04 2020 档案
摘要:以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: "以图搜图系统概述" 。 以图搜图系统需要解决的主要问题是: 提取图像特征向量(用特征向量去表示一幅图像) 特征向量的相似度计算(寻找内容相似的图像) 对应的工程实践,具体为: 卷积神经网络 CNN 提取图像特征 向量搜索引擎 Milvus CNN + VG
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摘要:以图搜图系统概述 以图搜图指的是根据图像内容搜索出相似内容的图像。 构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题:首先,提取图像特征;其次,特征数据搜索引擎,即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。 图像特征表示 介绍三种方式。 图像哈希 图像通过一系列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为图
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摘要:在用户使用 App、网站、产品客户端时,是否对于登陆信息的反复输入感到厌烦? 在用户查看信息、打开问卷、收取资源时,是否因为条条框框输入注册信息而放弃使用? 在企业上新产品,宣传推广,迎接新用户时,是否面临过因用户烦于注册而流失的情况? 个人账号的逐渐增多,实名认证的加强推广让登陆界面频频出现在大家
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摘要:大家可能都听说过一个名词,“抓包”。比如软件开发前后端联调,调用后端接口无反应,这时我们常常会说:“抓个包看看前端传递的数据吧”。又或者我们的网站接入 CDN 之后,想要看一下网站静态资源的缓存时间和自己设置的缓存策略是否一致,也会用到抓包。那什么是抓包呢? 主机之间的数据通信都是通过网络来进行传输
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