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多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配

为了处理这一问题，现有方法按照对图像文本对应关系建模方式的不同主要可以被分为两大类：1)一对一匹配和2)多对多匹配，如图1所示。 图1：图像文本匹配常用方法之间的对比。...．该文与之前通过 one-hot 向量，然后经过词嵌入提取词向量的表达方法不同，利用了 CNN 网络来表达单词信息，进而能够很好的抓住过去的历史信息，用于指导当前时刻单词的生成。...因此，我们提出了一种基于选择式多模态循环网络的图像文本匹配方法，可以选择性关注和匹配图像文本中的语义实例。...考虑到草图与自然图像可能存在多视角的特征表达，且不同的视角作用差异较大，我们提出了一种基于视角选择的多视角跨模态匹配算法。...多模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源的多模态多媒体数据；因此，亟需能够适应各种模态的信息检索系统，例如，在搜索“Dunkirk”电影时，应返回影评的相关文本数据、包含相关视频片段的视频数据、以及相关音频数据

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多图演示高效的神经架构搜索

Le, Jeff Dean等作者提出一种使用预定义的神经网络结构，通过增强学习框架借助宏搜索(macro search)和微搜索(micro search)产生新的神经网络的方法。...本文目的是向读者介绍，如何使用宏搜索/微搜索策略，生成新的神经网络。本文会用图片和动画引导作者逐步理解，有时候(由于向量化等因素)文中动画的顺序并不反映实际的处理流。...与其他NAS算法一样, ENAS中有3个核心概念: 搜索空间 — —所有不同的可能产生的架构或可能被生成的子模型； 搜索策略 — —构建这些架构或子模型的方法； 效果评估 — —度量子模型性能的方法。...ENAS作者提出2种搜索和生成架构的策略: 宏搜索 微搜索 宏搜索方法就是让控制器设计整个网络架构。采用该方法的论文包括Zoph和Le写的NAS、FractalNet和SMASH等论文。...控制器第6、7时点的输出 (第1, 3层和5×5卷积操作)对应于子模型中卷积层4(紫色)。 结束 这样就完成了—— 用宏搜索生成的一个子模型! 接下来是微搜索. 注意: 微搜索不像宏搜索那么直观。

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多搜索引擎关键词采集域名采集URL采集联系信息采集工具

多搜索引擎关键词采集域名采集URL采集联系信息采集工具图片Msray-plus，是一款采用GO语言开发的企业级综合性爬虫/采集软件。...1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理...支持多种搜索引擎目前已经集成了市面上主流的搜索引擎，而且还在持续的集成添加中......图片Msray-plus主要功能1：关键词采集MSRAY-PLUS可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果...并可显示拓展词的来源；支持持续性的根据种子关键词，全自动拓展出相关词并采集(无限采集)；2：外链采集任务引擎MSRAY-PLUS可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据（无限爬取），...在现实生产过程中我们会遇到很多瓶颈：1：线下获取资源效率低下，往往都在拜访过程中浪费大量的时间2：资源来源聚道有限，单一3: 资源杂乱，无效数据多，不都精准4：获取资源陈旧，过时MSRAY-PLUS提供基于浏览器的图形化操作界面

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MOne︱基于词包的无监督多主题得分

1 开源的今日头条数据 又开源了一个某机构整理的今日头条数据，可见：今日头条中文新闻文本(多层)分类数据集 本数据集有1000+分类，2914000条数据，虽然没有放开正文，但是也是非常好的词包收集源...十招教你做出拿得出手的PPT|,|互联网,美国,ppt,powerpoint,幻灯片,演示文稿,微软,字体列表|,| 由开源的内容就可以构建一套新闻类的词包。...基于前面整理的词包素材内容，包含词粒度的四样内容：每个词分属主题、分属主题频数、词TF/IDF信息。...3.2 用户词典载入 jieba.add_word并规定词性，然后分词时候根据自定义的词性就可以比较好的筛选出这些关键词。当然这些关键词把顺序打乱了。...，笔者为了方便自己记忆，有如下的函数： getPseg:按照词性进行分词，可以有效将定义的关键词暴露出来； totalTopic，粗粒度主题得分，每个词基本属性，不带词频，[‘体育’,’新闻’] perTopic

