大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...accessor和mutator主要用来实现数据的封装，有了accessor和mutator，我们就可以将数据成员设为私有，所有对它们的读写操作都通过这两个函数来实现。...public: int getId();//accessor function，是只读性质的函数 void setId(int id);//mutator function，是只写性质的函数...width和height，而不是传进去的参数，从而不会引起混淆。...当然了，这种设形参的方法本来就不太好，如果不是题目要求而是自己编程的时候应该尽量避免使用。
这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。 判断网页内容是否与用户査询相关，这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。...基本思想： 文档和用户查询由其包含的单词集合来表示，两者的相似性则通过布尔代数运算来进行判定； 相似度计算： 查询布尔表达式和所有文档的布尔表达式进行匹配，匹配成功的文档的得分为...因为布尔模型只是判断文档要么相关、要么不相关，它的检索策略基于二值判定标准，无法描述与查询条件部分匹配的情况。因此，布尔模型实际上是一个数值检索模型而不是信息检索模型。...2).单词的独立性:单词和检索式中词与词之间是相互独立。即文档里出现的单词之间没有任何关联，任一单词在文档的分布概率不依赖其他单词是否出现。 3).文献相关性是二值的:即只有相关和不相关两种。...语言模型 语言模型： 是借鉴了语音识别领域采用的语言模型技术，将语言模型和信息检索模型相互融合的结果 基本思想： 其他的检索模型的思考路径是从查询到文档，即给定用户查询，如何找出相关的文档
LlamaIndex 是一个强大的框架，用于在大语言模型 (LLM) 中高效地管理和查询外部数据。...一、LlamaIndex 简介LlamaIndex，原名为 GPT Index，是一个专门为大语言模型设计的开源数据管理工具。其核心目标是简化和优化 LLM 在外部数据源中的查询过程。...Retriever（检索器）：检索器负责从索引中提取最相关的信息，通常与查询引擎配合使用。...七、总结与展望LlamaIndex 作为一个面向大语言模型的数据管理框架，在优化数据查询和索引构建方面展现了极大的潜力。...未来，随着 LlamaIndex 的持续发展和社区的不断贡献，我们有理由期待它在更多领域的创新应用。如果你正在寻找一种高效的数据管理与查询工具，LlamaIndex 绝对值得一试。
但基于内容的模型搜索任务有其特殊难点： 判断模型是否可以生成特定图像，这是一个比较难计算的问题，而且很多深度生成模型并没有提供有效方法来估计密度，其本身也不支持评估跨模态相似性。...每个生成模型都会产生一个图像分布，所以作者将搜索问题处理为优化，以最大化在给定模型的情况下生成与查询匹配的概率。如下图所示，该系统由预缓存阶段（a，b）和推理阶段（c）组成。...作者在这里引入近似值，查询被编码为特征向量，通过评估查询特征与每个模型统计数据之间的相似性，来检索具有最佳相似性度量的模型。...（如下图） 图注：相似模型查询 给定真实人脸的查询图像，使用排名较高的模型能获得更准确的图像重建。下图是使用不同排名模型的 CelebA-HQ 和 LSUN Church 图像的图像逆映射示例。...例如，在查询特定的草图时，有时会匹配出抽象形状的模型；而有时进行多模态查询时，只能检索到单一的模型，系统可能会很难处理像一只狗的图像 + “大象”这样的多模态查询。
给定这种细粒度的标注，模型可以从原始视频中生成MoIs，以学习MoIs与其描述的最佳对齐，如上图所示。...给定一个视频查询对，，通过使用滑动窗口方法提取proposal，也就是将未修剪的视频分割为个候选片段，模型的目标是从所有proposal中选择与语义上最对齐的。...如果在之前记为、，反之记为、，对于查询文本也是一样，那么正确的时间关系就应该满足下面的式子： 假设不同查询与任何proposal的匹配分数是独立的，和与和匹配的联合概率为： 如上图所示，在本文中...根据时间约束，MIL损失函数为： 通过使用进行训练，只有在时间一致的情况下，模型才能将proposal与查询对齐。在没有时间标注的情况下，这就避免了视觉文本不对齐的问题。...在本文中，作者提出将相同视频中MoI进行concat，，，然后训练模型来定位连接的较长的查询。 给定，，分数最高的proposal和，优化和视频片段的匹配分数可以促进和的一致性（如上图所示）。
