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模态+Recorder︱模态循环网络图像文本互匹配

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不同主要可以被分为两大类:1)一对一匹配和2)匹配,如图1所示。 图1:图像文本匹配常用方法之间对比。....该文与之前通过 one-hot 向量,然后经过嵌入提取词向量表达方法不同,利用了 CNN 网络来表达单词信息,进而能够很好抓住过去历史信息,用于指导当前时刻单词生成。...因此,我们提出了一种基于选择式模态循环网络图像文本匹配方法,可以选择性关注和匹配图像文本中语义实例。...考虑到草图与自然图像可能存在视角特征表达,且不同视角作用差异较大,我们提出了一种基于视角选择视角跨模态匹配算法。...模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源模态多媒体数据;因此,亟需能够适应各种模态信息检索系统,例如,在搜索“Dunkirk”电影时,应返回影评相关文本数据、包含相关视频片段视频数据、以及相关音频数据

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图演示高效神经架构搜索

Le, Jeff Dean等作者提出一种使用预定义神经网络结构,通过增强学习框架借助宏搜索(macro search)和微搜索(micro search)产生新神经网络方法。...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)文中动画顺序并不反映实际处理流。...与其他NAS算法一样, ENAS中有3个核心概念: 搜索空间 — —所有不同可能产生架构或可能被生成子模型; 搜索策略 — —构建这些架构或子模型方法; 效果评估 — —度量子模型性能方法。...ENAS作者提出2种搜索和生成架构策略: 宏搜索搜索搜索方法就是让控制器设计整个网络架构。采用该方法论文包括Zoph和Le写NAS、FractalNet和SMASH等论文。...控制器第6、7时点输出 (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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搜索引擎关键采集域名采集URL采集联系信息采集工具

搜索引擎关键采集域名采集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关键对应搜索结果(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url种子地址,源源不断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搜索引擎,而且还在持续集成添加中......图片Msray-plus主要功能1:关键采集MSRAY-PLUS可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入关键对应搜索结果...并可显示拓展来源;支持持续性根据种子关键,全自动拓展出相关并采集(无限采集);2:外链采集任务引擎MSRAY-PLUS可从用户提供url种子地址,源源不断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时间2:资源来源聚道有限,单一3: 资源杂乱,无效数据,不都精准4:获取资源陈旧,过时MSRAY-PLUS提供基于浏览器图形化操作界面

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MOne︱基于无监督主题得分

1 开源今日头条数据 又开源了一个某机构整理今日头条数据,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,但是也是非常好包收集源...十招教你做出拿得出手PPT|,|互联网,美国,ppt,powerpoint,幻灯片,演示文稿,微软,字体列表|,| 由开源内容就可以构建一套新闻类包。...基于前面整理包素材内容,包含粒度四样内容:每个分属主题、分属主题频数、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词性就可以比较好筛选出这些关键。当然这些关键把顺序打乱了。...,笔者为了方便自己记忆,有如下函数: getPseg:按照词性进行分词,可以有效将定义关键暴露出来; totalTopic,粗粒度主题得分,每个基本属性,不带词频,[‘体育’,’新闻’] perTopic

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广播公司如何利用CDN增加直播弹性和性能

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见解与案例分析。...目录 直播视频服务不断增加大环境与面临挑战 视频需求急剧增加 举办大型体育赛事挑战 当前互联网传输挑战 直播和视频点播来源访问挑战 性能进一步降低原因与解决方案 缺乏负载平衡工具 缺少实时监控...建立一个有弹性架构 - 全球 CDN 用正确协议部署 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大环境与面临挑战 视频需求急剧增加...而解决问题第一步就是检测错误情况是否发生了,通过监测正确 KPls 来衡量你交付效率,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警报系统 建立一个有弹性架构...- 全球 CDN 主讲人进一步介绍了如何建立一个有弹性架构,也即全球 CDN。

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业务建模在美团搜索排序中实践

美团搜索排序是一个典型业务混合排序建模问题,这种业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家业务场景业务排序建模优化工作,希望能对从事相关工作同学有帮助。...美团搜索排序是一个典型业务混合排序建模问题,一个典型业务搜索场景是当用户搜索地点,如 “望京” 时候,用户需求不是很明确,此时搜索结果页如下图 1 所示,下方商家列表中会包含望京附近餐饮...本文分享了美团搜索业务排序建模优化工作,我们主要聚焦在到店商家业务场景,后续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业务融合建模;第三部分会介绍精排模型业务排序建模...多路融合层:使用查询特征、上下文场景特征构建配额模型,进行不同业务候选集数量控制,实现用户需求精确理解。...对于业务意图模糊搜索,比如用户搜索“五道口”,需要根据用户、查询、场景等多种因素来综合判断用户业务意图。

