1、vi 模式切换： Commond模式： 打开文件的默认模式，用ESC建切换到此模式 Insert模式： 按键：i 在光标前输入 a 在光标后输入 o 在光标下一行输入。...放弃所有修改，从上次保存文件开始再编辑 以上都是为了安装jdk和启动Eclipse： 1、分别下载JDK和Eclipse的Linux版本并解压到文件夹 2、修改etc/profile 步骤如下： 1、为了有权限修改...： su 切换到root用户（前提是要先设置root用户的密码：sudo passwd root) 或sudo -i （使用当前用户以root身份登录） 2、修改文件使用vi 打开文件：vi /ect/...，名称为jre 如图： 之后点击上图的eclipse，启动成功。...添加输入法:找到Text Entry，点击左下角的加号，把自己要用的输入法添加进来，方便以后切换。
为本文提出了一种检索增强的Transformer（RAT），获取样本内部和样本之间的细粒度特征交互。 通过检索相似的样本，为每个目标样本构建增强输入。...2.方法 alt text 2.1 检索相似样本作为上下文 样本 x_i 有F个field的特征 x_i=[x^1_i,......,x^F_i] ，为当前样本从剩下的样本池 \mathcal{P} 中检索相似相似样本，作者此处采用BM25进行检索。...2.2 构建增强输入 通过emb层将离散的特征转化为D维的emb，并且对于检索得到的样本，标签也作为特征进行编码得到emb。...2.3 样本内和样本间的特征交互 作者发现直接把检索的样本和目标样本的emb拼接（长度变成(K+1)*(F+1)），采用自注意力进行特征交互是低效的，复杂度 O((K+1)^2\cdot (F+1)^2
有时，有些事情需要存储在手机，比方说，在APP保存和使用的时间考虑password什么 需要编写方法的几个例子 在.h文件里写上方法名 + (void) saveCenterProValue:(NSString...@“UserPass” //用户password #define UserID @“UserID” //用户ID 2.保存某个字符串...saveCenterProValue:@”123456″ key:UserPass]; [Common saveCenterProValue:@”001″ key:UserID]; 3.获取这个字符串
春恋慕阅读西安电子科技大学陈鹏飞的论文 用于大规模图像检索的深度哈希网络研究 李聪的技术博客 1.摘要 随着数据的爆炸式增长以及数据维度的增加，大规模图像在存储和计算上給图像检索技术带来了新的难题。...基于哈希计算的图像检索算法因其存储成本低且检索速度快，在计算机视觉领域得到广泛的关注与研究。...基于文本的图像检索具有很大缺陷，为了弥补缺陷，基于内容的图像检索流行了起来。凭借良好的相似度度量方法，使用以图搜图的检索方式来实现最终任务。...在基于内容的图像检索算法中，许多学者引进了一种比较具有代表性的算法-哈希算法。哈希算法使用的是压缩编码的形式，解决了基于内容的图像检索技术中的一些不足，也是一种最近邻的检索方法。...用于大规模图像检索的深度哈希网络研究[D].西安电子科技大学,2020.DOI:10.27389/d.cnki.gxadu.2020.003439.
-免费加入AI技术专家社群>> 智能感知与计算研究中心李琦博士提出了一种深度离散哈希算法（discrete hashing algorithm），该算法认为学习到的二值编码应该也可以用于分类。...「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。...论文：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」。...在本文中，我们提出了一种深度离散哈希算法（discrete hashing algorithm），该算法认为学习到的二值编码应该也可以用于分类。成对标签信息和分类信息在统一框架下用于学习哈希编码。
Bhaskar Mitra、Nick Craswell 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 近日，微软研究人员 Bhaskar Mitra 和 Nick Craswell 在 arXiv 上提交了一篇名为《用于信息检索的神经模型...之后我们会介绍深度神经网络，讨论热门的深度架构。最后，我们会回顾目前用于信息检索的 DNN 模型，并以讨论的形式对神经信息检索未来可能的发展方向进行总结。 ?...神经信息检索指的是将浅层或深层神经网络应用于这些检索任务之上。该教程目的在于介绍神经模型，其回应查询以进行文档排序，这是一项重要的信息检索任务。...信息检索系统应该在查询（query）和表明了相关性的文档文本中学习模式，即便查询和文档使用了不同的词汇，甚至即便模式是专用于任务（task-specific）或语境（context-specific）的...（Term representations） 5 用于信息检索的项嵌入（Term embeddings for IR） 6 深度神经网络（Deep neural networks） 7 用于信息检索的深度神经模型
website.find('key', 5, 17)) # 在在第六和第17个字符之间查找 返回结果是： 13 -1 13 2.index() 同 find() 方法类似，index() 方法也可以用于检索是否包含指定的字符串...，不同之处在于，当指定的字符串不存在时，index() 方法会抛出异常。...print(web.startswith('a'))print(web.endswith('a')) 返回结果如下： True True False False 二、统计函数count() count 方法用于检索指定字符串或字符在另一字符串中出现的次数...，如果检索的字符串不存在，则返回 0，否则返回出现的次数。...', 7)) # 从第八个字符查找字符串中有几个点 返回结果： 2 1 0 1 以上就是对字符串检测和统计函数的介绍，如果有不懂的地方可以去python自学网查看关于这个知识点的相关python基础视频学习
