这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。 图像搜索的技术基础主要包括图像处理和机器学习等方面。...这些特征通常会被编码为一个向量，可以用来衡量图像的相似度。...有一些开源的工具库可以用于图像特征提取，部分举例如下： 工具库 语言 主要特性 OpenCV C++，Python，Java 提供多种特征提取算法，如SIFT，SURF，ORB等；同时提供一系列图像处理功能...TensorFlow Python 提供预训练的深度神经网络模型，如ResNet，VGG，Inception等，用于提取图像特征 PyTorch Python 提供预训练的深度神经网络模型，如ResNet...Elasticsearch的向量数据类型可以用来存储向量，而script_score查询可以用来计算相似度。
引言 Faiss是Facebook于2017年开源的一个相似度检索工具。 相似度检索是啥？搜索、广告、推荐都需要用到相似度的检索。...基于向量空间计算相似度，主要有两种方法，一种就是L2（即欧几里得距离），另外一种是计算夹角cosin（即余弦相似度），本文这里不做展开，后续会有文章单独介绍。...index.add(xb) xb是前面用numpy生成的随机二维数组（一组向量），将其添加到索引中。 或者可以说成是给xb构建了一个索引。...也就是通常说的KNN，K-means的K。 xb[:5]是xb的0 - 4行共5组向量，在xb中找到与输入的5个向量最相似的4个向量。 返回值：I I表示的是id。...因为真实的相似检索过程，输入数据可不是文档集合的xb[:5]，而是另外一组向量。 比如用户看完一篇文章，要推荐其他文章给用户。
此外，p值的灵活性也可能是一个缺点，因为它可能降低计算效率，因为找到正确的p值需要进行多次计算。...5、余弦相似度和距离 Cosine similarity 余弦相似度是方向的度量，他的大小由两个向量之间的余弦决定，并且忽略了向量的大小。...余弦相似度通常用于与数据大小无关紧要的高维，例如，推荐系统或文本分析。 余弦相似度可以介于-1(相反方向)和1(相同方向)之间，计算方法为: 余弦相似度常用于范围在0到1之间的正空间中。...余弦距离就是用1减去余弦相似度，位于0(相似值)和1(不同值)之间。...总结 在这篇文章中，简要介绍了十种常用的距离测量方法。本文中已经展示了它们是如何工作的，如何在Python中实现它们，以及经常使用它们解决什么问题。
此外，p值的灵活性也可能是一个缺点，因为它可能降低计算效率，因为找到正确的p值需要进行多次计算。...5、余弦相似度和距离 Cosine similarity 余弦相似度是方向的度量，他的大小由两个向量之间的余弦决定，并且忽略了向量的大小。...余弦相似度通常用于与数据大小无关紧要的高维，例如，推荐系统或文本分析。 余弦相似度可以介于-1(相反方向)和1(相同方向)之间，计算方法为： 余弦相似度常用于范围在0到1之间的正空间中。...余弦距离就是用1减去余弦相似度，位于0(相似值)和1(不同值)之间。...总结 在这篇文章中，简要介绍了十种常用的距离测量方法。本文中已经展示了它们是如何工作的，如何在Python中实现它们，以及经常使用它们解决什么问题。
四大方面 a 语料清洗：就是在语料中找到我们感兴趣的东西，把不感兴趣的视为噪音的内容清洗删除，如：对于爬取的网页内容，需要去除广告、标签、HTML、JS等代码和注解等。...除此之外，还有一些词向量的表示方式，如 Doc2Vec、WordRank 和 FastText 等。 特征选择 构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。...精确度：是分类正确的样本数占样本总数的比例。 召回率：是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确。 F1 衡量：表达出对查准率/查全率的不同偏好。...2、 可以用于非线性分类 3、训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低 4、 和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感 5、由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属的类别...浓缩技术(condensing)编辑技术(editing) 在python 中，数组list和元组tuple的作用和区别是什么？
