可以看到近几年各大排序模型被相继提出，逐渐形成一个体系，笔者另一篇文章《Learning To Rank 研究与应用》中，主要阐述的就是现代流派中主流的检索排序算法。...下面重点讲下IRGAN的思想。 论文利用GAN思想中的博弈论原理，将任务变换成模型极大极小算法求解问题。...当然这些未观测样本中可能有正样本，可能有负样本。 ? 所以综合上面两个模型特点，最终的优化目标是： ?...在我们的检索系统中每个查询返回结果数目都很大，如果全部拿来做训练，会非常耗时，因此采用抽样的策略，首先考虑到top结果的相关性更重要，且比较难以区分，因此这部分无标签是从每个查询返回结果的top中随机抽样...因此Gan模型在笔者实验条件下未达到预期的效果。 第四个实验：考虑将Gan模型作为一种特征融合策略，加入到LTR训练中。
概述 不管是搜索系统还是推荐系统中，向量召回都是一个不可或缺的一个部分，担负着重要的作用。...注：在文本匹配中通常采用query扩展的方法匹配“苹果手机”和“iPhone” 基于向量的方法能有效解决语义鸿沟的问题。...Facebook于2020年公布了其向量召回系统[1]。Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中，针对其场景的特殊性，提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。...特征工程 在FaceBook的向量搜索中，基于其特定的场景，使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。...在文本特征中使用的是字符n元组，这样，相比词n元组，得到的模型效果更好。 位置特征。在本地广告、小组或事件的搜索场景中，位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市，地区，国家和语言。
在语义搜索的世界里，密集向量搜索是一种强大的工具，它能够进行上下文的理解和语义分析，为我们提供高度相关的查询结果。...向量搜索的实施和维护成本较高，涉及大量的计算资源和专业知识。对于一些资源有限的应用场景，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...一个健壮的系统中，我们需要随时可以根据需求的变化而进行数据结构的修改、模型的变更、向量维度的改变。 如何结合向量搜索和其他搜索技术，构建一个高效且灵活的搜索系统？...在实际应用中，我们往往需要结合向量搜索和其他搜索技术，甚至是结合机器学习与NLP推理技术来构建一个高效且灵活的搜索系统。这样可以充分利用各种技术的优势，同时避免各种技术的局限性。...既可以对数据源进行向量化以进行向量搜索，也能提取出数据中的深度理解的特征与标签信息，以进行词索引的过滤和检索 能够支持向量数据的重建和分配，当需要调整数据维度，精度，或者嵌入的生成模型时，可以通过重建向量索引的方式进行原地更新
传统的文本匹配方法难以有效整合和利用这些多维信息，对于多条件的精确搜索和筛选也有一些乏力。搭建向量引擎可以有效地解决上述问题，本文将详细介绍向量引擎在携程酒店搜索中的应用场景和相关经验。 01....局限性之二：不同语种的表述差异 举个例子，在携程海外搜索场景中，如果在多语言标签库中没有维护"無料Wi-Fi"，搜索"無料Wi-Fi"时，搜索结果中就没有相关的酒店设施标签。...总结 本文主要介绍了向量引擎在携程酒店搜索中的应用场景和相关经验，分别从以下几个方面进行了介绍： 携程酒店为什么需要向量引擎。...介绍了向量引擎在携程酒店搜索中的使用场景，利用向量引擎的泛化召回能力，在酒店搜索场景和 SEO 优化上提高搜索结果的质量和准确性。...通过以上介绍，可以看出向量引擎在携程酒店搜索中的重要性和应用价值，对向量引擎进行合适的选型和设计，能够实现更精准高效的酒店搜索服务，提升用户的搜索体验。
生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来在人工智能生成内容（Artificial Intelligence...本文将深入探讨GANs在AIGC中的应用，并通过一个代码实例来展示其工作原理。...GANs在AIGC中的应用 GANs在AIGC领域有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面： 图像生成：GANs能够生成逼真的图像，包括人脸、风景和艺术作品等。...生成与强化学习结合：将GANs与强化学习相结合，探索在复杂环境中生成高质量内容的新方法。例如，在游戏开发中，GANs可以用于生成多样化的游戏场景和角色。...结论 生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用展示了其强大的生成能力和广泛的应用前景。通过改进训练稳定性、增强生成样本的多样性和减少计算资源需求，研究者们不断推动GANs技术的发展。
