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深度学习视觉搜索匹配应用

例如,来自挪威计算中心Øivind Due Trier展示了一工作,一个为计算机视觉应用开发标准物体检测网络应用于过滤海拔地图上,为了定位挪威考古遗址。 视觉搜索以及所需训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像物体鲁棒方法。对于来自飞机航拍图像或高分辨率卫星照片,这将使不同物体类型匹配、计数或分割成为可能。 基本上,该技术工作原理是将数据集分割成一堆小片段(本例是4800万个片段),每个片段运行一个Resnet-34网络,该网络训练用来区分ImageNet数据集中1000个不同物体。 我们没有使用最终分类(1000个类一个),而是从网络每个片段提取一个所谓描述符,它由2048个数字组成。 然而,我们例子,我们选择测试一种更简单启发式来匹配船:我们排序从M之前选择了100个随机片段(正样本),N之后选择了100个随机片段(负样本)。

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后缀数组(suffix array)字符串匹配应用

Suffix Array 介绍 计算机科学里, 后缀数组(英语:suffix array)是一个通过对字符串所有后缀经过排序后得到数组2016年,李志泽,李建和霍红卫提出了第一个时间复杂度(线性时间)和空间复杂度(常数空间)都是最优后缀数组构造算法,解决了该领域长达10年open problem。 我们目的是, 找ear是否是A四个字符串某一个子串. 求出一个TRUE/FALSE. 那么我们首先求出A中所有的字符串德所有子串.放到一个数组里. 比如 apple所有子串为: apple pple ple le e 将A中所有字符串所有子串放到 同一个 数组, 之后把这个数组按照字符串序列进行排序. 需要强调是, 这个”题目”是我在工作真实碰到, 使用暴力解法尝试之后, 由于效率太低, 大佬指点下使用了SA. 30s解决问题.

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    【DB笔试面试405】​一个关系R,若每个数据都是不可再分割,那么R一定属于()

    题目 一个关系R,若每个数据都是不可再分割,那么R一定属于() A、第一范式 B、第二范式 C、第三范式 D、第四范式 A 答案 答案:A。 About Me:小麦苗 ● 本文作者:小麦苗,只专注于数据库技术,更注重技术运用 ● 作者博客地址:http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者学习笔记

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    给定一个非负整数数组,你最初位于数组第一个位置。数组每个元素代表你该位置可以跳跃

    给定一个非负整数数组,你最初位于数组第一个位置。数组每个元素代表你该位置可以跳跃最大长度。你目标是使用最少跳跃次数到达数组最后一个位置。假设你总是可以到达数组最后一个位置。 遍历数组,当cur小于i,步数加1,下次可达变成当前可达,下次可达取自己和i+arr[i]最大值。最后返回step。时间复杂度是O(N)。 代码用golang编写。

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    干货|选择数据库路上,我们遇到过哪些坑?

    而我们需要是比关系模型更为灵活数据库。 XML 数据库 我曾经接触过 NoSQL 数据库。那时我 MarkLogic 公司工作。 MarkLogic 是一家企业级模式自由型 XML 数据库公司,该公司还存储文档并提供 JSON 格式。这种数据库无论在上传信息还是执行搜索时,速度都较快,并且模式自由。 ? 我们依次对这一看法各个子集进行测试,然后选取部分样本集,发现能够进行快速搜索和导航。 我们认识到,文档之间隐含信息比存储每个文档内信息要有意思得多。 我们可以文档内进行快速搜索,但不能对文档之间关系进行快速搜索。对于这项操作而言,这一数据库并不合适。 反过来说,图形数据库,关系被表达成具体实体。 TitanDB 数据库 我们先研究了 TitanDB,它各项强大功能和极佳可扩展性一开始让我们非常振奋。

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    javascript 搜索数组四种方法

    前端经常要通过 javaScript 来处理数组数据,其中就包括检查数组是否包含满足特定搜索条件单个或者多个值,这就需要我们关于用于确认布尔值、数组中值得位置索引或包含所有搜索结果单独数组 ECMAScript6 之前,最常用方法就是通过 for 循环来遍历数组所有项目并对项目执行操作。现在我们可以通过内置使用方法来完成在数组搜索常见任务。 () 类似,但将从数组最后一个索引开始查找第一个匹配并往回工作。 使用 find() find() 方法返回数组与函数条件匹配第一个值,如果没有匹配,则返回 undefined 基本语法如下: 回顾 alligator facts 示例数组: 然后使用 find find() 对于需要单个搜索结果值用例很有帮助。 使用 filter() filter() 方法返回新数组,新数组包含所有与函数条件匹配值。如果没有匹配,则返回空数组

