明确返回的结果对象数据 结果对象 @Data public class SearchResult { /** * 查到的所商品信息 */ private List...Long total;//总记录数 private Integer totalPages;//总页码 private List catalogs;//当前查到的结果涉及的所有分类...private List brands;//当前查到的结果涉及的品牌 private List attrs;//当前查到的结果涉及的属性
在数据对象下面添加： mounted() { this.createMap() }, methods: { async createMap() { try { mapboxgl.accessToken...我们已将此返回的对象存储在我们的数据实例 this.map 中。 使用 Mapbox 地理编码器进行前向地理编码 现在，我们将添加地理编码器和自定义标记。...这会根据提供的参数初始化地理编码器，并返回一个对象，暴露给方法和事件。 accessToken 属性指的是我们的 Mapbox 访问令牌，mapboxgl 指的是当前使用的地图库。...为了创建我们的自定义标记，我们使用了地理编码器对象向我们公开的事件。 on 事件侦听器使我们能够订阅地理编码器中发生的事件。它接受各种事件作为参数。...让我们更新模板以显示我们的交互式地图和转发地理编码器。
我能感觉到研究生对中文数据库的了解程度很高，从大家对导出参考文献的惯性思维就能看出一二，因为每个咨询这个问题的同学都会附带问上一句：为什么这个数据库没有像CNKI那样的直接导出参考文献的按钮？...只是你们没认真看结果页面呢。 另一个原因是，数据库也是有自己的个性的，不是每个数据库都和CNKI是双胞胎啊。...万方 各种格式的供大家选择： 维普（结果页面——选中检索结果——导出题录） 导出选项： 多种格式可选： 中国生物医学文献数据库 这个数据库导出参考文献使用TXT文档的格式，自动下载后查看文件即可。...Pubmed 数据库页面上有个“Send To” 点开就能导出了哈。 Web of science 结果页面上有"保存至……"，大家按照自己的需求导出就行了。...OVID 结果列表上面就有导出按钮。 有很多格式可以选择哦。 Sciverse ScienceDirect 结果页面就有可以直接导出的按钮。
在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。...要注意数据的坐标系，并在进行距离计算时选择合适的函数，以避免因坐标系不同而导致的错误结果。 希望这些技巧和注意事项能够帮助您更加熟练地在MySQL中处理地理空间数据！...2D路径（在地球表面的最短距离），并结合 ORDER BY 和 LIMIT 对查询结果进行排序和筛选。...在执行查询时，要确保你的坐标数据的顺序和坐标系是正确的，以避免出现错误的查询结果。...例如，在一个基于位置的推荐系统中，我们可以将地理位置信息和用户喜好信息存储在不同的数据结构中，并通过组合查询来获得推荐结果。
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
图 1 既然已经知道语言模型在多文档问答任务中难以检索和使用相关信息，那么我们不禁要问：语言模型究竟能在多大程度上从输入上下文中检索信息？ 研究者通过一个合成的键 - 值检索任务研究了这一问题。...该任务被设计成一个最小化的测试平台，用于检测从输入上下文中检索出相匹配的 token 的基本能力。...在多文档问答和键 - 值检索实验上的结果表明，当语言模型需要从长输入上下文的中部获取相关信息时，模型性能会显著下降。...相比之下，这里的实验结果表明，当 prompt 是指令格式的数据时，语言模型能够使用更长程的信息（即输入上下文的开头）。...研究者猜想语言模型是从相似格式的数据中学习了这些上下文，而这些数据来自预训练时见过的网络文本。 上下文更多就总是更好吗？
topojson GeoJSON是用于描述地理空间信息的数据格式。 github上对TopoJSON的解释是： GeoJSON 按拓扑学编码后的扩展形式。...对比 1.文件大小 2.渲染效率 转换以及在mapboxGL中的使用 1.转换 借助topojson-client，可方便的实现topojson到geojson的转换，转换方法参见API。...2.mapboxGl中的使用 <!...": 22 } ] }; map = new mapboxgl.Map
2011年从湖南某985高校仪器专业毕业，扛着大包小包先火车到西安然后汽车到兰州，之后出租车到单位，一路风尘仆仆。离开熟悉的环境，离开朝夕相处的同学只身一人来到一个陌生的城市。...，很快就写出了一个涉及到很多方面的一个系统，包含网络爬虫，地理信息数据处理，地图显示等等功能，这个系统真的是穷尽了我当时所掌握的所有编程知识，但是现在来看仍然显的很烂，因为涉及到的东西太多，程序毫无整洁可言...完成了此系统后又接手一个新项目，实现一个分布式的地理信息系统，这逼格又蹭蹭蹭的往上彪很多，没办法，从基础的haoop，spark安装开始学起，对ubuntu系统的操作要求也很高，所有的都是从头学起。...接着老板又找到一个基于spark的开源分布式地理信息框架geotrellis（写了很多篇关于此框架的博客，有兴趣的可以浏览），于是又只能闷着头学，一点一点的根据老板提的需求边学习地理信息业务逻辑，边研究...于是自己也开始走向一个大数据地理信息系统开发者。 路漫漫其修远兮，要学的东西也还有很多很多，用乔布斯的话说就是stay hungry，stay foolish。
工具配置 针对自定义扫描器的配置文件是一个JSON文件，该文件的数据结构如下所示： { "name": "AV name", "cmd": "Scan Program (with full PATH