然而，当我们将LLM应用于实际场景时，仍然面临知识局限性和“幻觉”问题。检索增强生成（RAG）通过为LLM提供额外的记忆和上下文来解决这些问题。...换句话说，这些指标用于评估检索器的质量。...检索指标 评估RAG（检索增强生成）系统的评价指标可以分为三大类： 用于信息检索任务的检索指标（本文重点讨论的内容） 生成特定指标，如BLEU、ROUGE、METEOR等，这些指标关注生成内容的流畅性，...接下来，我们将介绍七种流行的指标，它们不仅适用于RAG系统，还广泛应用于搜索引擎、推荐系统等信息检索任务中。 知识库的概念 在RAG中，知识库是一个非常重要的概念。...总结 检索系统不仅用于RAG，还广泛应用于网络和企业搜索引擎、电商产品搜索、个性化推荐、社交媒体广告检索、档案系统、数据库、虚拟助手等领域。
Flutter中的StringBuffer是一种用于高效构建字符串的对象。 与使用string操作相比，StringBuffer通常更快，因为它们不需要在每次修改字符串时重新分配内存。...使用StringBuffer的基本语法如下： StringBuffer buffer = new StringBuffer(); buffer.write("Hello "); buffer.write...Goodbye"); String result = buffer.toString(); print(result); // 输出: "Goodbye" 在上面的示例中，我们使用了writeln()方法向字符串缓冲区中添加带有换行符的文本...然后，我们使用clear()方法清空了字符串缓冲区。 最后，我们向缓冲区中添加了另一个字符串，并将其转换为字符串格式进行打印。 总之，StringBuffer是一种高效构建字符串的方法。...它们特别适用于需要多次修改字符串的情况，因为它们不需要在每次修改时重新分配内存。 ***
随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展，出现了一个问题：我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度？ 让我们一起探讨每种解决方案的优缺点，并发现正在重新定义现代搜索和发现体验的协同作用。...全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比，全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。...这使得它能够很好地理解用户查询背后的语义意图。它非常适合理解文档的同义词和描述。它还适用于类似文档的发现。...此版本还提高了向量搜索和摄取的性能，响应时间加快了 30% 以上。 Elasticsearch 用户越来越多地使用不同类型信息的搜索检索 — BM25 用于文本，向量搜索用于密集向量。...混合搜索技术通常会提供更好的结果：对多个 BIER 数据集进行基准测试显示，结合 BM25 和基于 ELSER 的排名时，相关性有所提高，现在用户甚至可以更轻松地组合所有这些检索方法。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.07577 《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高，因为必须首先在语料库上运行预训练，然后在标记的训练数据集上进行监督学习...标记的训练数据集可能非常大。 GPL（用于密集检索的无监督域自适应的生成伪标记）克服了上述问题：它可以应用于微调模型之上。...我们使用密集检索进行这种挖掘，即我们使用现有的文本嵌入模型之一并检索给定query 的相关passage。...伪标签：在负例挖掘步骤中，我们检索到与query 实际相关的passage（如 “What is Python” 的另一个定义）。...正如我们在下图中看到的，对于生成query (“what is futures conrtact”)，负例挖掘步骤检索与生成query 部分或高度相关的passages。
引言在信息爆炸的时代，随着新闻数据的数量不断增长，获取和分析这些数据变得尤为关键。本文将介绍如何构建一个高效的新闻下载器，专门用于从搜狐网（www.sohu.com）检索和下载新闻内容。...背景介绍搜狐网作为中国领先的新闻门户之一，每天都涌现大量新闻数据。然而，手动检索这些数据费时费力，并且无法实现实时更新，因此需要一种自动化的工具来应对这一挑战。...新闻舆情分析的重要性在信息时代，新闻舆情分析对于政府、企业和个人都至关重要。通过对新闻数据的深入分析，可以及时了解社会热点、舆论倾向和行业动态，从而做出更明智的决策。...然而，要进行有效的舆情分析，首先需要有可靠且高效的数据来源，而新闻下载器就是实现这一目标的关键工具之一。多线程技术的应用在构建新闻下载器时，采用多线程技术可以显著提高数据下载的速度和效率。...通过本文介绍的新闻下载器构建方法，我们可以更加高效地获取搜狐网上的新闻数据，为后续的舆情分析和决策提供可靠的数据支持。
HTML 标记用于设计网站的骨架。我们以标签内包含的字符串的形式传递信息和上传内容。HTML 标记之间的字符串决定了浏览器将如何显示和解释元素。...我们的任务是提取 HTML 标记之间的字符串。 了解问题 我们必须提取 HTML 标签之间的所有字符串。我们的目标字符串包含在不同类型的标签中，只应检索内容部分。让我们借助一个例子来理解这一点。...我们将使用 “replace（）” 方法将每个标签替换为空白区域，并检索一个 HTML 标签自由字符串。...“findall（）” 函数用于查找原始字符串中模式的所有匹配项。我们将使用 “extend（）” 方法将所有 “matches” 添加到新列表中。...我们将遍历标签列表中的每个元素并检索其在字符串中的位置。 While 循环将用于继续搜索字符串中的 HTML 标记。我们将建立一个条件来检查字符串中是否存在不完整的标签。
