LSH

tensorflow serving

可以用LSH多台provider和多台tf-serving，中间封装一层负载均衡，provider会优先请求本地tf-serving。
_诉说·2019-12-31 16:36

03_03 bash特性详解、03_04liunx用户权限详解

alias的基本使用方法为：alias新的命令='原命令-选项/参数'例如：aliasl=‘ls-lsh'将重新定义ls命令，现在只需输入l就可以列目录了。
好名字都被缑取了·2019-12-28 13:49

【论文笔记】 Exploration: A Study of Count-Based Exploration for Deep Reinforcement Learning

根据特定于环境的功能表示形式（例如原始像素或自动编码器表示形式），使用局部敏感哈希（LSH）对状态访问进行计数。作者表明，这种简单的技术可以在各种经典的RL控制
DrogoZhang·2019-12-18 10:37

《你不知道的JavaScript》之作用域和闭包

一、LHS和RHS查询当变量出现在赋值操作的左侧时，进行LSH查询；当变量出现在赋值操作的右侧，即非左侧时，进行RSH查询。
Linyqs·2019-12-17 14:41

局部敏感哈希算法

阅读目录基本思想局部敏感哈希LSH文档相似度计算局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing，LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法。
Anaven·2019-12-01 08:30

近似最近邻算法（ANN) 之局部敏感哈希LSH

1~2维：Voronoidiagrams10维：kdtrees，metrictrees,ball-trees，spilltrees高维大规模最近邻搜索：近似搜索算法，LSH，矢量量化方法等本文主要介绍近似搜索算法中常见的局部敏感哈
yxwithu·2019-11-29 19:26

常用linux命令收集

查看磁盘目录的大小du-sh#显示当前目录下子目录大小并从大到小排序sudodu-sh*|sort-hr查看当前目录文件大小ls-lSh确认端口是否打开Singleport:nc-zv127.0.0.180Multipleports
蓝色瓦力·2019-10-31 02:06

CSPS分数取mod赛92-93

考场只会打暴搜，正解为排序后线段树解决，排序的关键字为a+b，因为如果ai2#defineN1000503#defineLLlonglong4usingnamespacestd;5intn,pd[N],cnt,lsh
真-不能AKt·2019-10-30 09:00

latex beamer技巧

%章节标题\section{Relatedwork(LSH)}%开始一页ppt\begin{frame}{Relatedwork}{}\partitle{Locality-SensitiveHashing
若流芳千古·2019-10-22 15:00

局部敏感哈希LSH（Locality-Sensitive Hashing）——海量数据相似性查找技术

一、前言    最近在工作中需要对海量数据进行相似性查找，即对微博全量用户进行关注相似度计算，计算得到每个用户关注相似度最高的TOP-N个用户，首先想到的是利用简单的协同过滤，先定义相似性度量（cos，Pearson,Jaccard），然后利用通过两两计算相似度，计算top-n进行筛选，这种方法的时间复杂度为\(O(n^2)\)（对于每个用户，都和其他任意一个用户进行了比较）但是在实际应用中，对于
飞剑客阿飞·2019-10-17 21:00

array「单调栈」

范围$1e7$,$ausingnamespacestd;#definelllonglong#defineA11111111lla[A],lsh[A],tong[A];llida,minn,maxpla,
.texas·2019-10-12 21:00

c#中oracle的to_date函数使用方法

例子一，获取三小时前的记录publicstaticDataTableQuery(){conststringsSql="selectxh,lsh,namefromtablewheregxsj>to_date
·2019-09-23 16:29

从NLP任务中文本向量的降维问题，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的讨论

1.引言-近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战0x1：从NN（NeighborSearch）说起ANN的前身技术是NN（NeighborSearch），简单地说，最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据集中寻找与目标数据最相似的项目，而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，例如欧几里得距离（Euclideandistance)，NN认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越高。当需要
郑瀚Andrew.Hann·2019-06-19 20:00

局部敏感哈希（LSH）之simhash和minhash

minhash1.把文档A分词形成分词向量L2.使用K个hash函数，然后每个hash将L里面的分词分别进行hash，然后得到K个被hash过的集合3.分别得到K个集合中的最小hash，然后组成一个长度为K的hash集合4.最后用Jaccardindex求出两篇文档的相似度simhash1.把文档A分词形成分词向量L，L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W2.对L中的每一个元素的分词
jingsupo·2019-03-27 15:00

Locality Sensitive Hashing(LSH)之随机投影法

1.概述LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法。
阿喵酱紫糖·2019-01-21 11:29

图像分类-笔记

目前来说最有效的方法是therandomizedk-dforest和theprioritysearchk-meanstree，而对于二值特征的匹配multiplehierarchicalclusteringtrees则比LSH
Ivin2017·2019-01-18 21:11

