顺序查找 function seqSearch(arr, data) { for (var i = 0; i < arr.length; ++i) {...
VLAD是vector of locally aggregated descriptors的简称，是由Jegou et al.在2010年提出，其核心思想是aggregated(积聚)，主要应用于图像检索领域...1.2 相关方法优缺点 在深度学习时代之前，图像检索领域以及分类主要使用的常规算法有BoW、Fisher Vector及VLAD等。...1.3 VLAD算法 VLAD算法可以看做是一种简化的FV，其主要方法是通过聚类方法训练一个小的码本，对于每幅图像中的特征找到最近的码本聚类中心，随后所有特征与聚类中心的差值做累加，得到一个k*d的vlad...1.4 VLAD算法发展演变 在VLAD算法的基础上Arandjelovic et al.在 All about VLAD 一文中提出了一种改进方法。...得到VLAD后，使用ADC方法继续降低储存空间和提高搜索速度 其中步骤4、5可选，在步骤3得到残差累加向量后进行L2归一化即可用欧氏距离等计算两张图片的相似性从而实现图片检索 一个简单的实现(基于sift
function binarySearch(items, value) { var startIndex = 0, stopIndex ...
image.png 本文cmd地址：经典检索算法：BM25原理 bm25 是什么？...bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出的算法，再用简单的话来描述下bm25算法：我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数...bm25算法。...总结下本文的内容：BM25是检索领域里最基本的一个技术，BM25 由三个核心的概念组成，包括词在文档中相关度、词在查询关键字中的相关度以及词的权重。...参考 BM25 算法浅析 搜索之 BM25 和 BM25F 模型 经典搜索核心算法：BM25 及其变种 信息检索导论
近期有人提出了基于深度学习的哈希算法，它可以同时学习图像表示和哈希编码（hash coding），取得了比传统哈希算法更好的结果。...「DSRH」算法 [24] 通过保留多标签图像间的相似语义信息来学习哈希函数。近年来还提出了其他基于排序的深度哈希算法 [17,21]。...「3」大量的实验结果表明，我们的方法在图像检索问题上，取得了比现最好方法更好的结果，从而验证了我们方法的有效性。...Deep supervised discrete hashing 论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.10999 摘要：随着网络上图像和视频数据的快速发展，近几年图像及视频检索也被广泛的研究...得益于深度学习的发展，深度哈希方法在图像检索方面也取得了一定的成果。然而，之前的深度哈希方法还是存在一些限制「例如，没有充分利用语义信息」。
在讲算法之前，上一些前人的资料。...而音乐检索算法就是为了提供比较人性化的方式帮忙 搜索音乐。 而shazam 这家公司就是第一个吃螃蟹的"人"。 上面提供的链接里都提到了shazam 算法的思路，需要细节了解的可以移步上面的链接。...后面检索音频也就是简单的建立hash库，然后撞hash数量，评分。 hash命中越多就认为越相似。 上图，感受一下，其实我感觉看图也不是很直观，哈哈哈哈。...有另一个音频检索算法就是做了控制变量达到更加强大的鲁棒性。...当然，我本人业余时间在研究自己构思的一个音频检索算法，还在开展中， 算法复杂度当然会更高，但是效果和后续检索准确度会大有提升。 上面提到的shazam和dejavu，本人以纯c 原汁原味实现之。
信息检索格式 布尔检索式 名称 符号 表达式 功能 逻辑与 * 或and AB 同时含 有提问词A和B的文献，为命中文献 逻辑或 + 或or A+B 凡是含有提问词A或B的文献，为命中文献 逻辑非...这个算法在微软Bing搜索里面可行，但是在百度里面搜索依然包括篮球二字，这里未解。 还有个注意点，符号的前面要加空格隔开后面紧跟着要搜索的内容。
1、高级检索 高级检索也称命令检索，是相对于基本检索而言，高级检索可以让你使用多于基本检索的标准来精炼检索，使检索信息更加详细，搜索出的结果可用性也更大。 ? 图1.1 百度高级检索示例图 ?...图1.2 知网高级检索示例图 使用高级检索可以直接根据示例图所示，搞清楚查找资料的关系后，然后根据高级检索的相关内容直接输入逻辑关系搜索从而精确搜索信息。...图1.3 知网高级检索示例图2 2、专业检索 专业检索就是运用检索表达式实现的检索方式。这种检索方式可以让通过运用检索字段精确检索需要的内容。 ?...图2.1 知网专业检索示例图 百度专业检索直接在搜索框输入检索式即可。...图2.4 示例2检索结果 结语 运用高级检索和专业检索可以让搜索更加详细。
前言 通常情况下，全文检索引擎我们一般会用ES组件（传送门：SpringBoot系列——ElasticSearch），但不是所有业务都有那么大的数据量、那么大的并发要求，MySQL5.7之后内置了ngram...分词器，支持中文分词，使用全文索引，即可实现对中文语义分词检索 MySQL支持全文索引和搜索： MySQL中的全文索引是FULLTEXT类型的索引。 ...MySQL全文检索官方文档介绍：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/fulltext-search.html 查看MySQL版本 -- 查看mysql版本...查询某个表中的索引 show index from game -- 删除索引 drop index ft_index on game 后记 通过全文索引、配合ngram全文解析器，可以实现对中文语义分词检索...，在数据量不大、并发要求不高的情况下足够满足我们业务需要，无需上ES全文检索引擎 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172608.html原文链接：https
有时需要在大量日志中查找某个关键字。可用以下命令： find . -name "86??"|xargs grep -rn "get_web not hit ca...
