模型输出指标分数的权重赋值和全文检索引擎背后的数学计算有着相似性。 这种数学上的相似让利用文本搜索开发Mahout推荐器的想法得以实现，借助如Elasticsearch这样的搜索引擎。 ?...推荐引擎的架构 电影信息数据被重新格式化，然后将其存储在Elasticsearch中用于搜索。 来自Apache Mahout的物品相似度算法根据用户对电影的已有评分来创建电影推荐的标识符。...Mahout尤其关注物品是如何在用户历史记录中共同出现的。共同出现是Apache Mahout计算被推荐物品显著性标识的基础。假设Ted喜欢电影A、B和C，Carol喜欢电影A和B。...系统输出相似度大于设定阈值的那些物品间。 Mahout ItemSimilarity作业的输出，给出了物品两两之间哪些总是共同出现、哪些能作为推荐依据。...全文搜索使用准确度（Precision）和召回率（Recall）评估搜索结果： 准确度 = 检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率 召回率 = 检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率 Elasticsearch
而最近流行的大模型，如GPT-3也在开放域问答上有一定的能力，那么如何在大的语言模型基础上融合知识呢，其实主要面临两个问题，1）检索什么知识，怎么检索。2）怎么讲检索知识加入。...双塔模型就众所周知，这里主要说怎么构建正负样本数据，以及损失函数，先说损失函数，主要和正样本相似度要比其他负样本拉开差距：\begin{array}{c}L\left(q_{i}, p_{i}^{+},...RETRO的答案是加入检索知识，剥离模型中用于存储知识的参数。检索：规模是万亿级别的token，因此并没有建立倒排，而是直接将句子块进行检索。...}\left(x_{(u-1) m+i} \mid\left(x_{j}\right)_{j<(u-1) m+i},\left(\operatorname{RET} \mathcal{D}\left(C_...编码阶段CA可以理解为输入（q）和检索结果的关联，而解码阶段，是去生成每一个字的时候，和检索结果的chunked cross attention，是一个实时生成的CA。
引擎框架介绍 TurboSearch 引擎主要有六大核心能力： 搜索核心组件：基础核心能力抽象和组件化，便于扩展，如索引计算、检索核心等。...同时为了降低多进程资源开销，构建了多线程 C++ 检索通信框架 smqRPC。 搜索基础服务：基于搜索核心组件分层包装的检索服务，主要包括离线索引、在线检索及检索接入三大层次。...比如，搜索 “吃鸡”，只召回吃饭相关的文章可能难以命中用户意图。将其拓展为 “和平精英”，或其他热点事件 Query，并将多次拓展结果融合，更容易命中用户意图。...如 “海底捞万象城店” 对应的粗粒度索引为 “P:海底捞 万象城 店”，保证结果能紧邻命中召回，如果在粗粒度检索无结果时，将再次使用 “海底捞”、“万象城”、“店” 进行检索召回。...实时数据与全量滚动无缝衔接，确保滚动 不会导致实时数据缺失。 2. 干预系统 在现网运营中，检索召回排序无法保证所有 Query 达到最佳。
最后，他讨论了如何在模型训练期间监控系统运行状况，并总结了大型模型投放的一些挑战和解决方案。 内容推荐 Mudgal 首先介绍了内容推荐系统的特点。...此外，广告客户必须被实时扣费，因为他们定义了一天内可以花费的最高预算。如果日志管道没有实时性能，平台可能会超出广告客户的预算，或给广告客户提供免费的展示次数。...一旦在投放期间将广告编入索引，检索服务器只需调用模型的用户部分，然后利用近似最近邻搜索算法（如 HNSW）在广告数据库索引中查找相关广告。 图 6：双塔模型部署 排名模型 接下来是排名模型。...例如，Pinterest 过去使用 XGBoost 进行训练，然后将其转换为 TensorFlow 模型，再将其转换为 Pinterest 的服务语言 C++。...总 结 Mudgal 概述了 Pinterest 的广告投放系统，以及他们如何在生产中大规模使用 ML。他还讨论了 Pinterest 如何在部署到生产环境之前和之后监控和测试他们的模型。
PCL 介绍 PCL（Point Cloud Library，点云库）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取...、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等；支持多种操作系统平台，可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。...（SLAM）、三维模型检索、三维场景语义分析、广义点云等综合技术内容。...RGBD 解决方案，势必会让虚拟现实走出实验室，因为现有的 RGBD 设备已经开始大量推向市场，只是缺少其他应用的跟进，这正是在为虚拟现实和人机交互应用铸造生态链的底部，笔者认为这也正是 PCL 为何在此时才把自己与世人分享的重要原因所在...libpcl I/O: 实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件(PCD)的读写。