给定一个新任务的少量标记示例，VTM 首先会根据给定的示例以及示例的标签调整其对相似性的理解，从示例图像块中锁定与待预测图像块相似的图像块，通过组合它们的标签来预测未见过的图像块的标签。...给定查询图像和支持集，图像编码器首先会独立地提取每个查询和支持图像的图像块级表达。标签编码器也会类似地提取每个支持标签的标记。...在每个层次的标记给定后，匹配模块会执行非参数匹配，最终由标签解码器推断出查询图像的标签。 VTM 的本质是一个元学习方法。...每个训练 episode 都会模拟数据集中特定任务 T_train 的小样本学习场景，目标是在给定支持集的条件下，为查询图像产生正确的标签。...VTM 在训练期间没有访问测试任务 T_test，并且仅在测试时使用了少量（10张）的标记图像，但它却在所有小样本基线模型中表现得最好，并且在许多任务中的表现都具备与全监督基线模型比较的竞争力。
以下是关于这方面的详细分析： 数据共享 在开源环境下，数据共享更加便捷，有助于提升大模型的训练效果。通过共享数据集，开源能够促进大模型的训练与优化，进而提高模型的泛化能力和性能。...中国应该持续加强在深度学习、机器学习等基础技术领域的研究，为构建更强大、更高效的大模型提供理论支撑。 注重数据质量与多样性：大模型的训练高度依赖于大量高质量的数据。...关注伦理与法律问题：随着大模型的广泛应用，与之相关的伦理和法律问题也日益突出。中国应该建立相应的法律法规，确保大模型的发展与应用符合伦理规范，保护用户隐私和数据安全。...加强国际合作与交流：面对全球性的技术挑战，各国间的合作与交流至关重要。中国应该积极参与国际人工智能领域的合作，与其他国家共同推动大模型技术的进步和应用。...通过加强基础研究、关注数据质量、平衡开源与闭源发展、推动跨行业合作、注意伦理与法律问题、培养吸引人才以及加强国际合作，中国可以在大模型的发展中起到关键作用，并推动人工智能领域的全球进步。
即便如此，倘若你所部署的方案没有速度优势，那也无济于事。如果系统响应查询请求的速度非常缓慢，客户或员工可没有耐心干等着，更不用说可能还有其他上千个查询请求在同时发生。...为了支持每秒可能出现的数千个或更多的客户搜索或用户查询，该编码步骤需要快速完成。 第二部分：向量搜索引擎 其次，你需要一种能快速找到客户搜索或用户查询的最匹配结果的方法。...前文中的模型已经将文本编码为特征向量。接着，将这个向量与目录或问答列表中的所有特征向量进行比较，找到与之最匹配的向量，即与查询向量“最接近”的向量。...在创建集合的时候需要指定向量的维度（大小），这个向量的维度取决于生成这些向量的模型。例如，通过模型可以将产品目录中所有产品描述都编码为向量，并存储于一个给定的集合中。...将该向量发送到 Milvus，然后由 Milvus 判断指定集合中哪些向量与提供的向量匹配度最高。 Milvus 返回与步骤 4 中确定的向量相对应的唯一 ID 和距离列表。
编写一个SQL查询，报告没有任何与名为 “RED” 的公司相关的订单的所有销售人员的姓名。以 任意顺序 返回结果表。
项目的各个文件说明如下 manage.py：命令行工具，内置多种方式与项目进行交互。...Interface即Python服务器网关接口，是Python应用与Web服务器之间的接口，用于Django项目在服务器上的部署和上线，一般不需要修改。...文件夹的初始化文件 admin.py：用于设置当前App的后台管理系统 app.py：当前App的配置信息，在Django1.9版本后自动生成，一般情况下无须修改 models.py：定义数据库的映射类...，每个类可以关联一张数据表，实现数据持久化，即MTV里面的模型（Model） tests.py：自动化测试的模块，用于实现单元测试 views.py：视图文件，处理功能的业务逻辑，即MTV里面的视图（...manage.py的命令行工具，我们在其中输入startapp polls(会有自动联想功能)，此时就会创建出一个polls的app 启动项目 完成项目和app的创建后，点击pycharm右上角的
