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基于内容的图像检索技术:特征到检索

为改进这个问题,Video-Google[1]提出采用倒排文件IVF结构进行索引构建,IVF索引结构如下图所示。图中i表示每个视觉单词。 ?...由于词向量通常是很稀疏的,我们无需遍历目标库中的所有文件,因而可以通过建立倒排文件,对每个单词构建一个列表,列表中是所有包含当前单词的图像meta信息。...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。...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。

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Python实习文件检索

一、前言 很多情况下我们都需要进行文件搜索。比如找一个很早之前的文件,或者想删除重复的文件等。前者只需要更具名称来查找文件,而后者的话还需要查找文件的内容。今天我们就来实现文件搜索的操作。...二、fnmatch模块 1、遍历 在搜索文件之前,我们有一个关键操作,就是遍历文件夹,这部分代码如下: import os basedir = r"D:\\" for root, dirs, files...有了这个我们就可以开始搜索文件了。...其中*就表示任意多个字符,也就是匹配.jpg结尾的文件。除了*还有一些其它通配符,具体如下: 通配符 作用 * 匹配所有字符 ? 匹配单个字符 [seq] 匹配指定范围内的字符 [!...三、文件搜索 我们结合遍历和匹配的操作写出文件搜索的功能,代码如下: import os from fnmatch import fnmatch basedir = r"D:\\" for root,

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文件的查找和检索

find 目录 -name "文件名(包括后缀名)" ?...-name是find命令的参数,它表示按照文件名查找文件。大多数情形下,我们可能无法知道文件的全名,此时,我们使用通配符去查找文件。 通配符 ?:代表一个通配字符 *:代表多个通配字符。 ? ?...另外,我们还可以根据文件的大小来查找文件,这个一般用的比较少。 ? -1k:表示小于1kb的文件,大于用+表示。...find 目录 -size 文件大小 find 目录 -size 文件大小1 -size 文件大小2 其中第二行的命令可以找出某个范围内的文件。 ?...我们常用的另外一种查找是根据文件类型来查找文件。 find 目录 -type 文件类型 ? 需要注意的是,普通文件是使用f来表示的,不是用-来表示。 ? 查找当前目录下的普通文件

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【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?

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C语言 文件单词的检索与计数

1.设计要求与分析 建立一个文本文件,每个单词不包含空行且不跨行。检索单词的出现的行数,与位置。...\n"); } 1.输入文件名,打开该文件 2.循环读入到该文件过程如下 While(不是文件的输入结束){ 读入一文本进入串变量; 串变量写入文件; 输入是否为结束的标志; } 2.2检索单词的出现的位置...2.2.1串的匹配算法 主串(顺序存储结构)的第k个字符起首次与匹配串相同的起始位置。...2.2.2单词的检索 1.输入要检索文件名,并打开 2.输入要检索的单词 3.行计数器清0 4.While(不是文件的结尾) { 读入一行到指定的主串中; 求出串的长度; 行单词计数器置0; 检索的位置置...1为初始的位置; While(初始化检索的位置<主串的长度) { 调用串匹配函数,得到位置; 有的话,单词计数器+1,在这串中先保留起来它的位置; 接着下一个的检索; } 检索完这行,如果有单词,就输出

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干货 |《Lucene到Elasticsearch全文检索实战》拆解实践

本次解读是《Lucene到Elasticsearch全文检索实战》。 2、本书梗概 作者是中科院硕士姚攀(90后)在读研究生期间根据实习写成CSDN博客,最终成书。...注意一次提交文件的大小,整个批量请求需要被加载到请求节点的内存里,所以请求越大,给其他请求可用的内存越小。 最佳bulk请求的大小,完全取决于服务器的硬件、文档的大小和复杂度以及索引和搜索的负载。...2、核心功能点: 查看分析字段内容; 搜素索引; 执行索引维护; HDFS读取索引; 将全部或者部分索引转换为XML格式导出。 测试自定义的Lucene分词器。...4.2 Tika工具 1、简介 Apache Tika是一个用于文本检测和文件内容提取的库。...4、下载地址 http://tika.apache.org/download.htm 5、扩展 如果有全文知识库检索的项目,可以考虑使用Tika对多种不同类型的文档进行文档解析。

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Linux中利用grep命令如何检索文件内容详解

前言 Linux系统中搜索、查找文件中的内容,一般最常用的是grep命令,另外还有egrep命令,同时vi命令也支持文件内容检索。下面来一起看看Linux利用grep命令检索文件内容的详细介绍。....log 2、在多个文件检索某个字符串 命令格式: grep “被查找的字符串t” filename1 filename2 filename3 … grep “被查找的字符串” *.log 3、显示所检索内容在文件中的行数...,可以使用参数-n 命令格式: grep -n “被查找的字符串” *.log 4、检索时需要忽略大小写问题,可以使用参数“-i” 命令格式: grep -i “被查找的字符串” *.log 5、文件内容查找不匹配指定字符串的行...10、grep命令与find 命令的结合,实现联合检索 命令格式:find ....语法:find 起始目录 寻找条件 操作 说明:find命令指定的起始目录开始,递归地搜索其各个子目录,查找满足寻找条件的文件并对之采取相关的操作。

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深入探索智能问答:检索到生成的技术之旅

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,其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了基于检索、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: 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。...基于生成的问答系统: 不是固定的数据源检索答案,而是实时生成答案。 通常使用神经网络,如序列到序列模型。 可以提供个性化和创造性的答案,但可能缺乏事实上的准确性。...---- 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,而不是现有文档或数据库中检索答案。 例子:当问到“太阳是什么?”

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0到1理解ElasticSearch文档写入和检索原理

协调节点(Coordinator Node):该节点只处理路由请求,处理搜索,分发索引文件,相当于一个只能的负载均衡器,协调节点将请求分发给存储数据的Data Node。...索引(Index):逻辑概念,索引是相同特性的文档集合(相当于关系型数据库的database),包括配置信息mapping和倒排正排数据文件,一个索引的数据文件可能会分布于一台机器,也有可能分布于多台机器...; translog 自己 disk page cache 到 disk 的持久化,是 5s 一次 3.2.3、segment合并 [segment小文件合并过程图] 自动refresh流程每秒会创建一个新的段...,每一个段都会消耗文件句柄; 小的段被合并到大的段,然后这些大的段再被合并到更大的段(小于5G); 新的段被打开用来搜索,老的段被删除。...4、Elasticsearch检索原理 [文档检索过程图] 假如选择了Node3,此时Node3称为coordinating node(协调节点) 协调节点(Coordinating Node)将查询请求广播到每一个数据节点

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Elasticsearch向量检索的演进与变革:基础到应用

Elasticsearch向量检索的演进与变革: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。...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。...应用场景体现在: (1)个性化推荐:通过余弦相似度分析用户的行为和兴趣,提供更个性化的推荐内容; (2)图像识别和搜索:使用欧几里得距离快速检索与给定图像相似的图像; (3)声音分析:在声音文件之间寻找相似模式...右往左看是检索,先将检索语句转化为向量特征表示,然后借助 K 近邻检索算法(在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现),获取相似的结果。...6.小结 Elasticsearch 的向量检索最初的简单实现发展到现在的高效、多功能解决方案,反映了现代搜索和推荐系统的需求和挑战。

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