【导读】在基于检索的问答系统中，很重要的一步是将检索到的答案进行排序得到最佳的答案。在检索到的答案比较短时，对答案进行排序也成为了一个难题。...和长期短期记忆模型（LSTM）的深度学习方法用于问题和答案的语义匹配。...使用流行的基准TREC QA数据，我们表明，相对简单的aNMM模型可以显着超越已经用于问答任务的其他神经网络模型，并且与具有附加特征的深度学习模型相竞争。...他们使用相似性特征，翻译特征，密度/频率特征和网络关联特征等特征，用于答案的排序学习，并使准确性得到显著的提高。然而，这样的方法依赖于手动特征工程，这经常是耗时的，并且需要领域依赖的专业知识和经验。...此外，他们可能需要额外的自然语言解析器或外部知识来源，可能不适用于某些语言，泛化能力不强。 最近，研究人员一直在研究深度学习方法，以自动学习问题和答案之间的语义匹配。
Motivation 由于在线视频的爆炸性增长和人工智能技术的进步，跨模态检索吸引了越来越多的关注。...为了缓解这个问题，一些工作利用局部语义信息进行细粒度视频文本检索。而视频文本检索是一项跨模态的任务，这些方法只关注文本分析，而忽略了视频分析，导致了视频文本表示的不对称性。...方法 在本文中，作者提出了用于视频文本检索的层次对齐网络(HANet)，其目标是对齐不同层次的视频-文本特征，并度量不同公共空间中的相似性。...三种层次的文本表示被用于在层次对齐中与相应的视频表示对齐。形式上，给定句子，作者使用预训练的模型来提取单词嵌入 image.png 然后在文本解析之上生成三种不同层次的表示。...3.5.2 Inference 作者简单地将 image.png 和 image.png 的平均值作为和之间的最终视频文本相似性，用于视频文本检索。 ▊ 4.实验 4.1.
大家在用 php 开发的时候 是否 有遇到过，对于一个获取的字符串，如果想要特定检测它是否 含有某个特定的字符或者子字符串，总是找不到好方法，或者根本做不到，迫于无奈而使用foreach。...函数： strpos("","") 参数1：待检索的字符串或字符串变量 参数2：要检测是否被含有的子字符串 成功，返回首个字符的起始位置 没有找到就返回false 看到这里，估计你会有点疑问，博文标题明明写着...“php 字符串特定检索函数---strpos()”，但是却返回位置的。...不用急，逆向思维，有则，证明要检测的子字符串是被含有的，反之，没有。 下面个出个例子。 1 <?
');//$admin是每次随机生成的，碰撞的可能性是1/（35*35） preg_match('/^(xdsec)((?...我比赛用的方法很匪夷所思，赛后跟出题人交流才知道原因，这是他的答复 导致数据库的user表和identities表清空的频率很快 可以反复注册同一个账户 登陆进去后，刚开始是guest，等一会刷新以下...，你会发现你不是guest了，因为identities表清空了，自然就绕过了member.php的逻辑 同时也有条件竞争的解法 第一天出题者的数据库还是正常的，这个时候就只能注册不同用户，代码的逻辑是...username, :password)'); $sth->execute([':username' => $username, ':password' => $password]); preg_match...username, :password)'); $sth->execute([':username' => $username, ':password' => $password]); preg_match
1、引言 《Elasticsearch 向量搜索的工程化实战》文章一经发出，收到很多留言。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。...、Redisearch 等为代表，基于词元和倒排索引所构建的普通搜索，是建立在准确的搜索内容和检索语句上的，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。...2.2.1.2 LSM树 LSM 树(Log-Structured Merge-Tree)，或称为日志结构合并树，被广泛运用于以 hbase 为代表的类数据库存储中，它的特点在于牺牲部分读的性能换取强大的写入性能...，把向量维度减少，通过损失部分精度来获取更小储存体积 乘积量化（Product Quantization (PQ)） 用于压缩和储存大维向量 Optimized Product Quantization
基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...虽然基于树结构的检索技术大大缩减了单次检索的响应时间，但是对于高维特征比如维度为几百的时候，基于树结构的索引方法其在检索时候的性能会急剧的下降，甚至会下降到接近或低于暴力搜索的性能，如表2.1所示，在LabelMe...此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...，从而导致检索的召回率会出现比较大的下降，因此出现了多个哈希表的局部敏感哈希。
针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。...经过十来来的发展，基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。...图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based...在今天的一些中小规模图像搜索Web应用上仍有使用，但是这种基于文本描述的方式所带来的缺陷也是非常明显的：首先这种基于文本描述的方式需要人工介入标注过程，使得它只适用于小规模的图像数据，在大规模图像数据上要完成这一过程需要耗费大量的人力与财力...基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门
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