基于内容的图像检索技（CBIR）术相术介绍

基于内容的图像检索技(CBIR)术相术介绍 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 近20年来,计算机与信号处理领域如火如荼地发展着,随着普通计算机的性能不断地提高,人们对计算机处理信息的能力及要求不断地提高.传统的基于文本检索技术已经难以满足人们的需求,图片作为人们对周围世界的感知媒介,以图片为基本输入,从网络海量数据库中检索所需的信息已具有了强大的研究价值和商业应用.“有图有真相”和“一图胜过千言万语”已不再是虚夸,以图像为主的多媒体…

基于内容的图片检索CBIR（Content Based Image Retrieval）简介

传统的图像检索过程,先通过人工对图像进行文字标注,再利用关键字来检索图像,这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法,简称“以字找图”,既耗时又主观多义.基于内容的图像检索客服“以字找图”方式的不足,直接从待查找的图像视觉特征出发,在图像库(查找范围)中找出与之相似的图像,这种依据视觉相似程度给出图像检索结果的方式,简称“以图找图”.基于内容的图像检索分为三个层次: (1)依据提取图像本身的颜色.形状.纹理等低层特征进行检索: (2)基于图像的低层特征,通过识别图像中的对象类别以及对象之间…

基于内容的图片检索CBIR简介

原文地址:http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/53171311 传统的图像检索过程,先通过人工对图像进行文字标注,再利用关键字来检索图像,这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法,简称“以字找图”,既耗时又主观多义.基于内容的图像检索克服“以字找图”方式的不足,直接从待查找的图像视觉特征出发,在图像库(查找范围)中找出与之相似的图像,这种依据视觉相似程度给出图像检索结果的方式,简称“以图找图”.基于内容的图像检索分为三个层次: (1…

Recommending music on Spotify with deep learning 采用深度学习算法为Spotify做基于内容的音乐推荐

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir …

C# 基于内容电影推荐项目（一）

从今天起,我将制作一个电影推荐项目,在此写下博客,记录每天的成果. 其实,从我发布 C# 爬取猫眼电影数据这篇博客后, 我就已经开始制作电影推荐项目了,今天写下这篇博客,也是因为项目进度已经完成50%了,我就想在这一阶段停一下,回顾之前学到的知识. 一.主要为手机端考虑到项目要有实用性,我选择了手机端,电脑端用的人有点少.然后就是在 xamarin.Forms 和 xamarin.android 这两个中做选择了,我选择了前者,因为xamarin.Forms 更接近WPF ,我也百度了一下,…

Recommender Systems基于内容的推荐

基于内容的推荐的基本推荐思路是:用户喜欢幻想小说,这本书是幻想小说,则用户有可能喜欢这本小说两方面要求:(1)知道用户的喜好:(2)知道物品的属性基于内容的推荐相比协同过滤方法(个人观点):协同过滤用到了大量用户的群体行为特征,两个特点,(1)要大量用户,(2)除了用户的行为之外,不需要其他信息:基于内容的推荐,需要用户和物品的额外信息,如:用户喜好.物品属性等等,但是不需要存储.处理大量的用户数据. 基于内容的推荐和基于知识的推荐没有明确界限,两者区别:前者更侧重于提取物品属性,后者更侧重…

基于内容的自适应变长编码[CAVLC]

基于内容自适应的变长编码方式用于编码zigzag顺序扫描的4x4和2x2残差变换系数块. 1.编码系数个数和零序列(coeff_token): coeff_token = <TotalCoeff, TrailingOnes>; TotalCoeff = 编码非零系数总数; [0 , 16] TrailingOnes = 特殊处理的+/-1个数; [0 , 3] 2.编码每个TrailingOne的符号: 倒序,从高频开始向前编码TrailingOne符号,每个符号一位,0为正,1为负,最多为3…