经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。...逐点损失函数定义为表示匹配度之间差异的度量，表示为 lpoint（r，f（x，y））。 f（x，y）与r越近，损失函数的值越小。在学习中，给定训练数据集 D={（x1，y1，r1），......给定一个带标签的实例 （x，y，r）和匹配模型f，MSE定义为： 另一个例子是交叉熵损失函数。...逐列表损失函数可以定义为在给定x的情况下y +是相关的概率的负数： 其中λ>0，是一个参数。 与排序学习的关系 我们认为匹配学习和排序学习是两个不同的机器学习问题，尽管它们之间密切相关。...已经开发了将文档列表与多元评分函数直接进行排序的排序模型【10】【11】【12】【13】。在推荐方面也做出了类似的努力（Pei et al。，2019）。
查询矢量数据库与查询传统数据库不同。矢量数据库不是在相同矢量之间寻找精确匹配，而是使用相似性搜索来识别多维空间内与给定查询矢量非常接近的矢量。...这种查询称为“k（精确）最近邻”或“KNN”查询。 但没有有效的 KNN 查询的通用算法——为了保证找到给定矢量 q 的 k 个最近邻，需要计算 q 与每个其他矢量之间的距离。...与矢量数据库最大的区别之一是传统模型被设计为提供精确的结果，但矢量数据库数据存储为一系列浮点数，搜索和匹配数据不必是精确匹配，而是可以是查找与我们的查询最相似的结果的操作。...然后，这些内容会自动添加到大语言模型的上下文窗口中，并且大语言模型会继续根据给定的上下文创建对提示的响应。嵌入。...他们擅长筛选大量图像和视频存储库，以找出与给定输入惊人相似的图像和视频。这不仅仅是逐像素匹配；这是关于理解潜在的模式和特征。
pixloc-fig3 总览：利用已知的3D模型将查询图与参考图直接对齐对位姿进行结算，其中对齐过程中用了一种面向深度特征的非线性优化。...为了达到这个目标，CNN对每个尺度 的特征图预测了一张对应的不确定图 （笔者：文中没有具体说是如何得到该量），于是查询图与参考图像逐点权重可以通过下述方式进行计算： 如果3D点重投影的不确定性小，...pixloc-fig4 将优化器与数据相匹配：LM是一种通用的优化算法，其中包括很多启发式的操作，例如代价函数 的选择，阻尼参数 的选择等。...与现有算法比较 PixLoc vs. sparse matching: 传统的局部特征匹配的方式包括多种数据操作，这些操作并不可微，例如特征点提取/匹配/RANSAC。...可以看到PixLoc能够与复杂的特征匹配（FM）的流程定位效果相当，与几何回归模型的定位效果相近；以上标红的算法表示模型针对每个场景进行了训练，而本文算法仅在室外场景中训练了一次，便可以很好地泛化到没有见过的室内外场景
； 目前还没有工作可以支持多种形式的输入，比如可以输入关键词，或者输入图片，或者图片+关键词的输入形式； 对于一套合适的搭配，如下图所示，本文认为应该满足这两个关键属性： 这套搭配中的任意一件服饰应该是视觉上匹配并且是形似风格的...训练好模型后，本文通过三个任务来评估模型，如下图所示，分别是： Fill in the blank：给定一套缺失某件衣服的搭配，然后给定四个选择，让模型选择最匹配当前搭配的服饰单品； 搭配生成：根据多种输入来生成一套搭配...，比如文本输入或者一张服饰图片； 匹配性的预测：给定一套搭配，给出其匹配性得分。...，然后对于给定的输入文本描述 v_q ，在初始搭配中的非查询衣服 f_i 会进行更新，更新方式为 argmin_f d(f, f_i+v_q) ，所以更新后的衣服图片将不仅和原始衣服相似，还会在视觉语义向量空间里和输入的查询文本距离很接近...，然后Bi-LSTM 将通过这张图片来生成一套搭配，接着是会基于给定的图片和文本输入更新搭配； 第二种场景，即后面两行图片例子，给定的文本描述是指向某种衣服类别，所以会根据文本描述检索相应的衣服图片，然后作为查询图片来生成搭配
2、构建multi-aspect嵌入 MRAG可以利用任何具有多头注意力的嵌入模型来为给定的输入文本构建嵌入，论文采用了MTEB排行榜中的两个嵌入模型，即SFR-Embedding-Model和e5-mistral...实验指标 数据集构建 通过选择n个类别创建查询，从每个选择的类别中抽样一个文档(确保总体上没有重复)，然后使用LLM (GPT-3.5 Turbo)生成一个结合这些文档的故事。...下面的箱线图显示了MRAG和标准RAG之间超过25个查询的检索成功率，其中每个查询包括10个不同的方面 上面的结果表明，MRAG始终优于标准RAG(对于精确的文档匹配，平均检索成功率增加> 10%)。...下图显示了当我们改变查询中出现的方面的数量时，MRAG相对于标准RAG的加权性能改进 对于这两种模型，MRAG的平均性能始终比标准RAG高出10-20%，下表显示了单个方面的25个查询的检索成功率(精确的文档匹配...MRAG在检索文档的相关性有了显著改善，与传统RAG基线相比，性能提高了20%，并且它不需要额外的LLM查询、或者多个模型实例、也不会增加的存储。