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    如何选择合适NoSQL数据库

    NoSQL数据库架构和功能各不相同,因此您需要选择最适合所需任务类型: 通常,键值存储最适合应用程序多个进程或微服务持久共享数据。 NoSQL横向扩展模型中提供不同一致性级别,因此请查看满足您特定要求解决方案。例如,如果要支持高度关键类似银行事务,关系数据库仍然是最佳解决方案。 该数据库是本地存储,处理和访问文档以及其他类型数据集最佳选择,它在开发人员很受欢迎,因为它易于使用,可以扩展以满足要求苛刻应用程序,并提供全面的工具和合作伙伴生态系统。 (InfoWorld上了解有关使用Redis进行实时计量,管理访问控制和流量整形WebSockets更多信息。) MarkLogic MarkLogic NoSQL Database是一个运营和事务性企业数据库,专为NoSQL速度和规模而设计。

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    js数组常用方法详解

    indexOf()方法从数组前头(第一)开始向后搜索,而lastIndexOf()从数组末尾(最后一)开始向前搜索;indexOf()和 lastIndexOf()都返回要查找元素在数组位置, ,includes()方法从数组前头(第一)开始向后搜索,includes()返回布尔值,表示是否至少找到一个与指定元素匹配: let arr = [1, 2, 3]; arr.includes( 其中元素是数组当前搜索元素,索引是当前元素索引,而数组就是正在搜索数组这两个方法都从数组最小索引开始。 initialValue,current初始值是arr数组第一1;如果没有initialValue,prev初始值是arr数组第一 1, current初始值是第二2; 每次循环过后值也会赋给 result: 6 // 求乘积 let result1 = arr.reduce((pre, cur) => { return pre * cur; }) // result1: 6 // 计算数组每个元素个数

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    如何方便搜索JS复杂数组

    查找 IceCream 包含 'ca' 2. 查找 Fruit 以 'app' 开头 3. 查找 IceCream 完全匹配 'mint' 如果自己写代码实现的话,会麻烦一些,可以使用 match-sorter 这个插件完成这类数组搜索工作 match-sorter 可以方便实现对复杂数组搜索 ,并对搜索结果按照匹配度进行排序 基本用法 先用一个简单数组了解 match-sorter 用法 const list = ['hi', 'hey', 'hello', 'sup', 'yo' ,原数组 'hey' 'yo' 前面,但查找 'y' 时,'yo' 匹配度更高,因为他第一个字符就是 'y',所以排在了前面 示例 先安装,match-sorter 是通过 npm 发布 matchSorter.rankings.STARTS_WITH 是查找以给定值为开头 3)查找 IceCream 完全匹配 'mint' 需求1不是精确匹配,只要包含 c 和

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    JavaScript正则表达式

    正则表达式是一种文本模式,模式描述搜索文本时要匹配一个或多个字符串。 JavaScript通过RegExp来支持正则表达式。正则表达式创建方式 var reg=/pattern/flags。 正则表达式匹配模式包含3个标记: g:表示全局模式,模式应用于所有字符串,而非发现第一个匹配立即停止。 i:表示不区分大小写,确定匹配时忽略模式与字符串大小写。 : global:布尔值,表示是否设置了g标志; ignoreCase:布尔值,表示是否设置了i标志; lastIndex:表示开始搜索下一个匹配字符位置,从0开始; mutilline:表示是否设置了 exec方法接受一个参数,就是要进行应用模式字符串。返回包含第一个匹配信息数组没有匹配情况下返回null。返回数字是Array实例,但是包含index和input两个属性。 index表示匹配位置,input表示应用正则表达式字符串。 如果 exec() 找到了匹配文本,则返回一个结果数组。否则,返回 null。

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    java之Vector使用(与ArrayList区分)

    删除一些元素之后,数组变小。 同步是个很大问题,尤其多线程,和进程,因此,我们多线程同时对某个数组操作时,支持同步vector无疑是个很好选择,一般需要将多个元素存在一个集合里时候用。 int indexOf(Object elem) 搜索给定参数第一个匹配,使用 equals 方法测试相等性。 int indexOf(Object elem, int index) 搜索给定参数第一个匹配,从 index 处开始搜索,并使用 equals 方法测试其相等性。 boolean removeElement(Object obj) 从此向量移除变量第一个(索引最小匹配

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    每个程序员都应该知道算法

    本系列,我们将研究各种算法,例如搜索,排序,图形,数组等。 今天从搜索算法系列第一部分开始。我们将研究每个程序员都应该知道4种搜索算法。现在开始。 ---- 线性搜索 计算机科学,线性搜索或顺序搜索是一种用于列表查找元素方法。它顺序检查列表每个元素,直到找到匹配搜索了整个列表。 )是一种搜索算法,用于查找排序数组目标值位置。 “二进制搜索,列表必须按某种排序顺序。我们通过从列表中间选择一个值并进行比较来搜索目标值。如果不匹配,则如果目标值小于中间元素,则起始一半将被丢弃,否则终止一半将被丢弃。 该算法从根节点开始(图形情况下,选择一些任意节点作为根节点),并在回溯之前尽可能沿着每个分支进行探索。 DFS,我们选择图,树或数据结构根,然后按顺序浏览每个分支。