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广播公司如何利用多CDN增加直播的弹性和性能

Gautier Demond，主讲人分享了他对广播公司如何通过多 CDN 战略提高直播弹性和性能的见解与案例分析。...目录 直播视频服务不断增加的大环境与面临的挑战 视频需求的急剧增加 举办大型体育赛事的挑战 当前互联网传输的挑战 直播和视频点播的来源访问的挑战 性能进一步降低的原因与解决方案 缺乏负载平衡工具 缺少实时监控...建立一个有弹性的架构 - 全球 CDN 用正确的协议部署 Multi CDN 把内容来源放在中立区域 考虑替代交付方法 客户端实时分析和负载平衡器 直播视频服务不断增加的大环境与面临的挑战 视频需求的急剧增加...而解决问题的第一步就是检测错误情况是否发生了，通过监测正确的 KPls 来衡量你的交付效率，包括三个关键参数 缓冲率 播放失败 5xx 错误 根据这三个关键指标建立一个适当的警报系统 建立一个有弹性的架构...- 全球 CDN 主讲人进一步介绍了如何建立一个有弹性的架构，也即全球 CDN。

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多业务建模在美团搜索排序中的实践

美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作，希望能对从事相关工作的同学有帮助。...美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，一个典型的多业务搜索场景是当用户搜索地点，如 “望京” 的时候，用户的需求不是很明确，此时搜索的结果页如下图 1 所示，下方的商家列表中会包含望京附近餐饮...本文分享了美团搜索中的多业务排序建模优化工作，我们主要聚焦在到店商家多业务场景，后续的内容会分为以下四个部分：第一部分是对美团搜索排序分层架构进行简单介绍；第二部分会介绍多路融合层上的多业务融合建模；第三部分会介绍精排模型的多业务排序建模...多路融合层：使用查询词特征、上下文场景特征构建配额模型，进行不同业务候选集的数量控制，实现用户需求的精确理解。...对于业务意图模糊的搜索词，比如用户搜索“五道口”，需要根据用户、查询词、场景等多种因素来综合判断用户的业务意图。

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MOne︱基于词包的无监督多主题得分 练习题

条数据，虽然没有放开正文，但是也是非常好的词包收集源，于是笔者花了很久整理一版本。...十招教你做出拿得出手的PPT|,|互联网,美国,ppt,powerpoint,幻灯片,演示文稿,微软,字体列表|,| 由开源的内容就可以构建一套新闻类的词包。...基于前面整理的词包素材内容，包含词粒度的四样内容：每个词分属主题、分属主题频数、词TF/IDF信息。...3.2 用户词典载入 jieba.add_word并规定词性，然后分词时候根据自定义的词性就可以比较好的筛选出这些关键词。当然这些关键词把顺序打乱了。...，笔者为了方便自己记忆，有如下的函数： getPseg:按照词性进行分词，可以有效将定义的关键词暴露出来； totalTopic，粗粒度主题得分，每个词基本属性，不带词频，[‘体育’,’新闻’] perTopic

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Sensory发布支持多语音助理的多唤醒词嵌入式语音技术

Jeff Bezos说， 多同步唤醒此词可以为消费者带来更多的选择和更佳的体验。 得益于与众多语音服务商的深入合作，为其产品开发嵌入式唤醒词，我们可以快速为客户提供多唤醒的各种组合。...但组合多唤醒词也会带来显著的问题，即如何仍然保证最优的性能(optimal performance)。...Sensory TurlyHandsfree采用新的技术来支持多唤醒词，同时避免了错误率的线性增加(without linearly increase the error rate)，这也是同时采用多唤醒所面临的技术挑战...若采用传统技术，多唤醒词带来的是单个唤醒词错误率的线性叠加，带来FA(False accept）和FR（False accept）大幅增加。...不仅如此，Sensory的技术可以支持识别不同用户身份，可以为不同用户匹配不同的语音模型。