---- 四.特征提取及向量空间模型 本小节主要介绍特征提取、向量空间模型和余弦相似性的基础知识，并用表21.1所提供的语料进行基于向量空间模型的余弦相似度计算。...3.余弦相似度计算 当使用上面的向量空间模型计算得到两篇文章的向量后，则可以计算两篇文章的相似程度，两篇文章间的相似度通过两个向量的余弦夹角Cos来描述。...文本D1和D2的相似度计算公式如下： 其中，分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的乘积。...其结果显示句子1和句子2的相似度为0.67，存在一定的相似主题；而句子1和句子3的相似度为0，完全不相似。 总之，余弦相似度是一种非常有用的算法，只要是计算两个向量的相似程度，都可用它。...当余弦值越接近1时，表明两个向量的夹角越接近0度，两个向量越相似。但余弦相似性作为最简单的相似度计算方法，也存在一些缺点，如计算量太大、词之间的关联性没考虑等。
一、邻近度的度量 相似性要和相异性是重要的概念，因为它们被许多数据挖掘技术所使用，如聚类、最邻近分类和异常检测等。在许多情况下，一旦计算出相似性或相异性，就不再需要原始数据了。...有时，相异度在区间[0,1]中取值，但相异度在0和∞之间取值也很常见。 通常使用变换把相似度转换成相异度或相反，或者把邻近度变换到一个特定区间，如[0,1]。...这些函数操作的对象是向量（1维FLOAT8数组）和矩阵（2维FLOAT8数组）。注意，这类函数只接受FLOAT8数组参数，因此在调用函数时，需要将其它类型的数组转换为FLOAT8[]。...() 两个向量间的谷本距离 向量 向量 dist_jaccard() 两个字符向量集之间的杰卡德距离 向量 向量 get_row() 返回矩阵的行 二维数组行下标 二维数组的一行 get_col...此外，正确地计算相似度还需要考虑时间延迟。最后，两个时间序列可能只在特定的时间周期上相似，例如，气温与天然气的用量之间存在很强的关联，但是这种联系仅出现在取暖季节。
深度学习秉承连接主义学派的范式，相较传统统计机器学习技术的最大进化在于其利用了高于统计方法数个数量级的参数和极其复杂的函数组合，通过引入各种非线性和多层级感知能力，构成了远强于统计机器学习模型的拟合能力...较之图片中的一个像素，文本中一个单元信息密度更大、冗余度更低，往往组成句子的每一个单词、加上单词出现的顺序，才能正确表达出完整的意思。...）出现之前，如何在计算机中高效表示单个字/词是难以逾越的第一个坎。...在只能用One-hot向量来表示字/词的年代，两个近义词的表示之间的关系却完全独立，语义相似度无法计算；上表示一个字/词所需的上万维向量中只有一个维度为1，其他维度都为0，稀疏度极高。...分布式词向量提出了一个合理的假设：两个词的相似度，可以由他们在多个句子中各自的上下文的相似度去度量，而上下文相似的两个词会在向量空间中由两个接近的向量来表示。
然后，输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。考虑在一个大集合中找到最相似的一对句子的目标。...通过使用这两个向量，作者提出了三种优化不同目标的方法，这将在下面讨论。 分类目标函数 该问题的目标是将给定的一对句子正确分类为几个类别之一。...❞ 回归目标函数 在这个公式中，在获得向量 u 和 v 后，它们之间的相似度得分直接通过选定的相似度度量来计算。将预测的相似度得分与真实值进行比较，并使用 MSE 损失函数更新模型。...默认情况下，作者选择余弦相似度作为相似度度量。 在推理过程中，可以通过以下两种方式之一使用该架构： 通过给定的句子对，可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。...为了最终理解这种差异有多么显着，参考论文中描述的例子就足够了，在这个例子中，研究人员试图在 n = 10000 个句子中找到最相似的一对。
