目前的开放世界目标检测模型大多遵循文本查询的模式，即利用类别文本描述在目标图像中查询潜在目标，但这种方式往往会面临「广而不精」的问题。
本文为粉丝投稿，分享 NeurIPS 2023 论文Multi-modal Queried Object Detection in the Wild，介绍首个支持多模态查询的开放世界目标检测大模型。
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。
原文：https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
作者 | Yash Patel，Lluis Gomez，Raul Gomez，Marcal Rusinol，Dimosthenis Karatzas， C.V. Jawahar
机器之心报道 机器之心编辑部 视频分割效果优于所有现有方法，这篇入选CVPR 2022的论文是用Transformer解决CV任务的又一典范。 基于注意力的深度神经网络（DNN）在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络（如 Transformer）成为解决多模态问题的有力候选。特别是近一两年，Transformer 模型已经开始在CV任务上大展手脚，从目标识别到检测，效果优于通用的CNN视觉骨干网络。 参考视频对象分割（referring video object se
有免费的可以直接使用，看我示例ID下面的那个【免】字了吗？免费啊。虽然只由1核1GB但是跑测试是够了的，公司里面也不能单独给你花钱测试，还是用这个好，跑通了就直接上线了。
indexSort能通过预排序有效避免全局扫描，提前中断查询，提升查询性能，对于查询时按照某列排序（注意不适合相关性排序）的场景非常适合。
摘要: 原创出处 http://www.mongoing.com/archives/3609 「张友东」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 月初在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交
选自arXiv 作者：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（Neural Models for Information Retrieval）》论文，论文概述了神经信息检索模型背后的基本概念和直观内容，并且将其置于传统检索模型的语境之中。论文的目的在于为神经模型与信息检索之间架起桥梁，互通有无，加快神经信息检索技术的发展。
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量，并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中，您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎？ 基于关键字的搜索引擎很容易使用，在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文，他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果，就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
ELK 是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个开源项目的首字母缩写，通常一起使用构成一个强大的日志管理和分析解决方案。下面将介绍它们各自的功能和ELK的优势： – Elasticsearch: 是一个基于 Lucene 构建的高性能搜索引擎。 主要用于全文搜索和分析。 具有高伸缩性，可以水平扩展，并且能够快速处理大量数据。 – Logstash: 是一个强大的数据处理管道工具。 能够动态地收集、处理和转发日志和事件数据。 支持多种输入、过滤、编解码和输出插件。 – Kibana: 是一个为 Elasticsearch 提供数据可视化的 Web 应用程序。 允许用户创建和分享图表、地图、表格等，以图形化展示 Elasticsearch 索引中的数据。 通常用于日志和时间序列分析、应用监控等。
机器之心报道 机器之心编辑部 CV 领域已经卷到了一个新的高度。 本月初，Meta 发布「分割一切」AI 模型 ——Segment Anything Model（SAM）。SAM 被认为是一个通用的图像分割基础模型，它学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。这种「零样本迁移」的能力令人惊叹，甚至有人称 CV 领域迎来了「GPT-3 时刻」。 最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywh
自然语言处理(NLP)在推荐系统和信息检索中有许多有趣的应用。作为一名香水爱好者和数据科学家，利基香水社区使用的不寻常且高度描述性的语言启发我使用NLP创建一个模型，帮助我发现我可能想购买的香水。Niche Perfume（沙龙香）是由小型精品香水公司生产的稀有香水。与葡萄酒类似，围绕着Niche Perfume有一个完整的亚文化，完美的NLP它有自己的诗意词汇!