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。...你可以在这个链接找到更多关于dense_vector的信息。 在接下来的部分，我将展示如何创建一个简单的Elasticsearch索引，该索引包含基于文本嵌入的向量搜索功能。...3.2 导入数据 接下来，我们可以将我们的文档及其相应的向量导入到索引中。...我们拿文档1的向量作为检索条件，执行结果如下： 四、结语 基于向量的搜索方法正在不断发展，Elasticsearch也在不断改进和扩展其功能以跟上这一趋势。...使用dense_vector字段和相关的搜索方法，我们可以在Elasticsearch中实现复杂的向量搜索，为用户提供更精确和个性化的搜索体验。
一、Vector类搜索向量中的元素常用方法 1.Object firstElement()：返回的是这个向量的第一个元素。...Object obj=v.firstElement(); System.out.println("返回v集合中的第一个元素："+obj); } } 运行的结果如下所示：...五、总结 本文主要介绍了Vector类搜索向量中的元素常用方法、Vector类获取向量的基本信息常用方法、Vector类的void setSize(int newSize)方法是设置集合的容量大小、void...Vector类搜索向量中的元素常用方法有firstElement()方法是返回向量的第一个元素、lastElement()方法是返回向量的最后一个元素、ElementAt(int index)方法返回指定...Vector类获取向量的基本信息常用方法有capacity()方法返回的是这个向量的当前容量、size()方法返回的是这个向量的元素数。通过本文的学习，希望对你有所帮助！
向量特征：稀疏向量 因此，一个物体可能具有各种特征。具有红色、绿色和蓝色成分的颜色是最简单的例子。在现实生活中，它通常更复杂。 例如，在文本搜索中，我们可以将文档表示为高维向量。...例如，"苹果"这个词可能与水果和科技公司相关联，没有任何区别，因此在搜索中可能会对它们进行类似的排名。 但请考虑一下这个类比：在向量空间中，哪两个物体的距离更近：一只猫和一只狗，还是一只猫和一辆车？...，这一点很重要，因为不支持这种数据类型的数据库必须先添加它，因为密集向量通常存储在浮点数组中。...混合搜索模型在需要精确关键字匹配（传统搜索技术提供）和更广泛的上下文识别（向量搜索功能提供）的情况下表现出色。这种平衡的方法可以提高搜索结果的准确性。...在他们的方法中，他们使用经典的 BM25 作为第一阶段排名模型，并仅根据 BM25 模型计算排名前 K 个文档的混合分数。结果发现，混合搜索模式在大多数测试中都优于它们中的每一个。
图片您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。...向量也使用相同的方式集成：新向量在索引时缓冲到内存中。当超过索引缓冲区的大小或必须使更改可见时，这些内存中的缓冲区将被序列化为段的一部分。...HNSW 是向量搜索的热门选择，因为它相当简单，在向量搜索算法的比较基准上表现良好，并且支持增量插入。...向量还集成在 Elasticsearch 的脚本 API 中，允许执行精确的强力搜索，或利用向量进行重新评分。现在让我们深入探讨通过 Apache Lucene 集成向量搜索的优缺点。...您可以随意在现有部署中尝试向量搜索，或者在 Elastic Cloud 上免费试用Elasticsearch Service（始终具有最新版本的 Elasticsearch）。
在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...深度神经网络通过构造稀疏id特征的稠密向量表示，使得模型能有更好的泛化性，同时，为了让模型能更好的拟合大促期间商品特征数据的剧烈变化，在深度网络的最后一层增加商品id类特征，id组合特征和实时的统计量特征...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的
像 Milvus[3] 这样的向量数据库允许你比较任何你可以向量化的数据。你甚至可以在你的 Jupyter Notebook[4] 中做到这一点。但是 向量相似性搜索[5] 是如何工作的呢？...例如，你的屏幕离你的脸有多远。 L2 或欧几里得距离是如何工作的？ l2 那么，我们已经想象了 L2 距离在空间中是如何工作的；在数学中它是如何工作的呢？让我们首先将两个向量想象为一列数字。...这意味着我们在使用倒排文件索引[10]或类似HNSW[11]的图索引时应该小心使用内积。 译注：在倒排文件索引或HNSW（一种图索引方法）这类数据结构中，我们通常希望快速找到与给定查询最相似的项。...在向量嵌入方面，汉明距离只适用于二进制向量。浮点向量嵌入[12]是由神经网络的倒数第二层输出的，由 0 到 1 之间的浮点数。...向量相似度搜索度量总结 在这篇文章中，我们了解了三种最有用的向量相似度搜索度量：L2（也称为欧几里得）距离、余弦距离和内积。每种度量都有不同的使用场景。欧几里得距离用于我们关心大小的差异。
