在AIGC领域中，妙鸭相机作为一款收费产品，成功展示了如何利用AIGC技术通过少量的人脸图片进行建模，以极短的时间提供高质量的个人写真服务，吸引了大量付费客户。...在训练过程中，会利用模板图像（ref_image）进行实时验证，在训练结束后，会计算验证图像与用户上传图像之间的人脸ID差距，从而实现Lora融合，确保Lora效果好。...对人脸进行裁剪，并使用【皮肤修饰模型】对裁剪后的人脸进行处理。 使用【人脸识别模型】获取人脸的嵌入向量。 记录人脸的嵌入向量和角度，以及相关的图像路径和裁剪后的人脸图像。...对人脸的嵌入向量进行比较和排序，根据中位值最近来筛选出参考人脸（用于人脸融合，俗称换脸）。 根据人脸的嵌入向量以根据中位值最近进行排序，选择前15个人脸作为处理的目标。...进行皮肤修饰和肖像增强操作，使用对应的模型进行处理。 将处理后的图像保存到输出列表中。
在部署方面也比较便捷，支持以Helm方式在集群进行分钟级的部署。...2）可视化的威胁向量 如图4所示，将KBOM发现的镜像CVE信息、RBAC危险权限和Kubernetes错误配置等大量信息，以集群为起点逐层对资产的风险信息可视化展示，以帮助安全运营人员消除集群安全盲点...图5 利用威胁向量进行漏洞优先级排序 3) 利用AI工具生成错误配置建议 该工具支持利用AI工具对发现的威胁向量生成修复建议，在威胁向量页面选择“使用AI修复所有问题”按钮后，如图6所示，这里的AI直接使用了...身份风险评分 如图8所示，RAD Security通过判断同一容器的RBAC权限是否遵循最小化原则，权限是否被账号使用、是否产生威胁向量（即运行时事件、含有CVE镜像的容器、错误的权限配置等信息）等信息对存在的身份风险事件进行优先级排序...，笔者认为云原生工作负载指纹存在以下问题： 1) 指纹的更新如何跟上正常业务需求？
然而，如何在小批量查询中获得性能提升，如何让基于GPU的索引更有性价比等问题让让我们持续探索新的解决方案。...Cagra首先使用IVFPQ或者NN-DESCENT来构建一个原始图，原始图中，每一个节点的邻居节点的个数degree较多，CAGRA在原始图的基础上，再对所有的邻接边进行重要性排序，剪掉不重要的邻边。...结果存储在候选列表中。我们将内部的 top-M 列表设置为虚拟条目（填充 FLT_MAX）， 在下一次的排序中，可以不影响排序完成后的头部结果，FLT_MAX必然排序到末尾。...此步骤不计算候选列表中每个节点与查询之间的距离。 距离计算：仅当节点第一次出现在查询的候选列表中时，我们才计算它与查询向量之间的距离。...如果一个节点已经出现在候选列表中且距离已经计算过，则： 如果距离足够小以保持在 top-M 列表中，则它应该已经在列表中。 如果距离足够大以不在 top-M 列表中，则不应再次添加。
文档与 UI 完善为了用户能更方便使用 Neuron 连接各种设备进行数据采集以及设备控制，我们对现有的官网文档进行了整体的重构完善，增加更多常用功能特性的使用示例，并在持续更新中。...此外我们对 UI 也进行了如下优化：NeuronEX 版本的数据处理相关 UI 进行的升级扩展，支持在 NeuronEX 版本中创建数据处理流，上传插件等。...设备节点管理支持列表模式，多种排序以及搜索，在配置设备节点较多时，能更快找到相关设备节点。点位配置支持列表模式，简化了配置点位时的部分操作，通过页面配置多个点位时更便捷。...点位列表支持多种排序以及搜索，可以方便的在数据监控页面或是配置页面更快的找到点位。问题修复修复部分 UI 报错提示不明确的问题。修复 OPC UA 连接某些型号的 PLC 时连接异常的问题。...修复在配置的节点数以及点位数较多时，重启后数据加载较慢的问题。修复 Docker 版本中下载日志失败的问题。版权声明： 本文为 EMQ 原创，转载请注明出处。
在这篇博文中，我们将会介绍 Airbnb 开发和部署的房源嵌入（Listing Embedding）技术，以及如何用此来改进相似房源推荐和搜索排序中的实时个性化。...列表嵌入的维度被设置为 ，这样的设置可以平衡离线性能（在下一节中讨论）和在线搜索服务器内存中存储向量所需的空间，能够更好地进行实时相似度的计算。...）元组，其向量在优化中会被互相推离 是最终被预订的房源，被视为全局上下文并被推向中心房源向量 是一对目的地维度的负例对 ，代表（中央房源，来自同一目的地的随机列表）元组，其向量被推离彼此...更具体地说，假设我们获得了最近点击的房源和需要排序的房源候选列表，其中包括用户最终预订的房源；通过计算点击房源和候选房源在嵌入空间的余弦相似度，我们可以对候选房源进行排序，并观察最终被预订的房源在排序中的位置...我们的下一个想法是在搜索排序中利用此功能进行一个会话内的实时个性化，目的是向用户更多展示他们喜欢的房源，更少展示他们不喜欢的房源。
