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找社交要答案,搜狗能重构搜索吗?

找社交要答案 尝到独家接入微信的甜头之后,搜狗又与知乎走到了一起,合作方式沿用了之前与微信的合作模式:独家内容、垂直频道,这两大特征体现了搜狗在移动搜索时代的新思路:接入独家优质内容,并且找社交要答案。...搜索引擎对于用户而言,最核心的价值是寻找答案。在互联网与实体服务加速渗透之后,搜索引擎一个新的使命是连接服务。...未来一切内容,你都可以看到内容生产者,比如视频上传者、新闻背后的自媒体,知乎答案的答主……总之,你可以搜索到内容创造的人,进而与之互动沟通,得到进一步的答案乃至服务。...PC搜索时代有一个小众搜索引擎是你发起搜索请求之后,平台上有专人帮你找答案并给到你,就像一个云端秘书,类似的还有114、12580等电话服务,这体现了大家『通过人找答案』的诉求。 4、服务化。...两条路似乎都有其合理性,迎合了搜索引擎的趋势,哪种方式更加有效,时间会告诉我们答案

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Google搜索大调整:搜索结果如有精准答案,不再显示网页结果

今天在浏览科技新闻的时候,突然看到这样一条新闻: 谷歌搜索开始进行一个重大调整,如果谷歌自有的工具能够直接给出搜索答案,谷歌将取消传统的网页搜索结果。 什么意思呢?...有用户发现谷歌目前已经在移动端开发测试不显示搜索结果的回答,当谷歌对于某个用户搜索的请求或者问题有精确答案或者足够有把握的时候,将会直接回答,不再显示其他的搜索结果,取消之前传统网页的搜索结果,目前范围包括...但是在提供答案之后谷歌继续显示网页结果。不过在谷歌最新的界面设计中,除了一个搜索框之外只有底部的答案,网页结果已经消失。...据报道,三月份,谷歌上述试验结束,此后谷歌搜索团队进一步提高了回答用户问题的精确度,另外也去掉了广告内容。 值得一提的是,在针对普通电脑的谷歌搜索界面中,除了答案之外,谷歌还会继续显示十个网页链接。...只有一条正确的结果,没有多余的答案。 就问各位,赞不赞?简单暴力,这才是体验,这才是节约用户时间啊!

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行人搜索也可以Anchor-Free?这篇CVPR 2021论文给出了答案

脱胎于行人重识别,行人搜索(Person Search)问题在2017年的CVPR会议上被首次提出。与ReID的单一识别任务不同,行人搜索结合了行人检测和ReID两个任务,因此也更贴近实际应用场景。...该工作开创性地提出了一个简洁有效的无需锚框(Anchor-Free)的行人搜索框架,其搜索精度全面超越以往基于二阶段检测器的框架,并且在保证性能的前提下达到了更快的运行速度。...因此,一个自然而然的问题就呈现在我们面前——能否提出一种基于Anchor-Free检测器的行人搜索框架?答案是肯定的(因为这篇文章就实现了)!...2 特征对齐的行人搜索网络(AlignPS) ?...表3 任务对齐实验结果 4)任务对齐实验:表3展示了采用不同训练结构(具体见图6)得到的搜索结果。可以看到,AlignPS所采用的“ReID优先”结构取得了最好的搜索精度。 ?

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你真的会用搜索引擎吗?几个小技巧更快找到答案

当我们遇到问题的时候,在国内第一反应是百度或者必应~,在国外的话肯定第一反应是Google,那么你真的会使用搜索引擎,为什么别人能快速找到所需要答案,而你只能在大范围里找呢?...今天带给大家的是所有搜索引擎的技巧,俗称‘高级搜索’。...1、自然语言搜索:直接搜索法 此方法是我们平常人人最常用的方法,是直接在搜索输入要搜索的问题,比如直接输入关键字‘Lcry博客’,再比如‘如何减肥’即可。...2、限定网站内搜索:site语法 当我们需要在只想在某个网站内搜索我们想要的答案的时候,我们就可以采用此方法,比如只想在我的博客搜索关于生活相关的博文,就可以使用这个语法,格式:‘生活 site:www....51it.wang’ 3、限定文件类型:filetype语法 当我们只想搜索某种类型的答案,比如pdf、excel、doc格式的文件等,我们就可以采用限定文件内容的方式,比如你想搜索论文模版,并且是

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答案来了!linux基础测试答案部分

以上说法都不对 参考答案:A 3、当登录linux后,登录的shell将查不同启动文件来处理其中的命令,处理文件的顺序是( ) a....-rw-r-xr-- 参考答案:A 10、使用fdisk对磁盘进行分区时,LVM分区的类型为( ) A. l B. lvm C. 9e D. 8e 参考答案:D 11、使用tar命令对一个目录只打包...参考答案:错 解析:md5与sha1算法是单向加密的算法,并非对称加密的算法 2、两块硬盘实现RAID1之后,整体写性能会变差 参考答案:对 3、做RAID5至少需要3块磁盘。...参考答案:对 4、keepalived 是基于VRRP协议为基础实现的。...参考答案:错 问答题 1、找出当前目录下10天没有改变,大小大于4K的普通文件或目录 参考答案: find ./ -type d -o -type f -size +4k !

