选择索引类型的意见。本文针对 Milvus 0.6.0 版本的一些关键系统配置项进行详细说明与测试验证，并给予如何设置的建议。
该方法将从头到尾地检索字符串 stringObject，看它是否含有子串 searchvalue。开始检索的位置在字符串的 fromindex 处或字符串的开头（没有指定 fromindex 时）。如果找到一个 searchvalue，则返回 searchvalue 的第一次出现的位置。stringObject 中的字符位置是从 0 开始的。
运动估计是视频去噪技术的重要组成之一，计算相邻两帧视频序列各像素的相对运动偏移量，从而得到其运动轨迹。
1. 染色体，一条染色体对应的就是你需要求的一个解，例如你需要求一个三元四次的复杂方程的极小值，那么你的一个结当然包含三个数（因为是三元嘛，当然是三个未知数啦），假设是x,y,z。那么你的一条染色体就包含三个数，类似于一个向量[x y z]。类似的如果你的一个解只有一个数，那么一条染色体就只包含一个数。
> 当对字符串进行修改的时候，需要使用`` StringBuffer ``和`` StringBuilder ``类。
osquery 是 SQL 驱动的分析和监控操作系统的工具，是操作系统分析框架，支持 OS X 和 Linux 系统。osquery 能帮助监控和分析低水平的操作系统，提供更直观的性能监控。
在上文《 Milvus 最佳实践之如何设置系统配置项 （2） 》中，针对 Milvus 0.6.0 版本的关键系统配置项给予了详细说明。本文针对 Milvus 0.6.0 版本的 API 关键参数进行详细说明与测试验证，并给予如何设置的建议。
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android视图组件PopupWindow，本文我们继续盘点，介绍一下视图控件的Gallery。
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势，在今年的ICLR2020上，就涌现出了大量相关研究，其中，来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库（Virtual Knowledge Base，KB）来回答复杂多跳问题的方法，其可以遍历文本数据，并遵循语料库中各个实体的关系路径，并基于评分的方法，实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
2022年2月3日，西南交通大学计算机与人工智能学院的林小惠/江永全*/杨燕等人在Journal of Molecular Structure杂志发表文章，提出了一种基于图卷积网络预测原子间两两距离的模型，以解决传统计算方法在确定分子结构时实验成本高、计算成本高的问题。
目前，最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的 BERT 模型作为基线 。通过对深度预训练的 BERT 进行微调，发明了许多替代架构，例如 DeBERT、RetriBERT、RoBERTa ……它们对各种语言理解任务的基准进行了实质性改进。在 NLP 中的常见任务中，成对句子评分在信息检索、问答、重复问题检测或聚类等方面有广泛的应用。通常，提出了两种典型的方法：Bi-encoders 和 Cross-encoders。
搜索引擎在数据量逐步扩大之后，分布式搜索是必经之路。搜索引擎的分布式除了要考虑数据分片之外，更重要还需要考虑数据的有状态以及各组件的状态流转。在这里分享一下基于ZK设计分布式搜索引擎的一些经验和思考落地情况，包含了从单机版本到分布式版本的演进。
指令是计算机程序给计算机处理器的命令。在最低级别上，每条指令是一个 0 和 1 的序列，描述了计算机要执行的物理操作。在计算机的汇编器语言中，每条语言语句一般对应一条处理器指令。CPU 依靠指令来计算和控制系统，指令执行能力是衡量 CPU 性能的重要指标。指令集也与 CPU 效率有密切关系。
A. 事实上，我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果，因此分组数据在我们平常的工作中更加常见，也更加科学严谨，那么我们就来了解下分组数据的描述。
在深入研究Elasticsearch的内部工作原理时，不可避免地会遇到“Routing”这一概念。Routing是Elasticsearch中用于确定文档应存储在哪个分片上的机制。理解Routing的工作原理对于优化Elasticsearch集群的性能、确保数据的一致性和实现特定的数据布局策略至关重要。
摘要总结：本文介绍了Faiss库的基本使用示例，包括构造实验数据、为向量集构建索引、进行k-近邻搜索、加快搜索速度、进一步缩小存储空间等方法。
本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分，并在文末补充了axes对象的常用属性。
在使用Matlab编写代码时，有时候会遇到 "Index out of bounds because numel(A)=5" 的错误提示。这个错误提示意味着在访问矩阵或向量时，超出了其大小范围。本篇博客将介绍一些常见的解决方案来解决这个问题。