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 输入简单的关键字，就能给3A大作找Bug？ 好，先来看看GTA5，输入A car flying in the air（空中汽车）： 随手点开一个视频……这牛逼的物理引擎，不愧是你！ 就用这种简单的方法，我们找到了荒野大镖客的空中飞马： （打一枪还能变成真·马达） 还有老滚5的“桶中人”： 目前，Bug的搜索范围包括赛博朋克2077、巫师3、孤岛惊魂5等多个3大作在内的1873个游戏，共计26954个视频。 而且还不需要任何的视频标题和其他属性，
很多时候搜索用户对查询语句具有模糊感觉，他们只能提供大约的描述。比如一个语句的部分，或者字句顺序颠倒等。通过模糊查询可以帮助用户更准确的找出他们希望搜索的结果。
在服饰店铺货品管理环节，仓管人员从店铺后仓拿出货品这一动作看似不起眼，却至关重要，它决定了：
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时，你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。 解释：“三高”需求：
高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有： 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引，包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。 可通过网络访问。 功能:
MySQL慢查询日志是我们在日常工作中经常会遇到的一个功能，MySQL慢查询日志提供了超过指定时间阈值的查询信息，为性能优化提供了主要的参考依据，是一个非常实用的功能，MySQL慢查询日志的开启和配置非常简单，可以指定记录的文件（或者表），超过的时间阈值等就可以记录到慢sql了，实话讲，相比较sqlserver的trace或者扩展事件（虽然此二者的作用并非仅仅如此），MySQL的配置总是给人一种非常清爽的感觉。
常用查询： 全文本查询：针对文本 1、查询全部：match_all 2、模糊匹配： match (类似sql 的 like) 3、全句匹配： match_phrase (类似sql 的 = ) 4、多字段匹配：muti_match （多属性查询） 5、语法查询：query_string (直接写需要配置的 关键字 ) 6、字段查询 ： term (针对某个属性的查询，这里注意 term 不会进行分词，比如 在 es 中 存了 “火锅” 会被分成 “火/锅” 当你用 term 去查询 “火时能查到”，但是查询 “火锅” 时，就什么都没有，而 match 就会将词语分成 “火/锅”去查) 7、范围查询：range () 字段查询：针对结构化数据，如数字，日期 。。。
目前所知的 Caché 是应用在医院信息系统（即 HIS），据说在欧美医疗卫生行业，Caché 占了 70% 的市场份额。国内的东华软件就是采用 Caché 数据库，东华软件在国内医院市场占有率大致为 20%，其中包括北京协和医院、四川大学华西医院等。
图片想知道向量搜索如何帮助您交付您的客户期待已久的搜索体验就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西或搜索非结构化数据，如图像这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们视频内容电子商务是一个很好的开始用例客户搜索有时不知道他们真正需要什么或者元数据缺失或不正确比方说，搜索一下有条纹的蓝色T恤你会搜到一堆T恤衫但是，只有一些有条纹有些不是蓝色的有些不是T恤此演示中电子商务网站使用传统搜索这依赖于匹配的关键字匹配不良可能是由于文字描述不准确或者你的搜索引擎可能会使用其
ChatGLM3-6B是10月底最新发布的智谱AI语言大模型。效果确实有明显的进步。但从文档上来看，仅有几个Demo以及B站官网视频 https://www.bilibili.com/video/BV1uC4y1J7yA 可供参考。但如果希望深入研究，关键的调用：
之前总是习惯编写面向过程的程序,没有面向对象的思维,用这个文本查询程序作为一个面向对象的小练习. 用面向过程的方式很快就写完了,用面向对象实现的时候还是遇到不少小问题. 这个小程序实现了”打印文本中存在某单词所在的行”的功能:
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
本文介绍一篇ACM MM 2022 Oral的工作。基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant Video Retrieval, PRVR)。
如果你是一个CS游戏的玩家，你可能知道，如果你的队伍里只有狙击枪，你是很难赢得比赛的。虽然狙击枪射程远，威力强，还能瞄准，但它也有很多缺点：射速慢，价格昂贵，在一些近战场景还不如一把手枪，甚至匕首。你需要根据不同的地图，敌人，战术等因素，选择合适的武器，才能发挥最大的效果。
