首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有一种传统的方法来存储图片中的选择(例如,在facebook上标记许多用户?)

有一种传统的方法来存储图片中的选择,即使用关系型数据库。关系型数据库是一种结构化的数据存储方式,可以通过表格的形式存储和管理数据。对于存储图片中的选择,可以创建一个用户-图片-选择的关系表,其中每一行记录表示一个用户在某张图片上的选择。表格的列可以包括用户ID、图片ID和选择内容等字段。

优势:

  1. 结构化数据存储:关系型数据库提供了严格的数据结构,可以确保数据的一致性和完整性。
  2. 数据查询和分析:关系型数据库支持SQL查询语言,可以方便地进行复杂的数据查询和分析操作。
  3. 数据关联和连接:通过关系表的关联和连接操作,可以方便地获取用户、图片和选择之间的关系。

应用场景:

  1. 社交媒体平台:可以用于存储用户在图片上的标记、评论、点赞等选择。
  2. 电子商务平台:可以用于存储用户在商品图片上的选择、收藏、购买等行为。
  3. 在线教育平台:可以用于存储学生在教学视频中的选择、笔记、评论等。

腾讯云相关产品推荐: 腾讯云提供了多种与关系型数据库相关的产品和服务,其中包括云数据库 MySQL、云数据库 PostgreSQL、云数据库 MariaDB 等。这些产品提供了高可用、高性能的数据库服务,适用于各种规模的应用场景。

云数据库 MySQL:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql 云数据库 PostgreSQL:https://cloud.tencent.com/product/cdb_postgresql 云数据库 MariaDB:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mariadb

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【AI 工厂】Facebook 计算机视觉 Lumos平台,内容理解之上图像技术

这个 AAT 更新分为两部分,包括允许快速、可扩展迭代 Lumos。 FB 分享片中有相当一部分包含人物,因此我们专注于涉及人物自动图片描述。...然后,我们利用这些标注构建了一个机器学习模型,可以无缝地推断照片中的人物动作,以便在下游用于AAT。 ? :people_riding_on_animal 模型。...然后这些照片被按语义聚类,以便更快地进行标记——Lumos 用户可以选择把聚类标注为他们用例负面或正面样本,这可以聚类级别进行或单独为聚类中每个图像标注。...虽然 AAT 应用很重要,因为它可以为 Facebook 视障用户带来全新访问体验,但还有其他只提供方便应用,例如发掘新搜索参数。...举个例子,搜索“black shirt photo”时,系统能够“看到”照片中是否有黑色衬衣,并根据这个内容进行搜素,即使这些照片没有该信息标记

97890

来亲自试一试NoSQL

我们需要一个更灵活方法,而不是试图找到一种方法来将数据匹配数据库,相反,我们应当尝试找到一种方法,使数据库能够主动去匹配数据。因此,我们选择主要取决于我们试图存储在数据库中数据类型。...实际,它代表“不仅SQL”。它目的不是反对SQL,而是存储和与数据库交互方式提供一个可行选择许多NoSQL数据库也提供了一个类似于SQL查询接口。...以下是Facebook工程博客内容:“Apache Hadoop被用于三大类系统:作为Web分析仓库,作为分布式数据库存储以及MySQL数据库备份。” 为什么选择NoSQL?...最近观点中,地理空间数据库可以用于分层模型来存储位置信息,这种信息本质是分层(就像大陆由国家构成一样,这些国家由国家组成,然后是城市等等)虽然实际算法有所不同 如地理标记和地理定位功能近来越来越流行...三重存储 三重存储也是一种网络数据库,但不同之处在于它们以主谓宾形式存储三元数据,其中谓词确定主体和对象之间关系,同时作为数据本身一部分。 例如,我们来看一下“沙氏住在孟买”。

82930
  • 10亿参数AI模型SEER「一视同仁」:服务富人,也服务全世界

    这是我们对SEER感到兴奋原因之一,SEER是我们开发一种高性能计算机视觉系统。 通过利用自监督学习,SEER可以从任何数字图片集中学习,而不需要研究人员来挑选和标记每个对象。...初步评估表明,SEER识别物体方面比传统计算机视觉系统表现更好,这些物体虽然来自数十亿人生活,但在用于训练人工智能系统传统图片数据集中「体现较少」。...、展示物品、碗、水果、炊具、锅 所以,SEER正确地识别了图片中物体,而传统系统则没有。...源:Facebook AI Blog AI为人人 自监督学习提高语言和方言性能方面已经显示出巨大前景,因为这些语言和方言没有大量数字化文本作为标记训练数据来使用。...SEER能够在上述例子中更好地进行物体识别,这是另一个令人兴奋结果,因为该模型是没有任何数据整理情况下在随机互联网图像训练