大数据算法->推荐系统常用算法之基于内容的推荐系统算法

港真,自己一直非常希望做算法工程师,所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习,今天了解到的算法,就是我们生活中无处不在的推荐系统算法. 其实,向别人推荐商品是一个很常见的现象,比如我用了一个好的商品,向朋友安利之类的.在以前广告系统不发达的时候,我们也是靠口口相传来进行商品的推广.那么为什么,现在推荐系统变的非常重要了呢?,在以前,我们的商品不像现在的物品一样琳琅满目,我们有时间,可以把商品都浏览一遍在进行选择,因为我们都想选择所有商品中最好的,而现在,由于资源的众多,我们不会用大把…

新闻推荐系统：基于内容的推荐算法（Recommender System：Content-based Recommendation）

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧正文一…

elasticsearch使用More like this实现基于内容的推荐

基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. { "more_like_this" : { "fields" : ["title", "content"], "lik…

ElasticSearch java API-使用More like this实现基于内容的推荐

ElasticSearch java API-使用More like this实现基于内容的推荐基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. 先看一个查询请求的json例子: { "more_like_this" : {"f…

【T-BABY 夜谈大数据】基于内容的推荐算法

这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究.开发也边整理相关的资料.网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识.我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让没有工科基础的人也能大致了解. 简单讲解基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法. 这种算法常用于根据用户的行为历史信息,如评价.分享.点赞等行为并将这些行为整合计算出用户的偏好,再对计算推荐项目与用户偏好的相似度,将最相似的推荐给用户.例如在…

数据算法 --hadoop/spark数据处理技巧 --（9.基于内容的电影推荐 10. 使用马尔科夫模型的智能邮件营销）

九.基于内容的电影推荐在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M…

推荐召回--基于内容的召回：Content Based

目录 1. 前言 2. 构建画像 3. 内容召回的算法 1. 前言在之前总结过协同过滤的召回通路后,今天我们来总结下召回策略中的重头戏:基于内容的召回通路,也即我们常说的基于标签的召回.这里就要涉及两个一直很流行的词汇:用户画像User Profile和物品画像Item Profile. 说回推荐系统,它的使命就是,要在用户(User)和物品(Item)之间建立连接.那么用户画像和物品画像是否是推荐系统的"银弹"呢?答案肯定不是,但也不能说用户画像一无是处. 用户画像只是推荐系统构建…

基于内容产品的MVP探索

王凯:凯叔讲故事的创始人 1.精益创业有以下3个过程: ——假设:价值假设和增长假设 ——认知:验证认知 ——行动:MVP(最小化可行产品) 2.互联网时代内容该如何定价: ——对于一家初创公司,最重要的不是挣最多的钱而是获取最大的用户数. ——虽然内容收费与做内容的初衷相违背,但内容是探知用户痛点的最好方式.因此,可将内容收费与内容服务(内容增值服务)区分开 ——工业时代的定价随着工业产品的缓慢更新而调整,但互联网内容的定价却必须随着内容的一个突然爆发而提前定位: 3.超级IP最终将变成品牌.…

https ddos攻击——由于有了认证和加解密后果更严重看绿盟的产品目前对于https的ddos cc攻击需要基于内容做检测

如果web服务器支持HTTPS,那么进行HTTPS洪水攻击是更为有效的一种攻击方式,一方面,在进行HTTPS通信时,web服务器需要消耗更多的资源用来进行认证和加解密,另一方面,一部分的防护设备无法对HTTPS通信数据流进行处理,也会导致攻击流量绕过防护设备,直接对web服务器造成攻击. HTTPS的DDoS攻击防护随着越来越多的网络业务由明文HTTP转向加密HTTPS协议,针对HTTPS的DDoS攻击也呈快速增长趋势,包括针对SSL/TLS握手交互的攻击和针对HTTPS业务的攻击.HTTPS…

R数据挖掘第二篇：基于距离评估数据的相似性和相异性

聚类分析根据对象之间的相异程度,把对象分成多个簇,簇是数据对象的集合,聚类分析使得同一个簇中的对象相似,而与其他簇中的对象相异.相似性和相异性(dissimilarity)是根据数据对象的属性值评估的,通常涉及到距离度量.相似性(similarity)和相异性(dissimilarity)是负相关的,统称为临近性(proximity). 在聚类分析中,聚类算法的第一步都是度量数据集对象之间的距离,实际操作步骤是:对数据矩阵(用于存储数据对象)进行无量纲化处理,应用距离算法,得到相异性矩阵(用于存…