不过排序函数的功能比Python列表对应函数更少： ? 搜索向量中的元素 与Python列表相反，NumPy数组没有index方法。 ?...除此之外np.allclose在绝对和相对公差公式中还存在一些小问题，例如，对某些数存在allclose(a, b) != allclose(b, a)。...在第一部分中，我们已经看到向量乘积的运算，NumPy允许向量和矩阵之间，甚至两个向量之间进行元素的混合运算： ? 行向量与列向量 从上面的示例可以看出，在二维数组中，行向量和列向量被不同地对待。...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...2、有一个辅助函数lexsort，该函数按上述方式对所有可用列进行排序，但始终按行执行，例如： a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))]：先通过第2列排序，再通过第5列排序；
Pgvector 是 PostgreSQL 的一个扩展，允许在数据库中存储和检索向量数据。它支持 HNSW（分层可导航小世界）索引，这使得对高维向量数据进行快速近似最近邻搜索成为可能。...树以层次结构组织数据，允许在每个节点进行二元决策以导航到查询点附近。哈希将数据点转换为低维空间中的代码，将相似的项分组到同一个桶中，以便更快地检索。...受跳跃列表启发 跳跃列表是一种用于存储排序项目列表的数据结构，它具有高效的搜索、插入和删除操作，它启发了 HNSW 的分层设计。在跳跃列表中，元素被组织成层，较高的层提供快捷方式，以便快速遍历列表。...层下降: 对节点最大层以下的每一层重复此过程，随着图变得更密集，细化对最近邻居的搜索。这种迭代方法确保每个节点都以最佳方式放置在层次结构中，从而保持高效的导航。...可配置以实现高召回率和速度: HNSW 提供出色的可配置性，允许对其进行调整以实现高召回率（检索最相关结果的能力），而不会显著影响搜索速度。
在诊断患者时，他们会从这些丰富的经验中获取相关信息，以提供准确且针对具体情况的建议。 要使用 RAG 创建模拟此过程的聊天机器人，我们需要复制人类医生的几个关键功能。...这个知识库应该允许高效搜索，根据患者当前的问题仅检索最相关的信息。 其次，我们的系统必须能够对检索到的信息进行推理，就像医生辨别特定病例的相关细节一样。...例如，使用 Weaviate，您可以调整 alpha 参数来平衡向量与关键字搜索结果的重要性，从而创建一个组合的、经过排序的文档列表。...此模型会成对考虑查询和每个检索到的对象，以重新评估它们的相似性。 重新排序结果：根据新的评估，重新排序对象以在顶部反映最相关的结果。...重新排序 自动剪切 4.完善 对特定领域数据进行 LLM 微调可以显著提高其在该领域内的性能。
基础相关性 首先是基础相关性，搜索引擎处理流程图如下： 通过对用户的query进行切词，将右边的视频资源的文本描述信息构建构建倒排索引，此过程为精确匹配过程，词匹配则倒排索引拉回归并，然后返回用户，此过程较为经典...在搜索场景下，用一些nlp工具，能够把词表示成低维的向量，该向量可以表示词与词之间的相关性，在网络里面加入rnn，cnn等机制，把网络做的足够复杂，以提取更加有效的匹配的特征。...3) 对于特征： 与业务结合非常紧密，如何把排序场景描述的非常准确，把固定问题泛化，在向量的维度表达出来，即特征提取。...另外，query的点击列表，或者说用户的观看列表其实是可以反映出视频的关联信息的，这种信息其实有利于我们做排序优化，我们如何利用这些信息？ 所以，第二个版本我们的特征工程中，增加了稀疏的id类特征。...两次尝试的模型框架如下图所示： 经过这两种不成功的试验之后，我们引入了基于dnn的排序模型，此模型也需要解决：稀疏特征和稠密特征如何去综合的问题。
例如: "nbasdnbafllgnbahjnbakqqqqlnba" 在这个字符串中，多有个nba. 5:对字符串中字符进行自然顺序排序。...、迭代期间修改列表 **Comparable：此接口强行对实现它的每个类的对象进行整体自然排序。...使元素具备比较性 **Comparator：强行对某个对象collection进行整体排序的比较函数，使集合具备比较性 **Collections：此类完全由在 collection 上进行操作或返回...extends E> c): 在指定位置将指定 Collection 中的所有元素插入到此向量中。...(2)TreeSet:使用元素的自然顺序对元素进行排序，或者根据创建 set 时提供的 Comparator 进行排序.
