首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

基于内容的图像检索技术:特征到检索

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,存储形式分为浮点特征和二进制特征,提取方式上分为传统特征和深度特征。...无论是传统特征还是深度特征,表征内容上可以化分为局部特征和全局特征。...使用倒排多索引结果进行检索时,返回的候选倒排列表更短,同时候选元素与查询单词距离更近,召回率更高。以二维索引table为例,多索引结构比传统索引结构检索效果更优的物理意义如下图所示。...NO-IMI检索过程. 对于输入查询向量q,检索过程分为返回top L个cell对应的候选向量列表,和对于候选向量reranking两部分。此处只介绍返回top L个cell的过程。...Pinterest[17]这篇技术论文的公开时间早于ebay,整体内容与ebay类似,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。

1.5K10

Redis源码哪里读起?

本文我们就集中讨论这样一个话题:如果你现在想阅读Redis源码,那么哪里入手?算是对之前系列文章的一个补充。...上述流程图有几个需要注意的点: socket中读入数据,是按照流的方式。也就是说,站在应用层的角度,底层网络层读入的数据,是由一个个字节组成的字节流。...这个等待操作一般可以指定预期等待的事件列表(事件用文件描述符来表示),并同时可以指定一个超时时间(即最大等待多长时间)。...---- 简单总结一下,本文系统地记录了如下几个执行流程: main函数启动后的初始化过程; 事件循环的执行逻辑和原理; 一个Redis命令请求接收,到命令的解析和执行,再到执行结果返回的完整过程。...因此,本文根据作者自己阅读代码的过程,以及在这个过程中对于碰到的重点疑难问题的调研,系统地记录下来,并提供了一些参考文献,希望对于那些想阅读Redis源代码,又不知道哪里入手的技术同学,会多少有些帮助

7.5K102

区块链十年:哪里来,到哪里去?

从高阶理念的角度,联盟链的诞生实际上也是对社会现实的反映,对此,我总结了一张图: 社会环境已经具有较强依附关系的中心化辐射状生态结构逐渐演进至平台化、多中心、自由协作的网状体系,尤其是在企业端,根据康威定律...说到未来,还剩下虚拟数字货币这部分,我不是个数字货币的投资者,我这个无“币”者的角度看,虚拟数字货币即便要在西方广泛流行,也必须依靠与法币的合法兑换以及价值相对稳定的兑换,这也就真的具备了将资产数字化的能力... 2017 年开始探索区块链技术及其应用,并发表《关于使用区块链技术建设行业级同业交易平台的探讨》、《数字货币可能诱发的现金社会经济活动的模拟与思考》、《联盟链战国:五大联盟链横向比对》等多篇文章。

67610

好的工作想法哪里

两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错的选择。...其中有一个点当时认为还不错,是做攻击者画像的反方向,攻击者画像是黑样本角度十几个维度把攻击者数字化掉,那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑,就可以做反面白名单角度数字化正常用户,把一个人的设备、(域...因此,回到最初的起点,人的层面,我有什么?我想要有什么?...写在最后 个体的发展到组织的发展,组织也需要好的工作想法。...引用 好的研究想法哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。

8.2K40

数据应用指南:数据哪里来?

数据哪里来?找到了源头,才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据哪里来? 首先,数据的形态来开,数据可以来自数字、文本、图像、音频、视频、当然,还有各种形态的组合。...其次,数据的结构来开,数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...第三,数据的状态来看,数据可以来自静态数据和动态数据。静态数据,可以看作是一些稳定和不变的数据,比方说一个人的性别、省份证号。...第五,数据的属性来看,数据可以来自人口统计属性、消费属性、兴趣偏好属性、信用属性、社交网络属性等等。...总结 数据哪里来,不同的角度,有不同的出处。 针对自身的业务方向,定位到适合自己的数据源,并且不断地丰富着数据源。

1.7K60

【CV实践】图像检索入门到进阶

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 ?...图像检索案例 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 总结 ? 视频链接 https://tianchi.aliyun.com/course/live?

79920

如何列表中获取元素

有两种方法可用于列表中获取元素,这涉及到两个命令,分别是lindex和lassign。...lassign接收至少两个变量,第一个是列表变量,第二个是其他变量,也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如: ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1:列表元素的个数比待分配变量个数多 例如,上例中只保留待分配变量x和y,可以看到lassign会返回一个值c,这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...综上所述,可以看到在使用lassign时要格外小心,确保变量个数与列表长度一致,或变量个数小于列表长度,否则会出现待分配变量最终被赋值为空字符串的情形。...思考一下: 如何用foreach语句实现对变量赋值,其中所需值来自于一个给定的列表

17.2K20
领券