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    Milvus开源向量搜索引擎,轻松搭建以图搜图系统

    当您听到“以图搜图”时,是否首先想到了百度、Google 等搜索引擎的以图搜图功能呢?事实上,您完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统:自己建立图片库;自己选择一张图片到库中进行搜索,并得到与其相似的若干图片。 Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似性检索引擎,旨在助力分析日益庞大的非结构化数据,挖掘其背后蕴含的巨大价值。为了让 Milvus 能够应用于相似图片检索的场景,我们基于 Milvus 和图片特征提取模型 VGG 设计了一个以图搜图系统。 正文分为数据准备、系统概览、 VGG 模型、API 介绍、镜像构建、系统部署、界面展示七个部分。数据准备章节介绍以图搜图系统的数据支持情况。系统概览章节展示系统的整体架构。 VGG 模型章节介绍了 VGG 的结构、特点、块结构以及权重参数。 API 介绍章节介绍系统的五个基础功能 API 的工作原理。镜像构建章节介绍如何通过源代码构建客户端和服务器端的 docker 镜像。系统部署章节展示如何三步搭建系统。界面展示章节会展示系统的搜索界面。

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    JSF预热功能在企业前台的实践与探索

    Tech 导读 企业前台包含了企业业务大部分的对外前台系统,其中京东VOP平台(开放平台)适合于自建内网采购商城平台的企业客户。京东为这类客户专门开发API接口,对接到客户内网的网上商城,将产品SKU直接推送到客户内网,客户内部采购人员可以直接在内网商城进行下单采购,订单信息通过API接口传递到京东后台,由京东安排物流配送服务。VOP模式下,客户内网的数据信息京东并不抓取,从而实现内部采购架构的独立搭建及数据的保密与安全。 随着业务的不断发展过程中,VOP截至目前已经服务于上千家企业SaaS商城,其API接口的高并发、高可用、高可靠也就越发的重要。尽管上线时尽可能的降低对接口的波动,整个上线流程中无损下线是没问题(NP层冷备机器直至无流量打进来,JSF层下线JSF服务),但是(自身&服务提供方)上线的瞬时波动或多或少会引起系统的一阵报警,每一次性能或者可用率的报警都可能带来客诉。 JSF1.7.6对于预热策略动态下发特性的升级公告吸引了作者,所以本文也将从JSF1.7.6预热的实践测试报告中,真实的讲述预热给前台带来的体验和帮助,希望对读者有参考作用。

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    深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用

    在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF 应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重(Weighting)表示方法,但是 TF-IDF 作为一个古董方法,依然在很多应用中发挥着不可替代的作用. TF-IDF 一般是文本处理领域初学者入门阶段就会了解到的概念, 了解和掌握 TF-IDF 算法, 能够帮助初学者更快地理解其它更加深入复杂的文本挖掘算法和模型. 以下我会从 TF-IDF 的应用背景, TF-IDF 的发现历史, 算法公式及其变种, TF-IDF 的应用几个方面来介绍和展开讨论.

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    领券