大规模数据的相似度计算：LSH算法

结果看代码的过程中，对计算相似度的部分却是一头雾水，主要是对其中使用的LSH算法不甚了解。经过了一番调研之后，才算是理解了这个算法的精妙，也感到自己之前的粗糙想法实在是naive。
阿喵酱紫糖·2019-01-18 15:11

从文档相似度计算看LSH（Locality Sensitive Hashing）

LSH却依赖于冲突，在解决NNS(Nearestneighborsearch)时，我们期望：离得越近的对象，发生冲突的概率越高离得越远的对象，发生冲突的概率越低由于是依靠概率来区分，总会有错判的问题（falsepositives
阿喵酱紫糖·2019-01-16 17:42

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍

局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,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-SensitiveHashing
阿喵酱紫糖·2019-01-15 16:34

Locality Sensitive Hashing ( LSH，局部敏感哈希 ) 详解

这篇文章想给大家介绍一个神奇的东东：LSH首先看看它有什么用先~它可以快速地找出海量数据中的相似数据点，听着有点抽象？
阿喵酱紫糖·2019-01-15 16:03

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)

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-SensitiveHashing,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
jingsupo·2019-01-02 18:00

进程创建过程详解 CreateProcess

转载请您注明出处：http://www.cnblogs.com/lsh123/p/7405796.html0x01CreateProcessWCreateProcess的使用有ANSI版本的CreateProcessA
D_R_L_T·2018-12-27 20:54

locality sensitive hashing(LSH)原理和具体实现

原理部分localitysensitivehashing(LSH)，中文名为局部敏感哈希，用于解决在高维空间中查找相似节点的问题。
lldbsd·2018-12-23 00:16

POJ 2528 Mayor's posters (线段树+离散化+区间覆盖)

includeusingnamespacestd;constintmaxn=10005;intvis[maxn>1;if(m>=L){update(L,R,C,l,m,rt>1;query(l,m,rt1){lsh
Dilly__dally·2018-12-12 20:24

基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法 文章阅读

高毫林,彭天强,李弼程,等.基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法[J].电子与信息学报,2012,34(11):2574-2581.文章创新点：在E2LSH(ExactEuclideanLocalitySensitiveHashing
Connieammy·2018-10-19 17:01

图像检索(6)：局部敏感哈希索引(LSH)

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$128\times256=32768$。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
Brook_icv·2018-10-16 09:00

Fast Near-Duplicate Image Search using Locality Sensitive Hashing

使用LSH快速搜索相似图片，使用LSH的ANN查询按如下方式执行：1）查找查询项的“桶”（哈希值）2）与桶中的每个其他项进行比较。
·2018-10-12 17:00

【机器学习】使用Python中的局部敏感哈希（LSH）构建推荐引擎

学习如何使用LSH在Python中构建推荐引擎;一种可以处理数十亿行的算法你会学到：在本教程结束时，读者可以学习如何：通过创建带状疱疹来检查和准备LSH的数据选择LSH的参数为LSH创建Minhash使用
ChenVast·2018-10-10 10:03

【机器学习】使用Python中的局部敏感哈希（LSH）构建推荐引擎

学习如何使用LSH在Python中构建推荐引擎;一种可以处理数十亿行的算法你会学到：在本教程结束时，读者可以学习如何：通过创建带状疱疹来检查和准备LSH的数据选择LSH的参数为LSH创建Minhash使用
ChenVast·2018-10-10 10:03

使用 Spark, LSH 和 TensorFlow 检测图片相似性 | 雷锋网

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题DetectingimagesimilarityusingSpark,LSHandTensorFlow，作者为AndreyGusev（Pinterest工程师，内容质量分析师）。翻译|沈波张天航校对|余杭整理|凡江作为一个视觉数据处理平台，拥有从海量图片中学习并理解其内容的能力是非常重要的。为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套
·2018-10-10 08:00

离散化

constintmaxn=1001;intlsh[maxn],cnt,num[maxn];intn;//重复元素离散化后数字相同voidfunc1(){cin>>n;for(inti=0;i>num[i];lsh
onlyylno·2018-09-27 23:56

[GDB] GDB的快速入门指南：安装、启动、断点、单步调试、恢复执行、查看变量

\n");return0;}gcc编译在用gcc编译代码的时候，需要开启-g选项，提供调试用的信息；gdb就是根据这些信息，来进行调试的；anno@anno-m:~/Desktop$lsh
AkuRinbu·2018-09-24 00:50

spark-机器学习库-特征的提取，转换和选择

提取：从“原始”数据中提取特征转换：缩放，转换或修改特征选择：从较大的一组特征中选择一个子集局部敏感哈希（LSH）：这类算法将特征变换的方面与其他算法相结合。
Alien_lily·2018-08-24 17:48