简单来说，用户直接提出问题，基于现有的业务逻辑实现，去进去后续的任务，如：需求是如何实现的？根据 bug 来分析与代码的关系，并提供修复意见。...第一部分，围绕于问题空间的求解，对用户问题进行分析与转换，以获得潜在的解决方案。...为此，在第一部分，我们将会分析问答的问题，以构建出一个针对于解决方案的 DSL。然后，围绕于 DSL 来进行检索，获得相应的答案，最后交由 LLM 来进行总结。...再对其进行对应的内容检索： // 基于英语的相关代码列表 val list = store.findRelevant(query, 15, 0.6) // 基于中文的相关代码列表 val originLangList..., 15, 0.6) 随后，再对结果进行排序。
本文将和大家简单介绍一下如何在控制台里面使用 Microsoft.KernelMemory 调用 TextEmbedding 对一些文本知识库内容生成向量化信息，以及进行向量化查询 本文属于 SemanticKernel...它们通过将单词表示为高维向量而不是简单的字符字符串，以更复杂的方式帮助计算机理解单词的含义。嵌入通常以数值向量的形式存在，例如由数百个浮点数组成的列表。...刚好源代码包为了修复在使用 dotnet 6 SDK 之前，在 WPF 的构建 XAML 过程中，不包含第三方库的代码文件，从而使用黑科技将源代码包加入到 WPF 构建 XAML 中。...通过此方法可以更好的进行查询知识，特别是处理海量知识库信息查询的时候 建立知识库步骤只需要做一次调用 TextEmbedding 模型，不需要每次查询数据都重新对整个知识库进行调用 TextEmbedding...刚好源代码包为了修复在使用 dotnet 6 SDK 之前，在 WPF 的构建 XAML 过程中，不包含第三方库的代码文件，从而使用黑科技将源代码包加入到 WPF 构建 XAML 中。
s=f(q, j) 有了这个函数以后，当用户进行搜索时，我们将在所有图像上运行这个搜索，然后返回得分高于一个阈值的图像（按得分排序）。...看看今天的图像分类效果如何： 图像分类器对一张典型的未分类照片的输出结果 图像分类使我们能够自动了解图像中的内容，但是仅凭这一点还不足以实现搜索。...Doc_3 只有一个词，因此我们应该将其省略或放在结果列表的最后。 找到所有可能要返回的文档后，我们在前向索引中查找它们，并使用那里的信息对它们进行排名和过滤。...C 是对所有用户都相同的固定矩阵，因此我们可以将其保存在内存中。 对于每个在 q「c」中具有非零条目的类别，从倒排索引中获取发布列表。...这些列表的并集是匹配图像的搜索结果集，但仍需要对这些结果进行排名。 对于每个搜索结果，从前向索引中提取类别空间向量 j「c」并乘以 q「c」以获得相关性分数 s。
因此，无论数据大小如何，插入和搜索都非常有效。 当存储在表中时，直接寻址使用值和键之间的一对一映射。但是，当存在大量键值对时，此方法存在问题。...为避免此问题，我们使用哈希表。 哈希函数 名为哈希函数（h）的特殊函数用于克服直接寻址中的上述问题。 在直接访问中，带有密钥k的值存储在插槽k中。...6.树 树是一种层次结构，其中数据按层次进行组织并链接在一起。此结构与链接列表不同，而在链接列表中，项目以线性顺序链接。 在过去的几十年中，已经开发出各种类型的树木，以适合某些应用并满足某些限制。...7.堆 堆是二叉树的一种特殊情况，其中将父节点与其子节点的值进行比较，并对其进行相应排列。 让我们看看如何表示堆。堆可以使用树和数组表示。图7和8显示了我们如何使用二叉树和数组来表示二叉堆。...堆的应用 用于实现优先级队列，因为可以根据堆属性对优先级值进行排序。 可以在O（log n）时间内使用堆来实现队列功能。 用于查找给定数组中k个最小（或最大）的值。
这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响ndarray.view，还影响其他构造机制，包括不鼓励直接对ndarray.dtype进行赋值。...这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响ndarray.view，还影响其他构造机制，包括不鼓励直接对ndarray.dtype进行赋值。...最显著的修复可能是针对 DLPack 的修复。可能会引起一些问题的是不允许将字符串作为逻辑 ufunc 的输入。目前尚未决定如何处理这些函数中的字符串，最好的办法是简单地禁止它们，直到做出决定为止。...已修复此问题。...已修复此问题。