kNN LM (Khandelwal et al., 2020): 通过输出插值直接检索连续的标记或短语，而不需要额外的训练。...增强检索器和语言模型之间的互动（C2）： 新的架构设计：开发超越输入增强的更专业的、集成的架构，如输出插值或中间融合。...在预训练中整合检索：探索在预训练阶段就整合检索的方法，以提高模型对检索上下文的利用。 预训练后的进一步适应：研究如何在预训练后对RA-LMs进行适应性调整，以提高其在各种下游任务中的有效性。...高效的端到端训练：研究如何在不牺牲检索组件的情况下，联合优化检索器和语言模型。...新的架构设计：开发新的RA-LM架构，以实现更深层次的检索器与语言模型之间的互动，例如通过输出插值或中间融合。
C 多假设目标姿态估计： 分割结果用于从场景云中提取每个对象的3D点云。然后使用SegNet预测的每个分割对象的语义标签，并从对象模型库中检索其相应的3D网格模型。...作者还指出了一些问题，如ICP 拟合得分（欧几里得误差得分）和IOU不能有效地区分好的配准和错误的配准。相比之下，作者提出的指标解决了高度对称的物体（例如油瓶）上存在的这些直接缺点。...PR2的Kinect1 (b)和 Kinect2 (c)上的标记示例。...自编码器架构对于每像素分类至关重要，因为它可以从每一层的输出重建输入，学习如何在最终分类层之前重建输入。DilatedNet利用扩张的卷积模块来聚合多尺度上下文信息而不会损失准确性。...两种网络的视觉差异如图6所示，其中SegNet和DilatedNet的输出显示为同一场景。需要注意的是，分割的质量会影响点云标记，并对框架中用于对象姿态估计的点到姿态配准方法的性能产生直接影响。
Python 算法高级篇：布谷鸟哈希算法与分布式哈希表 引言 在今天的计算机科学和分布式系统中，哈希算法是一项关键技术，它被广泛用于数据存储和检索。...哈希算法是一种将任意长度的输入数据转换为固定长度的输出数据的技术。哈希函数将输入映射到输出，这个输出通常称为哈希值或摘要。哈希算法的关键特点是，无论输入的大小如何，输出的长度都是固定的。...数据检索：在哈希表中查找数据的高效方式。 密码存储：存储密码的哈希值而不是明文密码，以增加安全性。 2....分布式哈希表 分布式哈希表是一种分布式系统中用于分布式数据存储和检索的数据结构。它使用哈希算法将数据分散存储在多台服务器上，以实现高性能和可扩展性。...本博客中，我们深入探讨了布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理，以及如何在 Python 中实现它们。这两种技术都具有广泛的应用，能够解决数据存储和检索的关键问题。
而数据库的商品量非常多，通常是十亿级，不可能做线性遍历，考虑到时效性，会引入快速向量近似检索方法，如 KDTree、TDM、LSH、PQ、HNSW 等等，我们采用的是 PQ 算法，这里不再赘述，网上有很多材料介绍其算法...模型系统方面，我们也做了一系列训练优化，简单描述其中的几点： 实现 c++ tokenizer，以 custom operator 方式加载到 tensorflow，离线训练和在线服务共用，保证 token...双胞胎网络 我们的训练数据来自于用户的搜索日志，通过将同一个 session 中用户购买的商品 ( 商品a ) 和没有购买的商品 ( 商品b ) 配对起来，并把购买未购买作为最终学习的 label，从而构造了用户查询...双胞胎网络结构有两个共享参数的模块，每个模块分别输入用户、查询和商品特征，每个模块采用 ReLU 作为激活函数，最终层的输出一个分数，两个模块的差值和数据 label 作为交叉熵损失函数的输入。...提升特征时效性：接入商品小时级的点击加购订单等实时信号，训练模型学习实时变化 实时在线校准：根据商品全站的点击订单等实时反馈信号，对模型原来的预测分数及时校准 提升模型的更新频率：优化训练数据生产流程，
在成功检索到相关文档后，RAG的生成模型接管任务。生成模型通常基于Transformer架构，如BERT或GPT，利用检索到的文档作为上下文生成对用户查询的回答。...输出答案：最终，生成的答案被返回给用户。由于参考了检索到的文档，这个答案通常比单独使用生成模型的回答更为准确和相关。...虽然这个过程可能看起来复杂，但采用有效的检索和生成算法可以在较短时间内完成整个流程。这使得RAG技术能够在实时应用中展现出色的性能，例如在线问答系统和实时文本生成。...如何在有效利用这些数据的同时，保障数据的隐私和安全，成为RAG技术在实际应用中的重要课题。...RAG技术 VS 纯生成模型（如GPT-3） 纯生成模型，如GPT-3，通常依赖于大量的数据和参数来生成文本。
