1.Survey: FLANN 库详情见:http://en.wikipedia.org/wiki/Flann http://medievalscotland.org/kmo/AnnalsIndex/Feminine/Flann.shtml FLANN主页:http://www.cs.ubc.ca/research/flann/:FLANN is written in C++ and contains bindings for the following languages: C, MATLAB…

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区…

本文同时发布在我的个人博客 之前尝试了用mysql做大规模数据的检索优化,可以看到单字段检索的情况下,是可以通过各种手段做到各种类型索引快速检索的,那是一种相对简单的场景. 但是实际应用往往会复杂一些 -- 各类索引(关键词匹配.全文检索.时间范围)混合使用,还有排序的需求.这种情况下mysql就有点力不从心了,复杂的索引类型,在多索引检索的时候对每个字段单独建索引于事无补,而联合索引无法在如此复杂的索引类型下建起来. 用ElasticSearch来解决这个场景的问题就要简单的多了.那么如何用e…

1.为了确保您始终不会受到最新威胁(包括尚未发现的威胁)的攻击,您必须确保防火墙始终具有 Palo Alto Networks 发布的最新更新内容及软件. • Antivirus(防病毒)— 包括新的和更新的防病毒签名,其中包括 WildFire 签名和自动生成的命令和控制(C2) 签名.WildFire 签名会检测来自世界的防火墙首次出现的恶意软件.自动生成的 C2 会检测 C2 流量 中的某些模式(而不是 C2 服务器向受感染的系统发送恶意命令):这些签名使得防火墙能够检测 C2 活动,即使…

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提…

RxJS中高阶映射操作符的全面讲解:switchMap, mergeMap, concatMap (and exhaustMap) 原文链接:https://blog.angular-university.io/rxjs-higher-order-mapping/ 有一些在日常开发中常用的RxJS的操作符是高阶操作符:switchMap,mergeMap,concatMap,以及exhaustMap. 举个例子,程序中大多数的网络请求都是通过以上某个操作符来完成的,所以为了能够写出几乎所有反应式…

位姿检索使用了LSH方法,而不使用PNP方法,是有一定的来由的.主要的工作会转移到特征提取和检索的算法上面来,有得必有失.因此,放弃了解析的方法之后,又放弃了优化的方法,最后陷入了检索的汪洋大海. 0:转自wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Locality_sensitive_hashing 以下参考资料仅供参考:LSH理解及相关资料:http://s99f.blog.163.com/blog/static/35118365201262691335382/ 有一…

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-架构研发团队负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 张浩然,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-高级架构师,在作业帮期间,推动了作业帮云原生架构演进.负责多云k8s集群建设.k8s组件研发.linux内核优化调优.底层服务容器化相关工作. 背景 大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石,往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行,数据量巨大,对于性能.…

分享嘉宾:何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理:孙锴 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 导读:阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台,2018年广告营收超过1500亿,近乎占据中国广告市场收入的半壁江山.如何驱动这艘商业航母不断前行,阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略,而 TDM 正是在这一战略指导下,由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究.设计.应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表. 今天的主要内容分为…

马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说.这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍. 最近一直在看LSH,不过由于matlab基础比较差,一直没搞懂.最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH,从而进行ANN. 有空看看基于滑动窗口的论文相似性检测. 如何用matlab画出一个数列(函数)的收敛过程(菱形收敛.圆形收敛)? 学完分布式了,我打算自己学WordPress,建立自己的独立博客,放在云平台或者服务器空间,然后学着分析流量和负载均衡这一类…

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍 本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似近期邻高速查找技术--局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包含了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些參考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在非常多应用领域中,我们面对和须要处理的数据往往是海量而且具有非常高的维度,如何高速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离近期)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问…

本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包括了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.如果是低维的小数据集,我们通过线性查找(Linear Search)就可以容易解决,但如…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jinxueliu31/article/details/37768995 高维数据的高速近期邻算法FLANN 1.     简单介绍          在计算机视觉和机器学习中,对于一个高维特征,找到训练数据中的近期邻计算代价是昂贵的.对于高维特征,眼下来说最有效的方法是 the randomized k-d forest和the priority search k-means tree,而对于二值…

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍 本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包括了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.…

在开发中或者后期测试乃至最后交付使用的时候,如果应用出问题了我们一般的做法就是查看Log文件.上章也提到了查看Log文件,这章重点讲解下如何查看Log文件?如何找到我们需要的Packages安装包目录? 桌面系统应用 安装在桌面系统上的应用,我们是很容易就可以找到安装包的目录. 目录结构:C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Packages\{UWP应用包名}\ {用户名}=系统登录用户名,{UWP应用包名}=UWP应用打包时的名称. 比如查看[UWP开发之Mvvmligh…

前言 接上篇文章 [原创]django+ldap实现统一认证部分一(django-auth-ldap实践) 继续实现我们的统一认证 python-ldap 我在sso项目的backend/lib/common/下添加一个ldaphelper.py文件,其中定义一个类 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import ldap import ldap.modlist as modlist # 加载log配置 import logging log…

Atitit.log日志技术的最佳实践attilax总结 1. 日志的意义与作用1 1.1. 日志系统是一种不可或缺的单元测试,跟踪调试工具1 2. 俩种实现[1]日志系统作为一种服务进程存在 [2]日志系统作为系统调用存在2 3. 上下文(手动或者aop模式,记录参数)MDC2 3.1. 2 4. 日志格式规范2 4.1. 输出地点:日志,console,db2 5. 动态切换日志2 6. 大数据搜索与日志挖掘及可视化方案--ELK Stack:Elasticsearch.Logstash.K…