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MOne︱基于无监督主题得分 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PPT|,|互联网,美国,ppt,powerpoint,幻灯片,演示文稿,微软,字体列表|,| 由开源内容就可以构建一套新闻类包。...基于前面整理包素材内容,包含粒度四样内容:每个分属主题、分属主题频数、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词性就可以比较好筛选出这些关键。当然这些关键把顺序打乱了。...,笔者为了方便自己记忆,有如下函数: getPseg:按照词性进行分词,可以有效将定义关键暴露出来; totalTopic,粗粒度主题得分,每个基本属性,不带词频,[‘体育’,’新闻’] perTopic

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Sensory发布支持多语音助理唤醒嵌入式语音技术

Jeff Bezos说, 同步唤醒此可以为消费者带来更多选择和更佳体验。 得益于与众多语音服务商深入合作,为其产品开发嵌入式唤醒,我们可以快速为客户提供唤醒各种组合。...但组合唤醒也会带来显著问题,即如何仍然保证最优性能(optimal performance)。...Sensory TurlyHandsfree采用新技术来支持唤醒,同时避免了错误率线性增加(without linearly increase the error rate),这也是同时采用唤醒所面临技术挑战...若采用传统技术,唤醒带来是单个唤醒错误率线性叠加,带来FA(False accept)和FR(False accept)大幅增加。...不仅如此,Sensory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语音模型。

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基于搜索引擎和深度学习技术自动问答

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向量 当涉及到相似或匹配关系时要考虑相似度计算,典型方法是cos...在不断查找资料过程中我发现了AIML,非常棒的人工智能标记语言。Alice是一个基于AIML实现关键匹配和简单推理聊天机器人,它语料库非常之大,不过是英语。...但是他仅仅是基于关键匹配和简单推理,缺少语义理解能力,虽然它可扩展性非常强,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过程中,我发现了互联网上有许多半结构化数据。...抽取出来实体和属性是很容易在百度百科中搜索。但问题又来了,如果问“王思聪老爹是?”这类问题,Eric就找不到答案了。为了解决这个问题,我引入了哈工大同义林进行关键扩展。...总结: 目前Eric还很稚嫩,还存在包括但不仅限以下问题: 1.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答案,没有自己“思维”抽象能力。 4.问答结果如何评估?

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utf8中文字符串模式匹配算法优化

设规则条数为n,规则平均长度是m,这是一个O(n*m)时间复杂度。当规则数有几十万之多是,这个阶段非常耗时。 再说匹配模式阶段算法。...简单地讲,Boyer-Moore算法预先计算两张“跳字符”表,籍此提高匹配速度,它本身解决问题是单模式匹配,但面对模式问题时需要做一些简单调整,而且,随着模式数增长,当模式数目大大超过待检查字符串长度时...前部分步骤与例3一样,当所有“熵”是1模式对应模式规则被检查发现不匹配后,再找到“雪诺”对应所有模式规则: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概括为: 已找到 n 个彼此不相同模式,并且已经查找过 m 个模式对应规则皆不匹配,还剩余 n -m 个模式对应模式规则需要被检查。...这时取第 m + 1个模式对应所有模式规则。对于其中每个规则,取得它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

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VLookup等方法在大量列数据匹配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情况下,是否有办法进行适当改善,以提高数据匹配查找效率呢?...: 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...在思考这些问题时候,我突然想到,Power Query进行合并查询步骤,其实是分两步: 第一步:先进行数据匹配 第二步:按需要进行数据展开 也就是说,只需要匹配查找一次,其它需要展开数据都跟着这一次匹配而直接得到...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 在批量性匹配查找列数据情况下,通过对Index和Match函数分解使用,先单独获取所需要匹配数据位置信息,然后再根据位置信息提取所需数据,效率明显提升,所需匹配提取列数越多,

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大规模环境下基于语义直方图机器人实时全局定位图匹配

摘要 基于视觉机器人同时定位与建图(MR-SLAM)核心问题是如何高效、准确地进行机器人全局定位(MR-GL),第一个问题是,由于存在明显视点差异,因此难以进行全局定位,基于外观定位方法在视点变化较大情况下往往会定位失败...左边是语义图,搜索路径从起点(蓝色)开始,路径信息记录为右侧预先安排柱状图,两个描述子之间相似性得分可以通过归一化点积得到 我们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真实数据集...首先,我们在SYNTHIA数据集上展示了我们方法与以前方法之间定量比较。其次,我们展示了我们机器人全局定位方法性能,我们将我们方法应用于同质和异构机器人系统。...B.全局定位机器人 数据集和具体细节:我们考虑另一个问题全局定位多个大规模测距由多个机器人产生,这是机器人SLAM地图融合关键步骤,评估了我们方法在异构和同质机器人系统中性能。...第一个是大视角差异,这在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方法,本文提出了一种基于语义直方图描述子,正因为如此,图匹配被表示为两个描述子集之间点积