然而，文档通常可以回答来自不同视图的多个潜在查询。因此，文档的单向量表示很难与多视图查询匹配，并且面临语义不匹配问题。...此外，作者采用了退火温度，这会逐渐加剧查看器的分布，以帮助多个查看器好地匹配不同的潜在查询，这在此实验中也得到了验证。...给定一个查询q和一个文档集合，密集检索器利用相同的BERT编码器来获取查询和文档的表示。...作者采用了一个最大池化，将单个分数聚合为聚合分数，作为给定查询和文档对的相似性分数： 3.3 Global-Local Loss 为了鼓励多个查看者更好地匹配不同的潜在查询，作者引入了全局局部损失来优化多视图结构的训练...对于特定查询，其中一个多视图文档表示形式将与中的最大分数匹配。局部一致性损失强制所选查看器与查询更紧密地对齐，并与其他查看器区分开来。
视觉定位的相关工作 1 基于三维模型的视觉定位 基于三维模型的视觉定位通过在查询图像和三维模型间建立 2D-3D 对应关系，估计相机六自由度的位姿。...1 基于传感器的图像检索 给定查询图 ，图像检索任务需要在参考图像集 里找到与查询图有共视关系的图像子集： 之前的做法是用一个映射函数把查询图和参考图映射到紧凑的特征空间，再使用最近邻排序查找共视邻居...2 直接的 2D-3D 匹配 给定查询图 和共视邻居 ，2D-3D 匹配任务需要建立 像素点与 能观察到的局部点云 之间的 2D-3D 对应关系。...然后，使用带注意力机制的网络匹配查询图与局部点云的粗粒度特征，确定点云是否为查询图像所见，并初步确定它在图像上的位置。...最后，对于每一个粗匹配对应的二维像素和三维点云 ，通过将点云的细粒度特征 与在 附近裁剪出细粒度窗口特征 进行点乘，得到匹配概率并计算二维位置期望，获取查询图像的亚像素 与局部点云
检索与基于文本的搜索查询在语义上最相似的视频的能力使我们能够快速找到相关信息，并理解大量视频数据。 文本视频检索是解决这一问题的一种方法，其目标是让模型学习文本和视频之间的相似性函数。...基于这一观察，作者希望检索模型能够在检索过程中关注与给定文本最相关的视频子区域。因此，模型应该直接在文本和视频帧之间进行推理，以提取每个文本中描述的最相关信息。...Key Insight: Text-Conditioned Pooling 因此，重要的是要将文本与给定文本的语义最相似的视频帧匹配，而不是与视频的全部内容匹配。...根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此可能会有多个与特定视频匹配的同等有效的文本。因此，本文的时间聚合函数应该直接在给定文本和视频帧之间进行推理。...模型能够根据与给定文本的相关性选择性地选择帧，其动机与前面描述的top-k方法相同。然而，与top-k方法不同，本文提出的模型学习文本-视频对的最佳信息量，从而消除了手动指定k值的需要。
的模型字段类型>>> https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/#field-types InterField CharFiled... 通过模型类上的管理器来构造 模型类上的管理器(class.objects) queryset （惰性，，没有操作数据库）表示数据库中对象的集合，等同于select 语句 query 获取mysql... filter(**kwargs) 根据给定的条件获取过滤后的queryset,多个条件用','连接 exclude(**kwargs) 作用和filter相反，去除不符合条件的对象 多条件的or连接... 如果要反序就在field前加'-' 切片 和python切片用法相似，不支持复索引，数据大的时候不用步长 ***切片后不再支持附加条件与排序 *多字段排序有什么用？...* 常用查询条件 > < = 通过'__' 使用 exact 默认等于 iexact 不区分大小写的匹配 contains icontains 不区分大小写 in name__in =
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