MapReduce实例-基于内容的推荐（一）

环境: Hadoop1.x,CentOS6.5,三台虚拟机搭建的模拟分布式环境数据:下载的amazon产品共同采购网络元数据(需FQ下载)http://snap.stanford.edu/data/amazon-meta.html 方案目标: 从数据中提取出每个用户买过哪些商品,根据买过的商品以及商品之间的相关性来对用户进行推荐商品下载的数据如下所示为单位 Id: 1ASIN: 0827229534 title: Patterns of Preaching: A Sermon Sampler…

基于内容的推荐 java实现

这是本人在cousera上学习机器学习的笔记,不能保证其正确性,慎重參考看完这一课后Content Based Recommendations 后自己用java实现了一下 1.下图是待处理的数据,代码使用数据和下图一样: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdHpoNDc2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=&quo…

基于C#的SolidWorks插件开发(1)--SolidWorks API接口介绍

这是两年前毕业时写的一篇关于SolidWorks插件开发与公司PDM集成的毕业设计,最近闲来无事拿出来整理一下,大神们可以略过. 1.1 SolidWorks API接口正确调用SolidWorks API 是完成SolidWorks二次开发中参数化设计的基础.调用SolidWorksAPI 是指调用SolidWorks 的事件.方法.属性.以及相关功能,从而完成零部件实体建模的全过程. SolidWorks的API接口分为两种:一种是基于OLE Autonation的IDispatch技…

基于python的知乎开源爬虫 zhihu_oauth使用介绍

今天在无意之中发现了一个知乎的开源爬虫,是基于Python的,名字叫zhihu_oauth,看了一下在github上面star数还挺多的,貌似文档也挺详细的,于是就稍微研究了一下.发现果然很好用啊.就在这里给大家介绍一下如何使用. 项目的主页地址在:https://github.com/7sDream/zhihu-oauth.作者的知乎主页为:https://www.zhihu.com/people/7sdream/. 项目的文档地址为:http://zhihu-oauth.readthedoc…

Zabbix概术及基础介绍（一）

一.Zabbix介绍 Zabbix 是由Alexei Vladishev创建,目前由Zabbix SIA在持续开发和支持.Zabbix 是一个企业级的分布式开源监控方案.Zabbix是一款能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性的软件.Zabbix使用灵活的通知机制,允许用户为几乎任何事件配置基于邮件的告警.这样可以快速反馈服务器的问题.基于已存储的数据,Zabbix提供了出色的报告和数据可视化功能.这些功能使得Zabbix成为容量规划的理想方案.Zabbix支持主动轮询和被动捕获.Zabb…

7、基于嵌入式Linux的视频采集系统---UVC驱动模型介绍

UVC 即 usb video class.USB协议中,除了通用的软硬件电气接口规范等,还包含了各种各样的Class协议,用来为不同的功能定义各自的标准接口和具体的总线上的数据交互格式和内容.这些Class协议的数量非常多,最常见的比如支持U盘功能的Mass Storage Class,以及通用的数据交换协议:CDC class.此外还包括Video.Audio Class, Print Class等等.正是由于这些Class协议,大大促进了USB设备的普及,比如说各个厂商生产的U盘都能通过操…

高性能、高容错、基于内存的开源分布式存储系统Tachyon的简单介绍

Tachyon是什么? Tachyon是一个高性能.高容错.基于内存的开源分布式存储系统,并具有类Java的文件API.插件式的底层文件系统.兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征.Tachyon能够为集群框架(如Spark.MapReduce等)提供内存级速度的跨集群文件共享服务.Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代(Lineage)信息,因此速度很快,官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍.目前,很多公司(如Pivotal.EMC.红帽等)已经在使用T…

二、spring Boot构建的Web应用中，基于MySQL数据库的几种数据库连接方式进行介绍

包括JDBC.JPA.MyBatis.多数据源和事务. 一.JDBC 连接数据库 1.属性配置文件(application.properties) spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driv…