这种两阶段的检索和rerank模型结合的优势在于可以充分利用两种模型的优势，提供更加准确和相关的结果，本文将简要分析什么是两阶段检索和为什么rerank如此重要，以及与传统的es全文检索相比为什么他更具优势...语义向量的提取一般采用双编码器（dualencoder）的结构，以离线方式对庞大的知识库语料进行处理，以便实时提取用户问题的语义向量并利用向量数据库进行语义检索。...这种方式的优点在于高效率，但也限制了语义检索性能的上限。 为了解决信息交互的问题，精排阶段采用了交叉编码器（crossencoder）的结构。...结合RAG的优势：与elasticsearch相比，RAG的两阶段检索更加注重语义匹配，可以更好地理解文本内容和语境，从而提供更为精准和高质量的生成文本。...通过结合深度学习模型和多源数据特征，RAG在生成文本质量和相关性方面具有明显优势。
引言 开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。...针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。...检索方法 「本文应用了一种密集检索方法」，该方法比稀疏检索方法表现出了优势。具体来说，该模型使用双编码器体系结构将段落和问题映射到相同的嵌入空间。...本文问题编码器的输入是历史问题和答案的串联: 然后将检索得分定义为文章嵌入和问题嵌入的点积: 最后使用负对数似然损失对ConvADR-QA进行优化: 知识蒸馏(KD) 图片 其中多任务学习的检索损失是...NLL损失和KD损失的总和： 阅读器Reader 图片 通过将检索器得分 S_{rt} 和开始/结束标记得分的和相乘作为Reader得分 S_{rd} 来选择最终答案: 实验结果 如下表所示
两个分支都有编码器-解码器结构来提取特征，这些特征被重构为语义占用栅格。使用相应的数据集进行训练，编码器被提取并组合成BEV-CV的双分支网络。...在训练BEV-CV之后，只使用编码器。与BEV分支类似，在逐步编码映射 e_{0...n} 中提取航拍嵌入，每个解码器 d_{0...n} 都从先前的解码器解码，并连接来自相应编码器的提取结果。...分离编码器需要从BEV提取多尺度密集变换后的输出，从U型网络的潜在空间中获取航拍输出。...结果 BEV-CV在两个公开数据集上实现了最先进的召回精度，70°裁剪的特征提取Top-1率提高了300%以上，Top-1%率提高了约150%，对于方向感知应用，我们实现了70°裁剪的Top-1精度提高了...进一步的工作应该致力于用更广泛的区域、光照和天气条件来推广BEV-CV，因为当前数据集是在白天晴朗的天气条件下从相对较小的区域收集的。
Transformer方法，在对齐和未对齐的数据集上都实现了最先进的结果，与基于CNN的方法相比，计算成本更低，所提出的方法不依赖于极坐标变换和数据增强，具有通用性和灵活性。...图像地理定位（名词解释）： 基于图像的地理定位旨在通过检索GPS标记的参考数据库中最相似的图像来确定查询图像的位置，其应用在大城市环境中改善具有大的噪声GPS和导航，在Transformer出现之前，通常使用度量学习损失来训练双通道...Contribution： 提出了第一种基于Transformer的方法用于交叉视图图像地理定位，无需依赖极坐标变换或数据增强。...召回准确率，表示为“R@k”，基于每个查询的余弦相似度检索嵌入空间中的k个最近参考邻居，如果地面真实参考图像出现在前k个检索图像中，则认为其正确。...命中率，即覆盖查询图像（包括地面真相）的前1个检索参考图像的百分比 和之前SOTA方法SAFA在计算代价上的比较 总结： 提出了第一种用于交叉视图图像地理定位的纯Transformer方法，在对齐和未对齐的数据集上都实现了最先进的结果
ALIGN 和 CLIP 表明，当有足够的训练数据时，在图像 - 文本对上使用对比学习损失来训练双编码器模型（即通过两个独立的编码器训练的模型），效果非常好。...这两项任务共享文本编码器模块。该模型从图像 - 文本数据中学习图像和文本之间的联系，以及从翻译对中学习数百种不同语言的表示。...结果表明，最好的模型使用了 EfficientNet-B7 图像编码器和 BERT-large 文本编码器，这两者都是从头开始训练。所学到的表示可用于下游的视觉和视觉语言任务。...多语言图像到文本和文本到图像检索 为了展示 MURAL 的能力，我们选择了跨模态检索的任务（即基于文本检索相关的图像，反之亦然），并报告了在各种学术图像 - 文本数据集上的得分，这些数据集涵盖了资源丰富的语言...同一张日晷图片上，ALIGN和MURAL在图片→文本检索任务中的前五个文本结果的比较。
三、WEBGIS实现 后面的课程会以mapboxGL的canvas-source为入口开展，通过一个canvas画布，实现webgis的基础功能，包括：1、展示矢量数据（点、线、面，格式为geojson...webgis基础功能部分，有一个比较核心的是前面的文章里面提到的屏幕坐标和地图坐标的相互转换，在mapboxGL中，可以通过map.project()实现地图坐标转换为屏幕坐标，通过map.unproject...[xmin, ymax], [xmax, ymax], [xmax, ymin], [xmin, ymin] ]; } /** * 将地理坐标转换为屏幕坐标..._map.project(coords); } /** * 将屏幕坐标转换为地理坐标 * @param pixel * @returns {*} * @private */ CanvasLayer.prototype...sprite图标参考了mapboxGL的实现方式，分为两个文件：.png和.json，示例图标如下： ?