    54720

    Facebook 应用机器学习平台

    首先训练一般模型,以选择最终用来确定内容排序各种用户和环境因素。...Facebook通过这个服务帮助你选择想在照片中标记好友。 Language Translation是管理Facebook内容国际化服务。...单独执行引擎满足不同执行需求,并且Caffe2加入了第三方库(例如,cuDNN、MKL,和Metal),以不同平台上优化运行。 PyTorch是Facebook人工智能研究所用框架。...内存、存储,以及网络 从内存容量角度来看,CPU平台和GPU平台都提供了足够训练空间。例如Facer,32GB RAM1xCPU训练用户特定SVM模型。...传统模型一个机器完成训练,训练性能可以通过增加模型、数据并行达到最优。但是考虑到训练所需数据会随时间而增长,硬件限制会增加整体训练延迟和收敛时间,甚至到无法接受地步。

    2.3K50

    食物图片变菜谱:这篇CVPR论文让人人都可以学习新料理

    根据 Facebook 统计,Instgram 美食图片数量已经超过 3 亿张。然而,获取食物烹饪方法途径依然有限,例如,通过烹饪网站或相关教程。...用户可以输入食物图片,并获得对应食材和制作方法。在用户实验结果说明,用这种方法烹饪食物成功率,比传统检索方法成功率更高。 看美食图片就能知道食谱?这个 AI 比美食家还灵么? ?...最近,Facebook 提出了一种 AI 方法,能够根据美食图片直接生成食谱!天啊,简直满足了天下爱吃且爱做饭的人心愿啊~ ? 这张图片中左侧为原图;右侧显示了食物名称、原料,甚至还有操作说明。...研究人员对比了传统检索方法和该研究提出新方法,结果如下: ? 表 3:基线方法和论文方法对比。左图为 IoU 和 F1 分数,右图为食材烹饪指南精确率和召回率。...研究人员还进行了用户测试。他们从测试集中随机选择了 15 张图片,让用户根据提供图片选择 20 种食材,并写下可能图片对应菜谱。

    65010

    食物图片变菜谱:这篇CVPR论文让人人都可以学习新料理

    机器之心报道 参与:一鸣、路 根据 Facebook 统计,Instgram 美食图片数量已经超过 3 亿张。然而,获取食物烹饪方法途径依然有限,例如,通过烹饪网站或相关教程。...用户可以输入食物图片,并获得对应食材和制作方法。在用户实验结果说明,用这种方法烹饪食物成功率,比传统检索方法成功率更高。 看美食图片就能知道食谱?这个 AI 比美食家还灵么? ?...最近,Facebook 提出了一种 AI 方法,能够根据美食图片直接生成食谱!天啊,简直满足了天下爱吃且爱做饭的人心愿啊~ ? 这张图片中左侧为原图;右侧显示了食物名称、原料,甚至还有操作说明。...研究人员对比了传统检索方法和该研究提出新方法,结果如下: ? 表 3:基线方法和论文方法对比。左图为 IoU 和 F1 分数,右图为食材烹饪指南精确率和召回率。...研究人员还进行了用户测试。他们从测试集中随机选择了 15 张图片,让用户根据提供图片选择 20 种食材,并写下可能图片对应菜谱。

    70750

    自监督学习、全景FPN...内容平台四大技术指南

    技术来保护平台用户安全地使用产品,需要做到两点:1、理解内容;2、Facebook 如何使用自监督学习方法来提高内容识别的准确性,同时减少翻译、NLP、图像识别等应用中对标记数据要求。...具体技术细节,都在以下演讲全文里: AI Facebook 各种应用中无处不在,其中最重要一项工作是帮助我们平台上用户安全使用。...但是这项工作也会影响其他应用,例如可能会改变我们用来向视障人士描述图像自动转换文字功能。 与图片中查找违规行为相比,视频中难度是数量级。...然而,许多视频中,只有少数片段具有针对特定任务显著性信息,其余片段则是冗余或不相关例如检测欺凌视频。因此,为了进一步提高视频中发现可操作事件速度和效率,我们创建了一个显着性采样器。...基本Facebook AI 团队曾经研究策略最近都转化成了能提供强大效果系统,一些自监督语言理解模型持续领先于使用传统、完全监督方法训练系统。