2024 年开年，Milvus 好消息不断。除了收获 Github 25,000 颗星的成就，Milvus 也发布了新年的第一个版本—— 2.3.4。
StringBuffer和StringBuilder： 当对字符串进行修改的时候，需要使用 StringBuffer 和 StringBuilder 类。
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
然后，就需要提到一个概念，innodb_page_size。InnoDB引擎读取数据，是一页一页读取的，这是InnoDB读取一页数据的大小。 innodb_page_size 是一个初始化数据库实例的参数，在目前的版本中（>=5.7.6），可以选择的值有4096, 8192, 16384, 32768, 65536。默认是16KB
这次给大家介绍Masashi Tsubaki教授的论文“Compound-protein Interaction Prediction with End-to-end Learning of Neural Networks for Graphs and Sequences”。关于化合物与蛋白质的相互作用 (Compound-Protein Interactions ,CPIs)预测的相关问题是当今药物研发的重要课题，能更高效准确的预测 CPI，对生物科研、化学实验和日常制药都会大有益处。Masashi Tsubaki教授现有模型处理不平衡数据集（即包含少量的正样本（即相互作用）和大量的负样本（即不相互作用）的数据集）的不良性能问题。基于此问题，Masashi Tsubaki教授将GNN（Graph Neural Network，图神经网络）和CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）引入 基础分类器模型并加入注意力机制调控，提出一种具有图和序列的端到端神经网络模型，通过端到端表示学习在平衡和不平衡数据集上实现更强大的性能，在某些方面了优化CPI的预测。
ListBox是Windows中的一种控件，一般被当做子窗口使用，Windows中所有子窗口都是通过发送一个通知码到父窗口父窗口通过WM_COMMAND消息接收，并在此消息中处理，并控制子窗口，ListBox自然也不例外，ListBox中有它独有的消息，通知消息，风格，查看MSDN可以看到风格主要有:
调用 字符串的 str#strip 函数 , 可以将 字符串 前后 的 空格 或者 指定若干元素 去除 ;
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
信息流是一种可以滚动浏览，持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台，兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来，信息流内容市场发展迅速，通常内嵌在各类 App 中，由平台主动推送，用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
之前分享了一篇文章 广告倒排索引架构与优化，介绍我们的ES广告倒排索引的架构与优化，我就不介绍了，建议先去看下这篇文章，再回来看这篇，下面只放下之前的架构图
http://bestchenwu.iteye.com/blog/1044848
在Go语言中，我们可以使用map[int]bool来实现一个动态集合，同时保证O(1)的字典操作。因为map[int]bool底层实现就是哈希表，而哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
如果说Python是跟随我的步伐学习的话，我觉得我在日常开发方面已经没有太大的问题了。然而，由于我没有Python开发经验，我思考着应该写些什么内容。我回想起学习Java时的学习路线，直接操作数据库是其中一项重要内容，无论使用哪种编程语言，与数据库的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性，毕竟每天都在写SQL语句。突然我想到了我之前写过的一系列私人知识库文章，于是我想到了向量数据库，毕竟这是当前非常热门的技术之一。
以前我曾疑惑，对于非结构化的内容，如一张图片或一段视频，如何实现搜索呢？图片或视频作为二进制文件，我们如何将其转化为可搜索的数据并存储起来，然后在搜索时将其还原呢？
引言：在这个 AI 技术飞速发展的时代，我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值，而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式，它让数据的使用返璞归真，不论是存储还是查询，一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚，大大降低数据的使用门槛，释放数据潜能，让数据涌现智能。
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