这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。...下面分别讨论不同类型的检索 检索列 单个列 select prod_id from Products; 多个列 select prod_id, prod_name, prod_price from Products...; 所有列 select * from Products; 检索不同值 的列 select distinct vend_id from products; 检索前几列或者后几列 select prod_name...from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据 单个列排序 select prod_name
quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索
1 背景上一篇文章《向量检索研究系列：本地向量检索（上）》介绍了如何加快向量相似度计算，但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序，以及有必要的话，在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选（...检索时把检索条件在第一个Map中查询到满足检索条件的广告ID列表，再根据ID列表从第二个Map中取出对应向量列表。大致结构可以参考2.2中向量存储方案图。...图片3.1 全量排序把Golang官方的排序算法（快排+堆排序+插入排序）时间和SIMD相似度计算时间进行对比，如下图：图片可见，排序运算时间 > 内积运算时间，Golang默认的排序算法不满足需求。...（2）优化后本地向量检索P99时延降低50倍，平均时延降低180倍。（3）优化后本地向量检索时延分布，99.2的检索时延都在1ms以内。...浮点数基数排序和局部排序算法可应用到业务的其它排序场景，加速排序。
Elasticsearch：普通检索和向量检索的异同？...knn 检索咱讲过，翻一下官方文档即可。...结论：并列组合检索不可行。 2.3.2 方式二：大 BOOL 组合写 按照常规逻辑的 bool 组合检索，结果发现：并不支持！...2.3.5 官方答案二：hybrid search 混合检索 这个方式，就是咱们前面验证过的并列组合检索方式。结论和之前一致，并没有达到预期。...基于已有的常识组合检索是一种方式，更快的方式是结合官方文档探究。 我们既定认为的检索方式，不见得是官方推荐的方式。
因为已经进行排序，可以用简单的算法将相同词典项合并。
前言 布尔检索指对文档集进行布尔运算。...要实现布尔检索，关键在于建立倒排索引和求N个集合的交集，并集。在这里，首先实现两个集合的交并集简易算法。 求交集并集 要布尔检索，首先要求两个集合的交集或并集。
决策树算法是一种常用的机器学习算法，在分类问题中被广泛应用。该算法通过将原始数据集拆分成多个小的决策子集，以生成一个决策树，用于预测新数据的分类。...具体来说，可以通过决策树算法为不同的网络流量和行为建立分类模型，以识别异常流量和行为模式，以提高网络安全和管理效率。决策树算法在文档管理系统中的优势在于：简单易懂。...决策树算法不需要了解复杂的数学概念和算法，易于理解和使用。可以处理大规模的数据集。决策树算法可以对大规模的数据集进行分类和预测，速度很快，效果显著。具有可解释性。...决策树算法可以生成易于理解的图形展示，让用户更容易理解算法的工作过程和输出结果。然而，决策树算法在文档管理系统中的误区主要在于：过度拟合。...决策树算法在文档管理系统中的具体例子包括：通过构建决策树模型，对网络流量进行分类和排序，以确定网络行为模式。利用决策树算法检测和预测网络攻击和恶意流量的行为模式，以及与正常网络流量和行为的区别。
读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。...，他们往往通过各种方式对文档进行分词（analyze），通过诸如BKD tree等数据结构，将拆解出来的词元（token）进行倒排索引，在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理，通过相同词元的匹配进行召回...，再通过文本相关性的算法（如TF/IDF、BM25等）对结果进行打分排序，最终返回结果。...2.2 数据结构与搜索算法 之所以普通搜索和向量搜索会存在上面那些特点和差异，是因为他们构建数据的索引的数据结构以及召回算分的算法有很大差异，我们分别来看他们。...常见的向量化（嵌入）的算法： [Word2Vec] https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec [GloVe] https://en.wikipedia.org/wiki
在数据量不大但检索QPS非常高的场景下，使用第三方的向量检索产品可能并不一定是最佳选择，像开源的Faiss、HNSWliib和ScaNN这些优秀的向量检索库比较适用于上亿数量级，而且第三方服务毕竟存在网络请求开销和不稳定性因素...，高并发场景下容易导致检索平均时延上升和出现很多毛刺现象。...而百万以内的数据是可以接受在业务服务本身内存中存储，这样可以省去很多网络请求时延，而且在服务本身做向量检索，不依赖第三方服务，检索性能相对稳定。...但是在业务服务本身做向量检索会消耗比较多的CPU资源和内存资源，CPU资源是比较稀缺的，而且普通的向量检索效率比较低，时延比较长，如何减少资源消耗和加快向量检索效率成为了优化目标。...但实际上向量检索的流程还有前置的向量过滤（可选流程）和后置的检索结果排序，这两个方面也有进一步优化的空间，以及整体优化后的效果将在下一篇文章《向量检索研究系列：本地向量检索（下）》中进行详细介绍。
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文开发了一种检索增强的注意力方法，旨在获取样本内和样本间的细粒度特征交互，在保持效率的同时提高了点击率预估算法的预测能力。...近年来，检索增强学习在自然语言处理和计算机视觉领域显示出了有效性，其主要思想是检索相似样本并通过这些外部演示增强模型预测。受其成功解决长尾问题的启发，本文认为它是解决上述问题的一种有希望的机制。...在该方向上，RIM[1]、DERT[2]和PET[3]是检索增强点击率预估的三项初步工作。然而，它们妥协了样本内或样本间的特征交互，这仍然是次优的做法。...为弥补前人工作中的缺点，本文提出了一种统一的框架，称为检索增强的注意力机制（RAT），以增强细粒度的样本内和样本间特征交互，用于点击率预测。模型结构如下图所示。...给定一个目标样本，本文使用稀疏检索算法从参考池(例如，历史日志)中检索相似样本。然后开发了一个基于transformer的模型，以获得样本内和样本间的细粒度特征交互。
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