本文主要介绍生成对抗网络模型（Generative Adversarial Network）在图表征学习中的最新进展。...判别器D的实现是两个节点向量的内积再取sogmoid： 生成器G的基本实现是一个softmax函数，即选择离Vc向量距离最接近的V： 论文的另一个技术贡献在于设计了一个基于宽度有限搜索的生成规则，使得生成器每次寻找邻居节点的时候不需要将...论文中对每个节点维持一个社区归属度的向量，向量的每一维表示该节点属于对应社区的权重，如下图（V为节点id，C为社区id）： 论文首先证明，在现实图网络中，团的结构更容易出现在社区当中，即，在同一个社区中的几个节点比跨社区的几个节点更容易出现两两相连的情况...另外，将编码的向量与GAN模型中的生成器产生的向量分别作为正负样本去训练判别器。 最终的节点向量表征几时编码器产生的结果。...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。
概述 前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。...对于搜索系统来说，召回通常是由倒排召回构成，倒排召回的简单原理如下图所示： 对于Document，首先对其关键词的提取，并将其索引化，在索引中，其key是核心词，value对应了item的列表，这便是倒排索引的来源...基于词匹配的方式无法加入个性化的特征，因此在召回匹配的过程中无法进行个性化的操作。 多模态特征的融合。这一点与个性化类似。 前面介绍到的基于向量召回的召回算法能够很好的解决上述提到的问题。...在MGDSPR中着重要解决的问题是如何优化相关性的问题，这一点在其他的文章中很少提及，但是搜索中的相关性问题对于向量召回来说是避不开的一个问题，而且是一个较难解决的一个问题。 2....相关性控制模块 在搜索系统的向量召回中，存在很大的相关性的问题，尽管在模型上已经对query进行多粒度的建模，但是对于电商系统来说，还存在着品牌，型号，类目，颜色等更细粒度的相关性，为了能对系统具有更好的相关性控制能力
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...Turnbull出现的每一处（以及有David G. Turnbull的地方）！ 结合 好的，进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？...首先，如上所述，所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。...MongoDB中条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式...MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or 下面是具体一个PHP例子中的$filter数组： array(3) { ["$or"]=> array(2) { [0]=>
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...在自然语言处理中，GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域，GAN可以用于生成医学图像，辅助医生进行诊断。在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。...总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。...无论是在艺术创作、医疗诊断还是自然语言处理，生成对抗网络都将持续发挥着重要的作用。 结尾
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
openGauss向量化引擎在排序过程中，需要通过UseMem函数统计其内存使用。...比如在Batchsortstate：：InitCommon函数中： 第732行m_storeColumns.Init会申请对m_storeColumns.m_memValues申请10240* sizeof...(MultiColumns));但是在第735行统计使用内存的时候，从m_storeColumns开始了，应该是从m_storeColumns.m_memValues这里开始才准确吧。...这两个地址获取的GetMemoryChunkSpace大小明显不一样，通过修改代码分别获取下图中大小： 得到的结果分别为： work_mem最小是64KB，在此情况下，光在第732行处就用掉了245816B...，大概240KB，超过了64KB，应该LackMem报错的。
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