图片搜索简介

工作原理：使用rgbHistogram计算特征向量，并利用lsh建立索引，具体流程如下：1.特征生成特征生成.jpg2.索引建立索引建立.jpglsh原理简介：我们通常认为，在高纬度相邻的两个物体，投影到低纬度后通常也相邻
RuiWang14·2018-08-17 15:34

局部敏感哈希开源项目和论文 Locality-Sensitive Hashing (LSH) · Jian Zhou

Locality-SensitiveHashing(LSH)ScalaLSHprojectSimilarityMeasureSimilaritymeasureisareal-valuedfunctionthatquantifiesthesimilaritybetweentwoobjects.Althoughnosingledefinitionofasimilaritymeasureexists
·2018-08-13 16:00

hive表关联结果异常问题

sql：selecta.order_code,b.order_idfrom(selectorder_codefromods.ods_lsh_oms_order_headwheredt='2018-08-
沙漠的飞鱼·2018-08-10 16:12

LSH Spark 千万级用户/Item 相似度计算 cosine-lsh-join-spark: Approximate Nearest Neighbors in Spark

CosineLSHJoinSparkAsparklibraryforapproximatenearestneighbours(ANN).BackgroundInmanycomputationalproblemssuchasNLP,RecommendationSystemsandSearch,items(e.g.words)arerepresentedasvectorsinamultidimensi
·2018-08-03 15:00

解决error C2059: 语法错误:“::”问题

错误代码提示：1>f:\opencv\opencv\build\include\opencv2\flann\lsh_table.h(266):errorC2059:语法错误:“::”f:\opencv\
晚归·2018-07-10 15:50

海量数据相似度搜索，如相似的网页、图像、文章、query 等相似性搜索

参考资料：https://blog.csdn.net/icvpr/article/details/12342159局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,LSH)方法介绍http
MachineRandy·2018-05-23 21:17

局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）二三问

假装自己是正文的正文首先我们来看一下这篇文章局部敏感哈希LSH(LocalitySensitiveHashing)https://blog.csdn.net/yc461515457/article/details
君的名字·2018-05-16 16:16

Spark机器学习之特征提取、选择、转换

本节介绍了处理特征的算法，大致分为以下几组：1、提取：从“原始”数据提取特征2、转换：缩放，转换或修改要素3、选择：从一组较大的要素中选择一个子集4、局部敏感哈希（LSH）：这类算法将特征变换的方面与其他算法相结合
meng_shangjy·2018-04-03 09:16

Google News Personalization: Scalable Online Collaborative Filtering里 LSH详解

从文档相似度计算看LSH（LocalitySensitiveHashing）Minhash衡量两个用户之间的相似度可以用他们的交集来表示，也被称为Jaccard相似度用户uj看过的新闻对于用户ui来说有
DanyHgc·2018-03-08 17:28

最小二乘法拟合多项式原理以及c++实现

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46697625最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
einstein10147·2018-01-30 13:47

高维向量快速检索方法Locality Sensitive Hashing之三——位置敏感聚类

1关于位置敏感哈希的讨论LSH主要是为了解决基本的高维向量快速搜索问题而提出的，在信息检索的各方面如图像、视频、文本、音乐和网页等都有应用。
holygao·2018-01-01 10:20

高维向量快速检索方法Locality Sensitive Hashing之二算法改进

位置敏感哈希是当前高维空间中近似近邻(ApproximateNearNeighbor,ANN)搜索速度最快的解决方法，LSH在汉明空间进行搜索，E2LSH是对LSH的改进之一，在欧氏空间进行搜索。
holygao·2017-12-31 23:25

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)

局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,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-SensitiveHashing
夕月一弯·2017-12-30 09:00

Matlab图像识别/检索系列(10)—开源介绍之图像检索caltech-image-search

为加快速度，在图像检索上采用了LSH（LocalitySensitiveHashing，位置敏感
holygao·2017-12-26 13:38

局部敏感哈希

局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,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-SensitiveHashing
LeeWei4939·2017-12-14 20:45

LSH:locality-sensitive Hashing

局部敏感哈希：目的是为了从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似的一个数据或多个数据原理：通过hashfunction建立hash表，该hash表的建立基于原数据集中相邻的数据以较大的概率映射到同一个单元；反之，不相邻的数据以较小的概率映射到同一个单元。由此，通过建立好的hash表，然后将大量数据中的海量查找转换成从hash表中字数据的查找，由此可以提高效率。
sunsimple·2017-12-09 00:52

OpenCV-Python教程:39.BRIEF

但是实际上在匹配的时候不需要所有的这些维度，我们可以使用一些方法比如PCA，LDA等压缩他们，即使是其他方法入LSH（本地敏感hash）把这些浮点的SIFT描述子
xxxss·2017-12-04 01:45
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