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    统计PHP目录文件数方法

    返回一个包含有匹配文件/目录数组。如果出错返回 FALSE。 参数flags有效标记有: GLOB_MARK - 每个返回项目中加一个斜线 GLOB_NOSORT - 按照文件目录中出现原始顺序返回(不排序) GLOB_NOCHECK - 如果没有文件匹配则返回用于搜索模式 GLOB_NOESCAPE - 反斜线不转义元字符GLOB_BRACE - 扩充 {a,b,c} 来匹配 'a','b' 或 'c' GLOB_ONLYDIR - 仅返回与模式匹配目录 GLOB_ERR - 停止并读取错误信息(比如说不可读目录),默认情况下忽略所有错误 count()函数计算数组单元数目,或对象属性个数 count ( mixed $array_or_countable [, int $mode = COUNT_NORMAL ] ) : int 统计出数组所有元素数量,或者对象里东西。

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    NoSQL和数据可扩展性

    从示例应用程序文件夹输入: DEBUG = express:* npm start 过了一会儿,你会看到“3000端口上运行” 现在打开浏览器http// localhost:3000/ 您将看到一个欢迎页面和两个搜索表单 请注意,只显示了一部电影 现在回到索引页面,并在搜索表单输入一年。点击搜索。 Express使用Jade进行网页模板化。要查看发生情况,请阅读以下文件: 1. /movies执行代码./routes/movies.js 2.结果显示. 注意:您可能需要使用us-west-2或其他区域标题而不是eu-west-1 现在因为我们使用不同DynamoDB实例,我们需要重新创建表并加载AWS管理控制台中,搜索DynamoDB服务。 点击表,你应该看到这样列表。 通过点击“电影”,您可以“物料”表查看表格项目,访问应用程序指标,并查看“容量”选项卡估计每月成本。

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    深入搜索之结构化搜索

    内部过滤器操作 在内部,ES会进行非评分查询时执行多个操作: 查找匹配文档: term 查询倒排索引查找比特币然后获取包含该 term 所有文档。 迭代bitset(s) 一旦为每个查询生成了bitsets,es就会去bitsets寻找满足所有过滤条件匹配文档集合。 索引数组数据时,如果需要根据数组数量匹配,可以多索引一个字段,用来保存数量。 倒排索引就是采取字典顺序(lexicographically)排列,这也是字符串范围可以使用这个顺序来确定原因。 执行效率: 数字和日期字段索引方式使高效地范围计算成为可能。 处理Null值 null, [] (空数组)和 [null] 所有这些都是无法存于倒排索引。针对这些字段,ES是什么都不存查询时,需要进行处理。

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    ES常用查询与聚合

    {"user_id":{"order":"asc"}}, {"salary":{"order":"desc"}} ] } 1.2 全文查询 查询字段会被索引和分析,执行之前将每个字段分词器 1.2.2 match_phrase query 文档同时满足下面两个条件才会被搜索到: (1)分词后所有词都要出现在该字段 (2)字段顺序要一致 { "query": { "match_phrase ": { "content": "里皮恒大" } } } 1.3 词查询 词搜索时对倒排索引存储进行精确匹配,词项级别的查询通过用于结构化数据,如数字、日期和枚举类型 Note3:所以根据上面的提示,一般纯数组比较适合存放标签类数据,就像上面的案例一样,同时字段类型设置为keyword,而不是text,搜索时进行精确匹配就好了。 Filters Filter基础上,可以查询多个字段各自独立各个指标,即对每个查询结果分别做指标聚合。

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    javascript大法好,不用记

    ,不会返回新数组;arr.forEach(function(item,index){ console.log(item);//item代表每个元素,index代表元素序号 }); 只是让里面的数字去程序里面执行代码 ,形成新数组,上面的案例会形成一个新数组数组元素增大两倍 ---- Array.prototype.every ( callbackfn [ , thisArg ] ) 检测数组每一是否符合条件 [ , thisArg ] ) 检测数组 某一是否符合条件,只要有一符合返回true arr. every(function(item,index){ return item>0; }) -- 如果查找成功,返回字符串匹配索引值。否则返回 -1 。 如果没有匹配,返回 -1 。

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    elasticsearch深入搜索一之近似匹配

    query string搜索文本几个term时,有时要经过几次移动才能与一个document匹配,这个移动次数,就是slop. 然后创建一个有正确值新映射groups。 position_increment_gap 设置告诉 Elasticsearch 应该为数组每个新元素增加当前词条 position 指定值。 相比将使用邻近匹配作为绝对要求,我们可以把它作为许多潜在查询一个,会对每个文档最终分值做出贡献。可以用bool查询把它们 合并。 结果集重新评分 在上面提到过使用邻近度提高相关度,只是调整了文档结果列表顺序,因为一个查询可能会匹配成千上万结果,但用户很可能只对结果前几页感兴趣。 例如对句子Sue ate the alligator,不仅要将每个单词(或者unigram)作为词索引: ["sue", "ate", "the", "alligator"] 也要将每个单词以及它邻近词作为单个词索引

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