自成立以来，这个数据可视化团队就不断发展壮大，从我和另外一个工程师两个人发展到了现在的15人的全栈团队。数据可视化技术专家囊括了从计算机图形学到信息设计、封面创意技术以及 Web 平台开发。...我们团队专注于从视觉分析到地图绘制以及从框架开发到面向公众的数据可视化的整个过程。 让我们看看都做了哪些工作: 可视化分析:增强数据可操作性 ?...AB测试平台的表格和置信区间可视化 可视化分析主要都是由抽象数据可视化组成的。这个涉及到可视化工作的数据是没有内在的地理结构。...他们也需要获取聚合数据来理解城市的市场以便于进一步的策划市场营销活动。另一类用户是数据科学团队，他们需要丰富的数据探索界面来操作多维数据（通过产品、时间、地理数据来向下钻取）。...react-map-gl 提供一个在MapboxGL基础上与React类似的图层。这个MapboxGL是一个我们在Uber广泛使用的从Mapbox引入的库。
概述 列表和地图联动是webgis中一个非常常见的功能，本文讲一下在mapboxGL中结合vue如何实现此功能。 效果 实现思路 1. 获取数据 获取数据并将数据保存起来； 2....地图展示 数据获取之后，通过document.createElement()的方式创建marker，将结果在地图上展示。 4....> 查询结果... export default { name: 'Search', data() { return { searchResult: [], //记录查询结果...important; } .mapboxgl-popup-close-button { color: white; } }60710
自成立以来，UBER 数据可视化团队已经从只有一名创始人和一名工程师的小组，发展成为一个15人的团队。数据可视化专家的技术包括从计算机图形跨越到信息设计，涵盖了创意技术和网络平台的发展等。...制图：富有探索性数据 地理信息是UBER 数量最大也是最有具价值的资产之一。UBER 平台每天都要处理数十亿的基于地理信息的GPS实时定位数据，要将这些数据进行可视化和可视分析，是一个巨大的挑战。...他们可能还需要一些汇总数据，以便更好地了解这个城市的市场营销活动。 另一种客户是数据科学研究人员，他们需要富有探索性的多维数据的接口(分解产品、时间和地理)。...react-map-gl 提供 React-friendly 顶层的 MapboxGL，程序库的Mapbox 来自数据量庞大的UBER 后台。...3D技术 基于地理信息真实的展示了UBER的一天： 旧金山 洛杉矶 来源 | 海云数据
图像描述 [31]、可视化问答 [2]、自然语言对象检索 [20] 和「可视化图灵测试」[11] 等都存在要求丰富的视觉理解、语言理解以及知识表征和推理能力的多模态 AI 挑战。...最近对 VQA 模型和基准的分析结果显示，VQA 模型的成功很大程度上是根据所给问题中的数据集偏差和线索所做出的预测结果，这些预测结果几乎与图像内容的理解无关。...这个深度网络有三个子网络：一个图像编码器、一个答案编码器以及一个问题解码器。这两个编码器为解码器提供输入以产生与答案和图像内容相匹配的问句。...多模态注意力模块（稍后会进行详细介绍）也是个重要的组件，该组件在给定两个编码器的输出和部分问题编码器输出的情况下，动态地引导注意图像的不同部分。 ? 图 3：iVQA 的定性结果。...由于与问题相比答案所含信息更少，且问题可学习的偏差更少，因此与 VQA 模型相比，iVQA 模型需要更好地理解图像才能成功。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