    63130

    图像识别——突破与应用

    这个数字起初可能令人震惊,但考虑到每天通过智能手机访问Facebook站点活跃用户数量(每月20亿)(截至2017年2月1日,每天有11.5亿移动活跃用户)加上人们依赖这些设备相机,数字是有道理...其中一个流行用例是使用自动标记软件来管理和组织越来越多个人照片。图像识别技术也用于识别图像中多个元素,如对象、活动、标识、背景场景等(5)。这为自动图像字幕提供了一个智能方法。...近年来,这个领域已经有了各种各样突破,人脸识别现在是许多应用(移动和在线)一部分,例如Facebook基于人脸识别的标签建议。 ?...光学(数字)分类是另一种流行应用,其中图像识别已被用于分离不同等级产品(例如水果),并从生产线上去除异物/缺陷。图像识别在农业中有许多用途,如自动灌溉,病虫害防治,农作物自主选择收获和作物健康。...智能摄像机可以事件前后预设时间段内提取完整视频作为证据,而不是连续视频流。这将有效利用存储和带宽。随着算法效率提高和处理能力提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。

    14.4K113

    【人在环中】机器学习未来

    作为CrowdFloweCEO,我与许多构建机器学习算法公司合作过。我发现了几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题案例中,都有“人在环中”运算。...聪明的人们已经花了许多许多年来研制自动驾驶汽车,这方面最新科技也的确非常好了。但非常好仍然不够好。99%准确率意味着人们1%时间里可能会死去。...Facebook照片上标记朋友 Facebook照片识别算法已经特别棒了。事实,当你上传了照片,它通常不仅能找到照片的人脸,还能够以97.25%准确率猜出这个人是谁。...但有些时候,当它置信分数低于一定水平,Facebook会询问作为上传者你,确认照片中标记的人有没有错。当置信分数更低时候,它会让你来标记片中的人。...这意味着人类-计算机交互对于人工智能来说比我们想象要重要得多。每个例子中(国际象棋,驾驶,Facebook,还有ATM机),确保计算机和人类顺利地一起工作是让这些应用发挥效果关键。

    2.1K50

    【学术】入圈人工智能 你需要了解无监督机器学习真正能力

    Siri可以理解和回应人类语音,这也是Facebook在你输入名字之前就知道照片添加标签原因。这种“理解”是一种被称为机器学习技术。...分类和回归情况下,机器使用输入数据来确定输出,而输出必须在所提供输出数据中。 还有一个更可靠例子,让我们看看Facebook建议用户片中添加标签方式。...Facebook不知道你和你朋友长什么样子;它只是从之前标记片中收集数据,通过重复“学习”如何识别每个人。一个人照片越多,Facebook就越有可能做出准确建议。...通过跟踪每个用户什么设备登录到系统中,该机器可以开始创建集群。随着时间推移,这台机器将能够预测特定用户登录行为,因此,如果在模型之外有足够多东西,它将被标记为奇怪行为。...因此,对于特定的人来说,这是不正常,但是因为对于他们组中其他用户来说,这是正常,所以可能这种不正常结果会引起关注。 未经训练机器学习中,组(输出)不是手动选择

    76340

    Facebook 自然语言处理新突破:新模型能力赶超人类 & 超难 NLP 新基准

    第四届机器翻译大会(WMT19)比赛中,Facebook 采用了一种新型半监督训练方法,并在多种语言翻译任务中获得了第一名。...某些情况下,这些系统甚至优于人类基线,包括英德翻译和五个 NLU 基准。 整个自然语言处理领域,NLU 系统发展速度如此之快,以至于它在许多现有的基准已经达到了一个极限。...而今年,Facebook 引入了一种方法,通过生成多个候选译文,并选择最能平衡正向、反向、流畅性三种不同模型分数译文,来进一步改进 Facebook 反向翻译系统。... 1 Facebook 引入一种新方法 上面的图片展示了这种技术是如何工作:首先,一个正向模型将一个句子翻译成英语,例如从德语翻译成英语,就会生成一组英语翻译或假设。...NLU 系统,甚至超过了人类该任务基线。