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基于多搜索引擎和深度学习技术的自动问答

要把深度学习运用到聊天机器人中，关键在于以下几点： 对几种神经网络结构的选择、组合、优化 因为是有关自然语言处理，所以少不了能让机器识别的词向量 当涉及到相似或匹配关系时要考虑相似度计算，典型的方法是cos...在不断查找资料的过程中我发现了AIML，非常棒的人工智能标记语言。Alice是一个基于AIML实现关键词匹配和简单的推理的聊天机器人，它的语料库非常之大，不过是英语的。...但是他仅仅是基于关键词匹配和简单的推理，缺少语义理解的能力，虽然它的可扩展性非常强，但是如果只做到这步的话，我想我是没办法顺利毕业了。 在研究AIML的过程中，我发现了互联网上有许多半结构化数据。...抽取出来的实体和属性是很容易在百度百科中搜索到的。但问题又来了，如果问“王思聪的老爹是？”这类问题，Eric就找不到答案了。为了解决这个问题，我引入了哈工大的同义词词林进行关键词扩展。...总结： 目前的Eric还很稚嫩，还存在包括但不仅限以下问题： 1.多轮对话能力为零 2.回答没有情感 3.对于搜索引擎都找不到的答案，没有自己的“思维”抽象能力。 4.问答的结果如何评估？

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utf8中文字符串的多模式匹配算法的优化

设规则条数为n，规则的平均长度是m，这是一个O(n*m)的时间复杂度。当规则数有几十万之多是，这个阶段非常耗时。 再说匹配多模式阶段的算法。...简单地讲，Boyer-Moore算法预先计算两张“跳字符”的表，籍此提高匹配速度，它本身解决的问题是单模式的匹配，但面对多模式的问题时需要做一些简单的调整，而且，随着模式数的增长，当模式数目大大超过待检查字符串的长度时...前部分步骤与例3一样，当所有“熵”是1的模式对应的多模式规则被检查发现不匹配后，再找到“雪诺”对应的所有多模式规则：Rule3,Rule4,Rule5。此时，需要检查这三个规则吗？不需要！...因为不可能匹配到。这个断言可以一般性的概括为： 已找到 n 个彼此不相同的模式，并且已经查找过 m 个模式对应的规则皆不匹配，还剩余 n -m 个模式对应的多模式规则需要被检查。...这时取第 m + 1个模式对应的所有多模式规则。对于其中每个规则，取得它的size，即这条规则由多少个模式组成。如果 size > (n - m)，那么，可以立即肯定这个Rule无法匹配。

3.8K30

VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

那么，在数据量较大，需要批量进行数据匹配查找的情况下，是否有办法进行适当的改善，以提高数据的匹配查找效率呢？...： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示： 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新...在思考这些问题的时候，我突然想到，Power Query进行合并查询的步骤，其实是分两步的： 第一步：先进行数据的匹配 第二步：按需要进行数据的展开 也就是说，只需要匹配查找一次，其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...也就是说，每次为了查找到一个数据，都需要从订单表的2万多条数据里搜索一遍，这种效率自然会很低。...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

4.2K50

大规模环境下基于语义直方图的多机器人实时全局定位图匹配

摘要 基于视觉的多机器人同时定位与建图（MR-SLAM）的核心问题是如何高效、准确地进行多机器人全局定位（MR-GL），第一个问题是，由于存在明显的视点差异，因此难以进行全局定位，基于外观的定位方法在视点变化较大的情况下往往会定位失败...左边是语义图，搜索的路径从起点（蓝色）开始，路径信息记录为右侧预先安排的柱状图，两个描述子之间的相似性得分可以通过归一化点积得到 我们的方法在三个数据集上进行了测试，包括两个合成数据集和一个公开的真实数据集...首先，我们在SYNTHIA数据集上展示了我们的方法与以前方法之间的定量比较。其次，我们展示了我们的多机器人全局定位方法的性能，我们将我们的方法应用于同质和异构多机器人系统。...B.全局定位的多机器人 数据集和具体细节：我们考虑的另一个问题全局定位的多个大规模的测距由多个机器人产生的，这是多机器人SLAM地图融合的关键步骤，评估了我们的方法在异构和同质机器人系统中的性能。...第一个是大视角差异，这在多机器人系统中普遍存在，第二个困难是需要实时进行全局定位，这些困难促使我们开发一种更有效的方法，本文提出了一种基于语义直方图的描述子，正因为如此，图匹配被表示为两个描述子集之间的点积

65930

CVPR2021| 基于自监督学习的多视图立体匹配 (CVPR2021)