，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...1.5 元数据表增强 在 0.10.0 中我们通过同步更新而非异步更新对元数据表进行了更多基础性修复，以简化整体设计并用于构建未来更高级的功能，用户可以使用 hoodie.metadata.enable...•在 0.10.0 中，我们对元数据表进行了一些基础性修复，因此作为升级的一部分，任何现有的元数据表都会被清理。...•我们围绕元数据表对 0.10.0 版本进行了一些重大修复，并建议用户尝试元数据以从优化的文件列表中获得更好的性能。作为升级的一部分，请按照以下步骤启用元数据表。...在 0.10.0 中我们通过同步更新而不是异步更新对元数据表进行了基础性修复，以简化整体设计并协助构建多模式索引等未来高级功能，可以使用配置 hoodie.metadata.enable=true 开启
在服务时，给定查询，可以从执行以下操作之一开始： 对于矩阵分解模型，查询（或用户）嵌入是静态已知的，并且系统可以简单地从用户嵌入矩阵中查找到它； 对于DNN模型，系统在服务时，需要运行网络计算查询特征向量的嵌入...； 使用近似最近邻KNN算法； ---- 评分|score 在候选者生成之后，另一个模型对生成的候选者进行评分和排序，以选择要显示的项目集。...例如，系统可以训练模型以预测用户在YouTube上观看视频的概率，具体如下： 查询特征（例如，用户观看历史记录，语言，国家/地区，时间） 视频特征（例如，标题，标签，视频嵌入） 然后，系统可以根据模型的预测对候选池中的视频进行排序...方法 创建与位置无关的排序； 对所有候选人进行排序，假设其都在屏幕上的最高位置； 重排序|Rerank 在推荐系统的最后阶段，系统可以对候选者重新排序以考虑其他标准或约束。...示例： 可以通过执行以下操作对视频推荐器实施重新排序： 训练一个单独的模型，检测视频是否是标题党视频; 在候选列表上运行此模型; 删除模型归类为标题党的视频； 另一种重新排序方法是手动转换排序器返回的分数
在How To，你可以找到Quick Start和User Guides，以及有关如何设置和配置Projects, Editors, Model等的信息。...2.CDSW1.9.0修复的问题 1.重启的问题已修复 如果多个用户在同一时间多次单击Restart，则每个应用程序可能运行多个引擎，这导致了类似round-robin的行为。...stopped状态的applications Cloudera Bug: DSE-12374 4.Administration/Usage页面上的Export Session List按钮可以生成按日期排序的列表...此问题还会导致构建某些Models和Applications以及需要代理设置以安装其他包（例如 pip）时出现问题，此问题也已修复。...4.CDSW1.9.1修复的问题 1.站点管理员的使用情况导出已更新，可以反映 UI 和持续时间（以秒为单位）的信息。
因此，无论数据大小如何，插入和搜索都非常有效。 当存储在表中时，直接寻址使用值和键之间的一对一映射。但是，当存在大量键值对时，此方法存在问题。...为避免此问题，我们使用哈希表。 哈希函数 名为哈希函数（h）的特殊函数用于克服直接寻址中的上述问题。 在直接访问中，带有密钥k的值存储在插槽k中。...6.树 树是一种层次结构，其中数据按层次进行组织并链接在一起。此结构与链接列表不同，而在链接列表中，项目以线性顺序链接。 在过去的几十年中，已经开发出各种类型的树木，以适合某些应用并满足某些限制。...7.堆 堆是二叉树的一种特殊情况，其中将父节点与其子节点的值进行比较，并对其进行相应排列。 让我们看看如何表示堆。堆可以使用树和数组表示。图7和8显示了我们如何使用二叉树和数组来表示二叉堆。 ?...堆的应用 · 用于实现优先级队列，因为可以根据堆属性对优先级值进行排序。 · 可以在O（log n）时间内使用堆来实现队列功能。 · 用于查找给定数组中k个最小（或最大）的值。 · 用于堆排序算法。
当然可以，因此有人研究了如何通过deep LM来增强Classical IR，比如DocT5Query通过基于T5的问题生成模型来扩充文档内容，缓解词汇不匹配的问题，又比如DeepCT利用BERT来修正词权重以更好地匹配重点词...以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密检索模型在多个检索任务上取得了最优性能，后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性能更好的稠密检索模型，比如语义残差嵌入(semantic...这种方式依旧能像DPR那样进行全局语料库级别的检索，然而由于ColBERT将document的所有token都进行了稠密编码，也就是需要将文档的所有token向量存到单个索引中，这导致ColBERT与DPR...相比，索引的复杂度直接增加了一个数量级，并且在查询过程中需要遍历所有索引，因此ColBERT对硬件的要求很高，对大规模语料库来说往往是不可承受的。...在Rerank任务中，COIL与BERT reranker的差距也非常小，不过这个差距可能是由于候选列表是由BM25召回的，但总体上来说，在相同的表现下，COIL的排序速度(10ms)比BERT(2700ms
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