    38410

    Facebook 自然语言处理新突破:新模型能力赶超人类 & 超难 NLP 新基准

    第四届机器翻译大会(WMT19)比赛中,Facebook 采用了一种新型半监督训练方法,并在多种语言翻译任务中获得了第一名。...某些情况下,这些系统甚至优于人类基线,包括英德翻译和五个 NLU 基准。 整个自然语言处理领域,NLU 系统发展速度如此之快,以至于它在许多现有的基准已经达到了一个极限。...而今年,Facebook 引入了一种方法,通过生成多个候选译文,并选择最能平衡正向、反向、流畅性三种不同模型分数译文,来进一步改进 Facebook 反向翻译系统。... 1 Facebook 引入一种新方法 上面的图片展示了这种技术是如何工作:首先,一个正向模型将一个句子翻译成英语,例如从德语翻译成英语,就会生成一组英语翻译或假设。...NLU 系统,甚至超过了人类该任务基线。

    79230

    定制你多模态模型:Yo’LLaVA 模型视觉问题解答中贡献 !

    例如,尽管这些模型可以利用它们广泛知识对图像中物体和人进行分类(例如1(右),“在这张照片中有两个人出现在家庭环境中...”)...在这项工作中,作者提出了一种方法,将现有的一般目的LMM模型知识扩展到用户认为重要某些新个性化知识,从而为用户提供定制个性化体验(例如,回答与_你狗_相关问题)。 参数高效微调。...传统,微调一直是将训练好模型适配到新任务或概念标准方法。然而,LLMs/LMMs时代,微调这些模型计算和内存需求可能极其昂贵。...本质,所有问答对都被构造成二分类,以Yes/No问题来确定主体(例如)是否片中可见(见表2中类型2和3 QA)。...一种传统方法是直接用三元组()训练Yo'LLaVA。然而,这种方法并不能有效地促进个性化提示学习(即,将新视觉知识嵌入其中),因为模型已经提供了足够回答问题额外信息(参考图像)。

    14210

    nature | 基于深度学习方法虚拟组织染色

    1-生物化学组织染色不确定性 组织病理学中染色组织样品标准过程是耗时,因为它是劳动密集型工作,并且需要专门实验室环境,化学试剂和训练有素的人员,例如组织技术人员。...2-传统染色方法造成组织结构损伤 认识到这些瓶颈,加州大学洛杉矶分校Ozcan研究团队提出使用深度学习方法来对无标记组织进行虚拟染色。...起初,Ozcan研究团队想要找到一种强大而简单方法来标记组织切片显微图像中引入对比度。为此,Ozcan研究团队选择使用由组织内源性荧光团产生自体荧光,这种自体荧光天然存在于样本中。...基于生成对抗网络概念多阶段深度神经网络训练过程之后,Ozcan研究团队提出了一种基于深度学习方法(如图3所示)以获取未染色(无标记)组织切片中天然存在荧光化合物显微图像,并将该自体荧光图像转换成与其具有相同组织样本明场显微镜等效图像...3-深度学习方法下虚拟组织染色 模型介绍 模型选择方面,Ozcan研究团队采用是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks , GAN)。

    1.4K40

    业界 | Facebook将反馈融入AI系统,视觉障碍者现在也能“读懂”照片啦

    通过视觉媒体让大家观看和讨论所发生事,是Facebook提供一项关键功能。事实,人们每天Facebook、Instagram、Messenger和WhatsApp分享照片超过20亿张。...前者有时HTML侧不会被正确地标记,也就不可能分辨矩阵中应答者在哪,而后者应该被替换为非图形HTML元素,使不同屏幕阅读器能通用地访问。...如果屏幕阅读器用户响应调查对您来说很重要,那么首先引导用户阅读简介很重要。 •与传统优秀调查设计一样,尽量减少每页问题,避免认知复杂性和导航问题。...(检查所有适用) 测试组中受访者听完图片中替换文本后,一组随机词语随即被提供给他们选择,让他们用这些词语描述听完感觉,此外我们还设立了一组可以随意描述感受参照组。...成功实现这项功能基础,我们聘请了第一个全职无障碍研究员,现在团队上下都对未来发展充满憧憬。 via Facebook

    74790

    机器学习公司十大数据搜集策略

    数据战略/资源选择通常与商业模式选择、创业公司关注重点(消费者或企业、横向或纵向)以及融资情况密切相关。以下简单列出几种并不互斥策略,为广泛可用方法提供了一种大体框架。...例如,VocalIQ(2015年被苹果收购)使用亚马逊土耳其机器人为其数字助手提供数千个用户提出问题。员工也可以通过雇佣其他独立承包商来外包(就像Clara 或Facebook M所做那样)。...那些自家许多产品中都使用了这种方法公司里,有两个十分典型例子:谷歌(搜索引擎、谷歌翻译、垃圾邮件过滤器等等)和Facebook(用户可在照片中给朋友加标签)。...用户通常不知道他们行为在为这些公司提供免费标签数据。 机器学习领域许多初创公司都从谷歌和Facebook中汲取了灵感,他们创建了具有纠错功能产品,明确地鼓励用户纠正机器错误。...例如,IBM Watson2015年进行了四次与数据有关收购,将其卫生部门转变为世界最大和最多样化健康相关数据库之一。