现有一张Hbase的表，数据量千万级+，而且不断有新的数据插入，或者无效数据删除，每日新增大概几百万数据，现在已经有离线的hive映射hbase 提供离线查询，但是由于性能比较低，且不支持全文检索...，所以想提供一种OLAP实时在线分析的查询，并且支持常规的聚合统计和全文检索，性能在秒级别可接受 需求分析： hbase的目前的二级索引种类非常多，但大多数都不太稳定或成熟，基于Lucene的全文检索服务...技术实现 （1）搭建一套solr或者es集群，并且提前定制好schemal，本例中用的是solr单节点存储索引, 如果不知道怎么搭建solrcloud集群或者elasticsearch集群，请参考博客..., NAME=>'cf' （7）禁用表 disable 'c' （8）添加协处理器的jar： Java代码 alter 'c', METHOD => 'table_att', 'coprocessor...METHOD => 'table_att_unset',NAME =>'coprocessor$1' 卸载，完成之后，激活表 异常： （1）hbase的http-client组件与本例中用的最新的
上一篇（http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 ）写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析，今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志...，上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作，有一定的特殊性，如MapReduce，Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的。...大多数时候，我们的log都会输出到本地的磁盘上，排查问题也是使用Linux命令来搞定，如果web程序组成负载集群，那么就有多台机器，如果有几十台机器，几十个服务，那么想快速定位log问题和排查就比较麻烦了...，所以很有必要有一个统一的平台管理log，现在大多数公司的套路都是收集重要应用的log集中到kafka中，然后在分别导入到es和hdfs上，一个做实时检索分析，另一个做离线统计和数据备份。...总结： （1）方法一简单快速，不支持json格式的输出，打到kafka的消息都是原样的log日志信息 （2）方法二稍微复杂，需要自己扩展log收集类，但支持json格式的数据输出，对于想落地json数据直接到存储系统中是非常适合的
如果业务代码中用到了昵称字段，则需要做兼容性处理。 （3）轻松存储复杂数据。...[搜索手机] 我们项目中用到日志搜索就是利用 ELK。 Elasticsearch 就是 ELK 中的 E。...之前我写过一篇 Elasticsearch 原理的 ，通过倒排索引实现高效的全文检索。...关系型和NoSQL数据库的选型，考虑几个指标，数据量、并发量、实时性、一致性要求、读写分离、安全性、运维性等。根据这些指标，软件系统可分成几类。 管理型系统，如运营类系统，首选关系型。...离线计算，如大量数据分析，首选列式数据库。 实时计算，如实时监控，可以选时序数据库，或列式数据库。 面试结果：技术负责人觉得还行，但 HR 今天不在，等 HR 下次通知，后续就没通知了。完。
转自公众号 机器视觉 什么是PCL PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，...涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。...PCL的结构和内容 如图3PCL架构图所示，对于3D点云处理来说，PCL完全是一个的模块化的现代C++模板库。...PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。...； libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（PCD）的读写； libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等
商业视觉搜索系统，如 Google Goggles 和 Amazon Flow 等都用于检索事物的对应图片，查询图像。...与此同时，本篇论文也会阐述把物体检测运用到多视觉发现体验的过程，包括如何在图像推荐系统和视觉搜索系统的查询规格化中利用检测作为特征。...变量C的互动比 VGG 相似特征控制更多，超出了4.9%，表明视觉相似重量更大。...检索的物体探测 Flashlight 一个最重要的进步就是基于 Faster R-CNN 的实时物体检测，这为该产品提供了很多优势。...我们得到的最好反馈是 Flashlight 中用户互动增长了4.9%。要想检测物体，保持 Flashlight 中类别一致尤为重要。