代码地址：Github: https://github.com/JiayuYANG/Self-supervised-CVP-MVSNet Self-sup CVP-MVSNet简介 尽管近年来基于深度学习的多视图立体匹配...（Multi-view Stereo, MVS）取得了显著的进展，但是这些方法通常依赖于大量标注的数据，然而多视图深度估计的真值标签数据获取是比较具有挑战性的。...因此文本提出一种适用于多视图立体匹配的自监督学习框架，此框架采用了两阶段的训练策略。...(CVPRW2019) 以UnsupMVS方法为例，无监督的多视图立体匹配是指在没有ground-truth深度图的情况下，利用多视图的光度一致性进行监督的方法。...consistency, CVPRW2019 4、Mvsnet: Depth inference for unstructured multi-view stereo, ECCV2018 基于深度学习的多视图立体匹配

1.2K10

使用 Weaviate 矢量搜索为 60 多万篇学术论文构建可扩展的知识图谱搜索

Keenious 通过筛选跨学科主题和研究领域来发掘隐藏的宝藏。 如果需要搜索更具体的内容，可以使用搜索单独浏览论文或文档中的每个句子。这将缩小搜索范围，同时保持它与文档的其余部分相关。...矢量搜索现在正处于一个重要且非常有趣的交汇处，它正在成熟并且成为搜索技术的主流，因为它好处是不可否认的。...就像倒排索引如何改变我们进行全文搜索的方式一样，像 Weaviate 这样的矢量搜索引擎正在推动下一代对文本、图像和知识图谱中的非结构化数据的搜索。...虽然我们的用例目前能够适用于Weaviate的单个节点实例，但最终我们还是需要一个可以无限扩展的向量搜索解决方案。在矢量搜索的世界里这是很麻烦的事情。...选择 Weaviate 使我们能够完全专注于为我们的搜索引擎开发出色的功能，这些功能涉及我们存储在 Weaviate 中的 60 多万个知识图谱嵌入。

53540

意外解决了Win10搜索功能失效一年多的问题

前言 如题，博主的搜索功能失效很久了（是电脑自动重启后坏掉的），表现为两部分: 任务栏有搜索框但点击没反应 文件资源管理器的搜索框能输入但搜索不了（电脑上的管理员账户可以使用） 期间尝试了从网上找到的各种解决办法...搜索和索引疑难解答 Windows Search服务重启 新建一个explorer.exe任务 …… 但是没有用，已经快适应不方便了。...于是去搜“Win10搜索功能失效”，看到一个回答，看起来没什么用。 但是引起我注意的是回答的末尾 图片 什么共享，没用过，看看。 操作 随便选一个文件，点共享，然后点联系人。...图片 会出现如图的界面 我看了Setting，是一些和联系人有关的设置。 图片 然后我以为干了一件和恢复搜索功能不相关的事，点Win的时候不小心点到了。...于是我去试文件资源管理器的搜索，如下： 图片 出现了搜索框，之前只有主页、共享和查看。 我想了想，只可能和前面点了共享有关，难道因为触发共享功能而恢复了搜索功能？ 我不理解，求懂的大佬告知。

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SIGIR 2022 | 多场景多任务优化在支付宝数字金融搜索的应用

以基金搜索为例，它包含： 多入口场景：  主搜（即支付宝首页顶端的搜索框，包含小程序， 生活号，理财等内容） 理财 TAB（指支付宝下方第二个 tab 理财的搜索框，又叫垂搜，专注于数金服务，如理财和保险...） 多种卡片：不同的搜索词类型会触发不同的搜索卡片，例如：  热门基金：指用户搜索 “基金”，“股票基金” 等品类词时，会展示类似推荐逻辑的 “热门基金” 卡。...基金产品：指搜索精准产品名，或板块词（如新能源，白酒基金等），会展示 “基金产品” 卡。 多维度目标：点击 (PVCTR)、购买转化 (CTCVR)，且用户交互行为相对电商更加复杂，决策周期更长。...值得注意，该方法不仅可应用于搜索，还能应用到其他多场景多任务的算法场景。 将 AESM 模型部署在数金搜索的四个子场景中，相对于各个各场景中单独部署的模型取得了显著提升。...卡片层主要存在 Query 差异性，其原因是搜索 query 触发逻辑的不同，搜 "基金","股票型基金" 等泛品类词会触发热门基金卡片，而其他基金词则会触发基金产品卡。 任务层主要存在任务间差异。