    84240

    这5种计算机视觉技术,刷新你世界观

    最明显答案是,从这一研究领域衍生出快速增长有用应用集合。以下是其中一小部分: 人脸识别:Snapchat和Facebook使用 面部检测 算法应用卷积核并在图片中识别出你。...计算机视觉研究人员已经提出一种数据驱动方法来解决这个问题。...硬件要求方面,Alex2个Nvidia GTX 580 GPU(超过1000个快速小内核)使用了非常有效卷积网络实现。 GPU非常适合矩阵矩阵乘法,并且具有非常高存储器带宽。...目标跟踪指的是在给定场景下跟踪特定感兴趣一个或者多个目标 。传统,它应用在视频和现实世界交互中,它们初始目标检测之后进行观察。...计算机视觉核心是分割过程 ,它将整个图像分成像素组,然后可以对其进行标记和分类。特别是,语义分割试图语义理解图像中每个像素作用(例如,它是汽车,摩托车还是其它类型类?)。

    62830

    Meta AI科学家专访 – 我们离世界每个人都能实时理解每种语言还有多远?

    多语言系统一个模型中翻译多个语言对,这是一个关键发展,因为它们许多语言对中泛化知识,这对低资源语言特别有帮助。这与传统双语模式截然不同,传统模式中,每种语言对都是单独处理。...---- 提问2:你认为我们能多快将这些翻译改进带给数十亿使用Facebook和Meta其他平台用户,尤其是那些使用低资源语言用户?...频谱另一端,您可以拥有一个传统模型并将所有平行语料库串联提供给它,并用语言标记标记以指定输出语言。 大多数研究人员认为,某种形式语言特定参数需要增强通用模型。...还有其他几个挑战,比如找出一种方法来训练不同类型数据,包括风格、主题、噪音——以及每个语料库语言对,目前还不清楚这些数据应该如何最好地组合、加权或分阶段。...另一种是混合专家模型,它在 Transformer 块中使用多个替代前馈层集合,并允许模型选择其中一个子集。

    43930

    有人上传你脸?Facebook新功能立刻就会提醒你

    ,会提醒你; 3)当别人上传了含有你照片,不管有没有标记,你都会收到一个推送。...Facebook也考虑到可能有用户存在这样疑虑,所以提供了一个开关选项。不想用面部识别功能用户,可以偏好设置里选择关闭这项功能。...其实,Facebook之前就可以从照片中获面部数据,并提醒你,照片里都有哪些朋友需要你标记。现在有了这个功能,可以直接打标记,不再需要用户手动标了。不过前提是被打标的人有同意打开面部识别功能。...Facebook代理首席隐私官Rob Sherman另外一个博客承认,这种要不就不用,要用就全部功能一起开通思路可能无法适合每一个人。...但是他表示,公司相信,对于用户来说,最好选择是简单单选题。选择太多,决策成本太高,用户体验反而不好。 并且,Facebook面部数据库里信息仅仅是用户面部低像素轮廓,并没有高清图像。

    53460

    通过局部聚集自适应解开小世界网络纠结

    一种不同一般方法是图中识别集群,然后使用这些集群来可视化网络6、7。这种方法将可视化问题转移到集群或社区检测方法选择。...一种有效动态算法,保持边删除下聚类系数,O(α(G)m)总时间内运行,其中m是图中边数,而α(G)是最小能够覆盖G边集合生成森林 对我们方法许多真实世界和合成网络中有效性进行了广泛评估...4显示了这些apexes聚类和phi系数值。 由于空间限制,我们无法显示所有facebook100网络结果。因此,我们选择了11个4中标注他们名字Facebook网络。...为进一步分析选择了被标记网络。 ? 5 聚集系数和phi值关系 不同网络(Facebook100+PPM500)散化比和聚类系数。如果phi值很高,那么峰值位置就非常接近。...虽然图表布局度量和视觉检查都表明集群确实是明显,但是2行中详细用户研究必须显示出这种视觉效果对于特定任务重要性,例如类簇选择

    1.1K10
    领券