实战应用：展示如何在实际问题中应用BIRCH算法，包括代码示例和应用案例分析。 结论与展望：总结BIRCH算法的优缺点，以及未来可能的研究方向。...(SS): 平方和（Square Sum），即所有数据点的平方的矢量和。 簇 簇是一组相似的数据点的集合。在BIRCH算法中，每一个簇用一个CF向量进行描述。...Numpy数组提供。...参数选择 分支因子和阈值 正确选择分支因子和阈值可以显著影响BIRCH算法的效果。 示例： 分支因子过大，可能会导致内存不足。 阈值过小，可能会导致过度聚类。...示例： 使用轮廓系数来评估每个簇内样本的相似度。高轮廓系数通常表示好的聚类。 ---- 六、总结 本文全面而深入地探讨了BIRCH（平衡迭代削减聚类层次）算法，一种用于大规模数据聚类的高效算法。
向量和向量数据库向量在数学中是一个可以表示多个维度或特性的对象。在我们日常生活中，也可以用来描述一个物体的多个属性。比如，我们要描述一个苹果，需要关注它的特征（如品种）、产地、颜色、大小和甜度等属性。...150 克，200 代表苹果重 200 克）甜度（如，1 代表非常甜，0.5 代表一般，0 代表不甜）那么一个红富士苹果，产地在烟台，颜色为红色，重量为 150 克，甜度为 0.8 的向量就可以表示为...MetricType.COSINE是余弦相似度，它可以衡量两个向量之间的角度，通常用于衡量高维向量的相似性。id是主键索引，用来唯一标识每个向量。...score：表示两个向量之间的相似度。因为我们使用了余弦相似度，所以 score 越接近 1，表示两个向量越相似。...如果知道了一张图片的向量，可以在 DMC 中用向量检索相似的图片信息，查询到的结果默认按照 score 由高到低排序，越大表示相似度越高。
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。...嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法。 向量数据库的主要优点是，它允许基于数据的向量距离或相似性进行快速和准确的相似性搜索和检索。...支持多种相似度度量：它支持多种向量相似度度量标准，包括欧氏距离、余弦相似度等，使其可以广泛应用于不同的应用场景。 可扩展性和弹性：Chroma 能够支持水平扩展，适应大规模数据集的需要。...多种相似度度量：它支持多种相似度计算方法，包括欧氏距离、余弦相似度等，以满足不同场景下的需求。 可扩展性：Milvus 能够在不同的硬件和平台上运行，支持在云环境中部署。...Faiss 特别适合处理大量高维数据的相似度搜索任务，常用于机器学习和人工智能领域中的应用，如图像检索、视频推荐和自然语言处理等。
安装和配置OpenCV 4.0+Python 在这一部分中，我们将详细指导您如何安装Python和配置OpenCV库，以确保您的开发环境正确设置，为后续的学习和实验做好准备。...我们将为您提供安装Python和OpenCV的步骤，并解释如何在不同操作系统上实现。 2.2 配置开发环境 一个良好配置的开发环境能够提高效率并避免许多问题。...3.2 色彩空间转换 色彩空间的转换在图像处理中是常见的任务。我们将解释不同的色彩空间模型，如RGB、灰度和HSV，并演示如何在它们之间进行转换。...目标检测与识别 在这一章节中，我们将深入研究目标检测和识别的技术，为您展示如何在图像中找到和识别特定的物体。...5.2 模型训练：支持向量机（SVM） 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，适用于图像分类任务。我们将解释SVM的原理，并演示如何使用SVM训练图像分类模型。
但是在R中，随着控制的增加，性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...因此，我还特意测试了NumPy数组的结果(它给Python带来了向量化的操作)。CPU时间从9.13秒减少到0.57秒，大约是基准时间的2倍。...向量化的性能相当不错，大约是4x C的CPU时间，但在向量化操作上，也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...为了在For循环上获得最佳性能，我使用提示告诉编译器不要检查索引是否在数组范围内(inbounds宏)，并告诉编译器它在执行迭代的顺序上有额外的自由度(simd宏)。...幸运的是，提供了一些性能提示，可以使您走上正确的道路。 译者注：Julia 速度是真的快，所以我选Python ?
LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。...通过跟随 "LangChain 系列" 中的文章，您将全面了解如何在各种 NLP 任务中使用 LangChain，并发挥您的 NLP 项目的全部潜力。...学习 LangChain 项目的基本结构 目录 •LangChain 项目的基本结构[1] 在之前的指南中，我们学习了如何为使用 LangChain 进行开发正确设置 Python 环境；如果您直接进入本指南...在LangChain文档中找到所有可用的文本切分器[5]。 3.生成嵌入向量：将文档切分为块后，下一步是将这些块转换为模型可以理解的格式。这通过为每个块生成嵌入向量来实现。嵌入向量是块内容的数值表示。...LangChain提供的向量存储。 5.检索上下文：当接收到用户查询时，系统需要确定哪些块与查询相关。这是通过从数据库中检索适当的上下文来实现的。系统将查询与存储的向量进行比较，找到与查询最相似的块。
随着深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用，机器阅读可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案。深度语言模型会将问题和文档转化为语义向量，从而找到最后的匹配答案。...当用户提出一个问题时： 通过OpenAI的embedding模型将之转化为特征向量 在Milvus中对特征向量做相似度检索，得到与该问题最相似的标准问题的id, 拿到这个数字向量后，再去自己的数据库进行检索...，那么就可以得到一个结果集，这个结果集会根据匹配的相似度有个打分，分越高说明越匹配， 这样就可以按照匹配度倒序返回一个相关结果。...2.生成特征向量 本系统使用OpenAI的embedding模型，使用该模型将问题库转化为特征向量，以用于后续的相似度检索。...本文采用的余弦距离来表示两个句子间的相似度，由于所有向量都进行了归一化，因此两个特征向量的余弦距离越接近1表示相似度也高越高。
两者有很多相似之处，以下是二者在运算时的一个示例： ?...△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...矩阵运算 NumPy中曾经有一个专用的类matrix，但现在已弃用，因此下面将交替使用矩阵和2D数组两个词。 矩阵初始化语法与向量相似： ? 这里需要双括号，因为第二个位置参数是为dtype保留的。...因此在二维数组中，如果axis=0是按列，那么axis=1就是按行。 ? 矩阵运算 除了普通的运算符（如+，-，*，/，//和**）以元素方式计算外，还有一个@运算符可计算矩阵乘积： ?...仅存储大小正确的矢量就足够了，运算规则将处理其余的内容： ?
然后，我们对Jaccard距离函数使用MinHash哈希这些特征向量。最后，我们实时的使用批量相似度连接(similarity join in batch)或k-Nearest Neighbor搜索。...准备特征向量 MinHash用于快速估计两个数据集的相似度，是一种非常常见的LSH技术。在Spark中实现的MinHashLSH，我们将每个数据集表示为一个二进制稀疏向量。...每个哈希表示为一个向量数组。 接下来，我们执行一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor,ANN）搜索，以找到离我们目标最近的数据点。...最后，我们运行一个近似相似连接（approximate similarity join），在同一个数据集中找到相似的文章对： // Self Join val threshold = 0.8 model.approxSimilarityJoin...我们的实验结果还表明，尽管当前算法的运行时间很短，但与暴力方法的结果相比仍有较高的精度。近似最近邻搜索对于40个返回行达到了85％的正确率，而我们的近似相似连接成功地找到了93％的邻近行。
•使用GPT-4创建一个问答聊天机器人•展示如何在本地删除和重新打开向量数据库以节省空间•可视化您的向量数据库（非常酷，一直读到最后！）...我听到您在想：向量实际上是什么？ 一个向量（或嵌入）是一个数字数组。单单这一点就令人兴奋，但更令人兴奋的是，这些数组可以表示更复杂的数据，如文本、图像、音频甚至视频。...简单地说，它们把词语映射到高维空间中的数值向量，其中相似的词语彼此更接近。这是在一个向量数据库中完成的。 创建这些嵌入是通过一个嵌入模型完成的。可以使用多个嵌入模型。...通过运行： retriever.search_type 可以看到这个检索器的搜索类型是“相似度”。 创建问答链 链将按照以前的文章中创建的方式创建。...我希望这篇文章能帮助大家理解如何在Python中与不同的数据源进行交互。感谢您的阅读，如果您喜欢这篇文章，请点赞，并留下您的反馈或想分享的想法！
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