Apache Lucene 全文检索、支持动态脚本；实现为一个Library 支持实时索引，但不支持层次结构 Sphinx 全文检索；实现为一个完整的Binary，二次开发难度大 支持实时索引，但不支持层次结构...其中： 广告主和推广计划：定义用于控制广告投放的各类状态字段 广告组：描述广告相关属性，例如竞价关键词、最高出价等 创意：与广告的呈现、点击等相关的字段，如标题、创意地址、点击地址等 一般地，广告检索、...挑战与目标 数据更新系统的主要工作是将原始多个维度的信息进行聚合、平铺、计算后，最终输出线上检索引擎需要的维度和内容。 业务场景导致上游触发可能极不规律。...如广告系统的实时预估模块，可使用Table存储模型使用的广告特征。 ? SQL 提供SQL语法，提供简单的SQL支持，进一步降低使用门槛。提供JDBC，进一步简化Java的调用。...擅长C++、Java等多种编程语言，对异步化系统、后台服务调优等有深入研究。 晓晖：广告平台搜索广告引擎组核心开发，负责实时更新流的设计与实现。
云计算平台(docker,kvm,openstack) 一、Linux lucene： 全文检索引擎的架构 solr： 基于lucene的全文搜索服务器，实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，...目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理 Redis： 由c语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。...Spark： Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中...Spark GraphX： GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以在Spark之上提供一站式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。...LAPACK： 著名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。 ATLAS： BLAS线性算法库的优化版本。
另外，也可以根据类簇中用户的倾向主题，给类簇打上解释性label，作为露出。 2. 倒排链 前文中，我们提到内容数据入库时的结构是 itemID - detail 这种形式。...随后将倒排链加载到分布式索引里，在拿到用户画像的兴趣tag后，我们根据tagID检索出倒排链，最后再根据倒排链中的itemID去正排里拉取详情即可。 3....日志采集：消息队列处理前后端的日志上报（点击/曝光/负反馈），采用Kafka，实时打到 Spark Streaming 处理实时数据，同时定期落地到 hdfs 上用以离线处理。...实时画像：采用 Spark Streaming 直接拉取 Kafka 的流实时进行衰减/合并计算，结果写入到 Redis，供线上使用。因为我们每天还会计算一次长期画像，因此短期画像只用保存一天即可。...最终的信息流中，我们从个性化的多路召回中拿到了一批内容，最后根据文章质量（点击量/点击率/阅读时长）统一排序，输出到用户侧，完成推荐。这样，一个推荐系统的完整流程便完成了。
在AI领域，“大模型”通常指的是具有大量参数的深度学习模型，它们能够处理复杂的任务，如自然语言处理（NLP）、图像识别等。...这种架构特别适用于需要结合检索信息和生成新内容的任务，如开放域问答、内容创作等。RAG架构的一般流程如下：检索阶段（Retrieval）：首先，系统会从知识库中检索出与输入查询相关的信息。...输出：最终生成的内容会被作为回答输出。在实际应用中，RAG项目架构可以根据不同的应用场景和需求进行定制和优化。...例如，检索系统可以使用不同的搜索引擎或推荐系统，而生成模型可以是传统的语言模型，也可以是专门为特定任务训练的模型。...如果你有关于RAG项目架构的具体问题，或者需要了解如何在特定的应用场景中实现这种架构，请提供更多的上下文信息，我会尽力提供帮助。
而如何有效地存储、检索和分析这些数据，成为了开发者们面临的关键问题。...本文将介绍如何在Java项目中引入Elasticsearch，并探讨其带来的优势。...二、Java项目中引入Elasticsearch的步骤 添加依赖 首先，在Java项目的构建文件（如Maven的pom.xml）中添加Elasticsearch的依赖。...实时分析：Elasticsearch能够实时处理和分析数据，提供近实时的搜索结果和数据分析报告。...四、总结 在Java项目中引入Elasticsearch，可以极大地提升数据的存储、检索和分析能力。通过简单的配置和API调用，就可以实现高效的搜索和实时分析功能。
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