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LeetCode 99 | 如何不用递归遍历二叉搜索树?MT方法给你答案

今天是LeetCode专题的第64篇文章,我们来看LeetCode第99题BST(二叉搜索树)的还原问题。 这题的官方难度是Hard,点赞1666,反对77,这个反对比例小于5%,称得上是好评如潮。...题意 有一颗二叉搜索树被交换了其中的两个元素,导致破坏了二叉搜索树的性质。现在给定我们交换之后的二叉搜索树,要求我们还原它得到交换之前的结果。...虽然我们知道只有两个元素摆放错了,但是要通过递归将它们找出来却不太容易,似乎不能直接得到答案。 关于这里的思路我也思考了很久,直到找到了一个点解开了这一切。这个破题的点在哪里呢?在中序遍历。...这样我们就可以用迭代的方式以中序遍历的顺序遍历整棵二叉搜索树。 具体的过程可以参考一下下图,应该非常清晰: ?

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AI 再造搜索3招:谷歌如何用机器学习和深度学习直接给你答案

谷歌搜索已能直接告诉你答案 试试向谷歌的搜索 App 询问:“地球上飞得最快的鸟是什么鸟?”,它会回答你:“游隼”。根据 YouTube,游隼的最快速度达到 389 公里/小时。...回答正确,但这个答案不是从谷歌内部的主要数据库中来的。...在谷歌搜索 App 的例子中,深度神经网络学会了从互联网上的相关网页中获取长句子或段落,然后从中提取出有关问题答案的信息。...为了让谷歌搜索自动给出答案,谷歌组织了一个由大量语言学博士组成团队,它把这支团队称为“Pygmalion”,使用这些语言学家人工筛选的数据来训练神经网络。...虽然仍有很长很长的路要走,但人工智能正在重塑搜索行业的面貌,机器学习和深度学习已经能让搜索引擎直接告诉我们答案,让视频搜索成为现实。

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AI 再造搜索3招:谷歌如何用机器学习和深度学习直接给你答案

谷歌搜索已经能直接告诉你答案 试试向谷歌的搜索 App 询问:“地球上飞得最快的鸟是什么鸟?”,它会回答你:“游隼”。根据 YouTube,游隼的最快速度达到 389 公里/小时。...回答正确,但这个答案不是从谷歌内部的主要数据库中来的。...在谷歌搜索 App 的例子中,深度神经网络学会了从互联网上的相关网页中获取长句子或段落,然后从中提取出有关问题答案的信息。...为了让谷歌搜索自动给出答案,谷歌组织了一个由大量语言学博士组成团队,它把这支团队称为“Pygmalion”,使用这些语言学家人工筛选的数据来训练神经网络。...虽然仍有很长很长的路要走,但人工智能正在重塑搜索行业的面貌,机器学习和深度学习已经能让搜索引擎直接告诉我们答案,让视频搜索成为现实。

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超参数搜索——网格搜索和随机搜索

我们在搜索超参数的时候,如果超参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格搜素,一种穷尽式的搜索方法。 但是当超参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格搜索,那么搜索所需时间将会指数级上升。...比如我们有四个超参数,每个范围都是[10,100],那么我们所需的搜索次数是10*10*10*10=10^4。 如果再增加一个超参数,那么所需的搜索次数是10^5,搜索时间指数级上升。...所以出现了这样的做法,网格搜索,但是网格取稀疏一点,比如上面例子中的[10,100],我们就去10,30,50,70,90这几个数,降低一下搜索次数。...所以又有人提出了随机搜索的方法,随机在超参数空间中搜索几十几百个点,其中就有可能会有比较小的值。 这种做法比上面稀疏化网格的做法快,而且实验证明,随机搜索法结果比稀疏化网格法稍好。...这样可以保证我们找到一个局部最小值点,结果可能会比随机搜索稍好一点。 当然,如果随机搜索直接得到更好的局部最小值,甚至全局最小值,那么……只能说你的运气爆表了。

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业界 | 谷歌AI上线“与书籍对话”项目,从10w+本书中搜索你要的答案

谷歌AI的Talk to Books项目昨日上线,旨在通过搜索挖掘这片人类完整语句的宝藏。.../semanticexperiences/about.html 在Talk to Books中,当你输入一个问题或一个陈述时,谷歌的模型会查看超过10万本书籍中的每个句子,以查找最有可能在对话中出现的答案...谷歌给出了以下的答案,出现在第一位的答案来自Kevin Gurney的《神经网络入门》,相关度非常之高,而排在第二位第三位的分别是偏生物科学和语言学的两本书,点击可以直接进入谷歌图书,定位到相关语句。...在谷歌官方发布的介绍文章中,其表示虽然这一应用有一个搜索框,但它的目标和底层技术与传统的搜索体验完全不同。...此外,谷歌强调,直接问出完整的句子会比输入关键词或者短语获得更好地结果,而这一点与传统的搜索引擎有根本不同。 对于开发人员来说,谷歌也提供了更详细的技术细节来供探索。

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Facebook搜索的向量搜索

概述 不管是搜索系统还是推荐系统中,向量召回都是一个不可或缺的一个部分,担负着重要的作用。...传统的搜索以文本匹配为主,通过query中的词(如果是中文,需要首先对query进行分词)检索所有的候选doc,如果doc中出现了query中的词,则表示命中,最后返回所有命中的doc。...Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中,针对其场景的特殊性,提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。...特征工程 在FaceBook的向量搜索中,基于其特定的场景,使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。...在本地广告、小组或事件的搜索场景中,位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市,地区,国家和语言。document侧增加管理员打的小组地域标签。

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