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CVPR2021| 基于自监督学习视图立体匹配 (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视图立体匹配...(Multi-view Stereo, MVS)取得了显著进展,但是这些方法通常依赖于大量标注数据,然而视图深度估计真值标签数据获取是比较具有挑战性。...因此文本提出一种适用于视图立体匹配自监督学习框架,此框架采用了两阶段训练策略。...(CVPRW2019) 以UnsupMVS方法为例,无监督视图立体匹配是指在没有ground-truth深度图情况下,利用视图光度一致性进行监督方法。...consistency, CVPRW2019 4、Mvsnet: Depth inference for unstructured multi-view stereo, ECCV2018 基于深度学习视图立体匹配

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

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

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意外解决了Win10搜索功能失效一年问题

前言 如题,博主搜索功能失效很久了(是电脑自动重启后坏掉),表现为两部分: 任务栏有搜索框但点击没反应 文件资源管理器搜索框能输入但搜索不了(电脑上管理员账户可以使用) 期间尝试了从网上找到各种解决办法...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。 但是引起我注意是回答末尾 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 会出现如图界面 我看了Setting,是一些和联系人有关设置。 图片 然后我以为干了一件和恢复搜索功能不相关事,点Win时候不小心点到了。...于是我去试文件资源管理器搜索,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,求懂大佬告知。

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SIGIR 2022 | 场景多任务优化在支付宝数字金融搜索应用

以基金搜索为例,它包含: 入口场景:  主搜(即支付宝首页顶端搜索框,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:不同搜索词类型会触发不同搜索卡片,例如:  热门基金:指用户搜索 “基金”,“股票基金” 等品类时,会展示类似推荐逻辑 “热门基金” 卡。...基金产品:指搜索精准产品名,或板块(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,还能应用到其他场景多任务算法场景。 将 AESM 模型部署在数金搜索四个子场景中,相对于各个各场景中单独部署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 触发逻辑不同,搜 "基金","股票型基金" 等泛品类会触发热门基金卡片,而其他基金则会触发基金产品卡。 任务层主要存在任务间差异。

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KDD 2018 | 腾讯提出用于文本匹配信道信息交叉模型,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研究者提出一种用于文本匹配新模型 MIX,这是一个信道信息交叉模型,大大提升了文本匹配准确率,在 QQ 浏览器搜索直达业务使用中也表现出了优秀性能...早期文本匹配方法包括基于检索知识库自动问答,以及基于匹配和特征交叉(feature crossing) ad-hoc 检索 [17, 24]。...本论文作者设计了一个信道信息交叉模型(Multi-Channel Information Crossing,MIX),这是一个用于文本匹配信道卷积神经网络(CNN)模型,它在腾讯线上流量中表现出了优秀性能...另一个中文搜索结果数据集是在用户同意情况下从腾讯 QQ 浏览器收集,并从每天 1000 万活跃用户产生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成本。

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大数据究竟有“大”?谷歌搜索规模为 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)规模大小,并将它们与大型强子对撞机(LHC)电子设备所检测到数据做了对比...但商业公司数据量也不容小觑,比如,亚马逊S3存储数据量也达到了大约 500 EB,大致相当于谷歌搜索(62 PB) 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流量比单纯数据生产者要一到两个数量级。...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 所提供信息,假设谷歌年度平均页面大小约为 2.15 MB,截至 2021 年,Google 搜索引擎数据总规模应约为 62 PB。

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VLookup及Power Query合并查询等方法在大量列数据匹配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情况下,是否有办法进行适当改善,以提高数据匹配查找效率呢?...: 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...在思考这些问题时候,我突然想到,Power Query进行合并查询步骤,其实是分两步: 第一步:先进行数据匹配 第二步:按需要进行数据展开 也就是说,只需要匹配查找一次,其它需要展开数据都跟着这一次匹配而直接得到...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 在批量性匹配查找列数据情况下,通过对Index和Match函数分解使用,先单独获取所需要匹配数据位置信息,然后再根据位置信息提取所需数据,效率明显提升,所需匹配提取列数越多,

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Hyperscan 超扫描算法:用于现代CPU“快速-模式”正则表达式匹配

Hyperscan 超扫描算法:用于现代CPU“快速-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,商品服务器上正则表达式匹配性能仍然不适合直接服务于当今大网络带宽。相反,高性能DPI实际最佳实践,通常采用多字符串模式匹配作为昂贵正则表达式匹配先决条件。...其次,字符串匹配和正则表达式匹配,作为两个独立任务执行,前者仅作为后者触发器。当执行相应正则表达式匹配时,这会导致字符串关键字重复匹配。...其次,字符串匹配,作为正则表达式匹配一部分运行,而不是仅作为触发器使用。与基于前置过滤器设计不同,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FA组件匹配,从而允许高效CPU利用率。

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