1.2K10

KDD 2018 | 腾讯提出用于文本匹配的多信道信息交叉模型，在真实任务中表现优异

选自腾讯 机器之心编译 参与：张倩、路 来自腾讯 MIG 移动浏览产品部和阿尔伯塔大学的研究者提出一种用于文本匹配的新模型 MIX，这是一个多信道信息交叉模型，大大提升了文本匹配的准确率，在 QQ 浏览器搜索直达业务使用中也表现出了优秀的性能...早期的文本匹配方法包括基于检索知识库的自动问答，以及基于词匹配和特征交叉（feature crossing）的 ad-hoc 检索 [17, 24]。...本论文作者设计了一个多信道信息交叉模型（Multi-Channel Information Crossing，MIX），这是一个用于文本匹配的多信道卷积神经网络（CNN）模型，它在腾讯的线上流量中表现出了优秀的性能...另一个中文搜索结果数据集是在用户同意的情况下从腾讯 QQ 浏览器收集的，并从每天 1000 万活跃用户产生的在线搜索流量中采样得来。...随着深度学习在计算机视觉、语音识别和推荐系统领域中的成功运用，近期很多研究致力于将深度神经网络模型应用于自然语言处理任务，以降低人工特征工程的成本。

1.1K20

大数据究竟有多“大”？谷歌搜索的规模为 62 PB，排名倒数第一

出于好奇心，一位意大利物理研究者 Luca Clissa 调查了 2021 年几个知名大数据源（谷歌搜索、Facebook、Netflix、亚马逊等等）的规模大小，并将它们与大型强子对撞机（LHC）的电子设备所检测到的数据做了对比...但商业公司的数据量也不容小觑，比如，亚马逊S3存储的数据量也达到了大约 500 EB，大致相当于谷歌搜索（62 PB）的 7530 倍。此外，流数据在大数据市场中也占有一席之地。...Netflix 和电子通信等服务产生的流量比单纯的数据生产者要多一到两个数量级。...他对谷歌搜索、YouTube、Facebook等等数据源进行了估算，结论如下：谷歌搜索：最近的一项分析估计，Google 搜索引擎包含 30 到 500 亿个网页。...根据 Web Almanac 所提供的信息，假设谷歌的年度平均页面大小约为 2.15 MB，截至 2021 年，Google 搜索引擎的数据总规模应约为 62 PB。

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VLookup及Power Query合并查询等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

那么，在数据量较大，需要批量进行数据匹配查找的情况下，是否有办法进行适当的改善，以提高数据的匹配查找效率呢？...： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示： 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新...在思考这些问题的时候，我突然想到，Power Query进行合并查询的步骤，其实是分两步的： 第一步：先进行数据的匹配 第二步：按需要进行数据的展开 也就是说，只需要匹配查找一次，其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...也就是说，每次为了查找到一个数据，都需要从订单表的2万多条数据里搜索一遍，这种效率自然会很低。...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

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Hyperscan 超扫描算法：用于现代CPU的“快速-多模式”正则表达式匹配器

Hyperscan 超扫描算法：用于现代CPU的“快速-多模式”正则表达式匹配器 Hyperscan: A Fast Multi-pattern Regex Matcher for Modern CPUs...尽管一直在努力，商品服务器上的正则表达式匹配的性能仍然不适合直接服务于当今的大网络带宽。相反，高性能DPI的实际最佳实践，通常采用多字符串模式匹配作为昂贵的正则表达式匹配的先决条件。...其次，字符串匹配和正则表达式匹配，作为两个独立的任务执行，前者仅作为后者的触发器。当执行相应的正则表达式匹配时，这会导致字符串关键字的重复匹配。...其次，字符串匹配，作为正则表达式匹配的一部分运行，而不是仅作为触发器使用。与基于前置过滤器的设计不同，Hypercan在整个正则表达式匹配过程中，跟踪字符串匹配的状态，并避免任何冗余操作。...第三，FA组件匹配，仅在匹配所有相关字符串和FA组件时执行。这消除了不必要的FA组件匹配，从而允许高效的CPU利用率。

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