“秩序，秩序”- 有时不仅仅下议院尊敬的议员需要被喊着让排序，而且在特殊情况下 Hibernate 的查询结果也需要排序。
作者 | Youness Mansar 编译 | VK 来源 | Towards DataScience 动机 想象一下，如果有数十万到数百万张图像的数据集，却没有描述每张图像内容的元数据。我们如何建
1.Zip-NeRF: Anti-Aliased Grid-Based Neural Radiance Fields
在HANA中有很多server，依靠这些server来体现它强大的计算能力，而且中重要的server就有11个。最重要的是Index Server，处理数据么，那就肯定要有索引服务器，这个索引服务器就包括SQL/MDX处理器，来处理数据库的查询语句。 还有Name Server，Preprocessor Server， Statistics Server，XS engine，用来沟通和主持小的网页应用和其他的各种各样组件的。
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最 像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON。我们完全可以以JSON理解。
字符类型 char(n), varchar(n) 和text。 char和varchar超出长度的字符都是空白，这种情况下该字串将被截断为最大长度。 如果没有长度声明，char等于char(1)，而varchar则可以接受任何长度的字串。 数字类型 由2、4或8字节的整数以及4或8字节的浮点数和可选精度小数组成。 名字存储尺寸描述范围smallint2字节小范围整数-32768 to +32767integer4字节整数的典型选择-2147483648 to +2147483647bigint8字节大
本文主要记录,一次UI自动化脚本编写流程,测试框架为pytest+selenium,二次开发使用PO模式
Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。在介绍这个功能前，我们先简单回顾一下 Nebula Graph 的架构设计和存储模型，更易于下边章节的描述。
在使用 Elasticsearch 的时候，我们可能会遇到需要以范围为条件查询索引数据的需求。有两种方法可以实现我们的需求：
本文分享论文『Prompting Visual-Language Models for Efficient Video Understanding』，用 CLIP 做多个视频任务！上交&牛津提出基于 Prompt 将CLIP 拓展到多个视频任务，在 open-set 场景中效果极佳！
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
作为一名DBA，分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务，今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
自 8.0 和用于文本嵌入的第三方自然语言处理 (NLP) 模型发布以来，Elastic Stack 的用户可以访问各种模型来生成文本文档的embedding并使用向量量搜索执行基于查询的信息检索。
官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
读取用户指定的任意文本文件，然后允许用户从该文件中查找单词。查询的结果是该单词出现的次数，并列出每次出现所在的行。如果某单词在同一行中多次出现，程序将只显示该行一次。行号按升序显示，即第 7 行应该在第 9 行之前输出，依此类推。
Snips是一家法国初创公司，其提供的服务主要是为用户建立自定义语音助手。Snips并不使用亚马逊的Alexa语音服务或谷歌助手SDK，而是帮助用户建立自己的语音助手，并嵌入到设备上。此外，由于这个语
Elasticsearch作为分布式搜索引擎可以说应用非常广了，可以用于站内搜索，日志查询等功能。本文将着重介绍Elasticsearch的搜索与聚合功能。
咱们工作或者学习的过程中，接到一个需求，或者学习一个技能的时候，我们是如何去学习的呢？
如果有监控系统，获取分时报告（每小时慢查询的条数报告）不难，如果只有慢日志文件，就会有点费劲。
神经辐射场（NeRFs）已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。然而，NeRF 的即时输出只是一个有颜色的密度场，没有实际意义或上下文信息，这阻碍了构建与所生成的 3D 场景进行交互的接口。自然语言是用于与 3D 场景交互的直观接口。以图 1 中的厨房为例，想象一下，通过询问“餐具”在哪里，或者更具体地说，询问你可以用来“搅拌”的工具，甚至询问你最喜欢的带有特定标志的马克杯，你就可以对这个厨房了如指掌。这不仅需要处理自然语言输入查询的能力，还需要具有在多个尺度上整合语义，并与长尾和抽象概念相关的能力。
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