  ×   缘起---闲逛博客园 前几天的时候,在某一QQ群看到一条消息“XXX酒店开房XXXBTXX迅雷BT下载”,当时是一目十行的心态浏览,目光掠过时, 第一反应我想多了~以为是XX种子(你懂的~),但并不感兴趣. 直到又回到博客园逛时,看到一篇最多评论的文章: 看看多线程的效率有多差劲! - 张浩华 - 博客园 http://www.cnblogs.com/zhhh/p/3385751.html 于是点击进去了.这时,我才回想起来,当时是自己邪想多了...... 原来是2000w条开房数据…

一.ADO.NET五大对象理论 1. Connection:与数据源建立连接. 2. Command:对数据源执行SQL命令并返回结果. Command对象在执行的的时候有几个比较重要的方法,如ExecuteNonQuery方法,执行增删改命令.查询方法有2种:一个是ExecuteReader方法,返回一个DataReader对象.还有ExecuteScale方法,返回首行首列. 3. DataReader:读取数据源的数据,只允许对将数据源以只读.顺向的方式查看其中所存储的数据. 用于从数据源…

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件…

PHP被广泛用于各种Web开发.而当服务器端脚本配置错误时会出现各种问题.现今,大部分Web服务器是基于Linux环境下运行(比如:Ubuntu,Debian等).本文例举了十大PHP最佳安全实践方式,能够让您轻松.安全配置PHP. PHP安全性设置提示: DocumentRoot: /var/www/ Default Web server: Apache Default PHP configuration file: /etc/php.ini Default PHP extensions co…

angular的核心思想是通过数据驱动一切,其他东西都是数据的延伸. 套用Javascript一切皆对象的思想,在angular中可以说一切皆数据. 关于项目构建 (1) requirejs以及Yeoman 在刚开始接触或者使用Angular的时候,总会疑惑与类似的问题,我实践的答案是不需要requirejs或者Yeoman.前者不使用,因为angular本身有module的实现.后者是因为Angular组织结构以及项目构建完全不必要弄得如此繁杂,手写或者在github上pull一个seed项目…

ZZ from: http://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/43305701 近年来,对于打造高度可扩展的应用程序,软件架构师们挖掘了若干相关理念,并以最佳实践的方式加以实施.在今天的"信息时代",这些理念更加适用于不断增长的数据集,不可预知的流量模式,以及快速响应时间的需求.本文将强调并重申其中的一些传统观念,并讨论他们如何在融合云计算的发展,还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性). 本文的目标是面向云…

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简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hasing)是一种近邻搜索模型,由斯坦福大学的Mose Charikar提出.我们用一种随机投影(Random Projection)的方式来创建LSH model.随机投影要求我们首先选择一个(这里考虑最简单的情况)超平面(由一个向量\(r\)定义),然后用这个超平面去散列输入的向量.给定一个输入向量\(v\)和一个超平面\(r\),我们令\(h(v)=sgn(v \cdot r)\),\(h(v)=\pm 1\)取决于输入向量在超平…

paip.lucene 4.3 中文语义搜索最佳实践 首先一个问题是要不要使用lucene 自带的分词器...我觉得最好不使用哪自带的分词器.效果还凑火,就是不好控制... 先使用ik,ict,mmsj等分词器进行分词.. 然后使用WhitespaceAnalyzer 建立索引...再使用它进行搜索...注意,建立索引以及搜索使用的Analyzer要一样才行.. 要是使用StandardAnalyzer,不个单字也分割开兰,后期过滤麻烦... 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466…

Zabbix监控系统深度实践(企业级分布式系统自动化运维必选利器,大规模Zabbix集群实战经验技巧总结,由浅入深全面讲解配置.设计.案例和内部原理) 姚仁捷 著  ISBN 978-7-121-24013-3 2014年8月出版 定价:69.00元 364页 16开 编辑推荐 国内最大规模Zabbix集群负责人力作 全面讲解Zabbix配置应用,深入剖析Zabbix内部原理 用真实工作需求驱动,以独家实践案例指引,助您监控利器出鞘 Zabbix是目前最流行的分布式图形化开源监控系统解决方案,它…

好久没发博客,来个狠的,我不信挨踢界有人比我更蛋疼来研究这个. 在马克思提出共产主义100多百年后,软件开发领域中出现了一种特别的生产方式:开源(FLOSS:Free/Libre and Open Source Software),并爆发出了惊人的生产力.作为结果,以这种生产方式开发出来的软件覆盖了几乎所有软件类别,并获得广泛应用.从本质来看,这种生产方式植根于资本主义生产关系之上,但又与资本主义的生产关系本质不同,同时又恰恰可以满足马克思对共产主义生产方式的定义,因此可以看做是一种实现了的共产…

离线应用于客户端存储: 1.离线检测:online以及offline事件,都是在window对象上触发 navigator.online为true的时候是表示设备能够上网 2.使用一个描述文件(manifest file)列出要下载以及缓存的资源 <html manifest ="/offline.manifest"> 3.描述文件中的核心是applicationCache对象,该对象有一个status属性,属性的值是一个常量 0:无缓存 1:闲置-应用缓存未得到更新 2:…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运…