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…

上一节,我们分析了LSH算法的通用框架,主要是建立索引结构和查询近似近期邻.这一小节,我们从p稳定分布LSH(p-Stable LSH)入手,逐渐深入学习LSH的精髓,进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上. 相应海明距离的LSH称为位採样算法(bit sampling),该算法是比較得到的哈希值的海明距离,可是一般距离都是用欧式距离进行度量的,将欧式距离映射到海明空间再比較其的海明距离比較麻烦.于是,研究者提出了基于p-稳定分布的位置敏感哈希算法,能够直接处理欧式距离,并解决(R,c)-近邻…

LSH是我同学的名字,平时我会亲切的称呼他为离骚,老师好,左移(leftshift),小骚骚之类的,最近他又多了一个新的外号:局部敏感哈希(Locally sensitive hashing). 好了,废话不多说直接转入正题: 『写在前面』局部敏感哈希是一种NOIP禁用的算法(因为使用了随机数),若不感兴趣就无需往下看了. 『什么是LSH?』 LSH就是局部敏感哈希,听着名字就知道和普通的哈希不一样,具体哪里不一样,就先吊吊你的胃口,稍后再说.先来了解LSH的各方面性能: 首先先来思考一个问题:…

众所周知,稳定币是基于区块链的支付工具,旨在实现最终用户要求的价格稳定性.有些稳定币利用法定货币作为抵押资产.其他则使用一系列其他非法定类型的抵押资产.还有一些尝试使用算法来实现价格稳定性而根本没有抵押,比如NGK公链推出的算法型稳定币USDN. 稳定币解决了存在于加密货币生态系统中的价格不稳定问题,发行量最大的稳定币 USDT 现在市值 46.4 亿美元.所有这些稳定币当前的实际用途范围仅限于加密货币交易所,发行人和投机者.稳定币USDN在加密货币生态系统中已经开始受到关注.具体来说,它在现有…

数据显示,2019年稳定币市场总市值25亿美元,在整个加密货币市场占比 1.3%.可别小瞧了看似微小的1.3%这个数据,它其实是一个庞大的市场.稳定币不仅仅是货币的电子化,它还是一种可编程的加密货币,是区块链技术诞生后才有的一个货币类别. 在区块链圈内,你听到最多的稳定币是USDT,它是Tether公司推出的.锚定美元的代币,用户可以随时使用USDT与美元进行1:1兑换.USDT的主要用途是它为不稳定的加密空间提供一定的稳定性,并为不能以美元和银行交易的交易所提供流动性.实际情况是,人们对USD…

最近比特币重新突破了8万大关,区块链行业又再次火爆起来,吸引了圈内圈外人的火热讨论,而这其中市场投资者讨论最频繁的就要属算法型稳定币USDN了. USDN是基于NGK.IO区块链中的稳定币, 1枚USDN锚定1美元的价值,USDN采用了区块链智能合约的发行方式,通过智能合约的透明化,能够让市场USDN持有者获得算法稳定的背书.USDN等于数字市场最牢固的信任体系,是一种锚定全球通用的代币,是一种连接全球数字经济的通用数字代币.在合规.安全的前提下,USDN通过可靠的技术和优质的服务,为用户提供安…

USDN的标签是"数字美元",与大多数稳定资产一样,USDN是一种金融服务产品.基于NGK公链发行的算法型稳定币USDN,USDN是和美元1:1锚定的加密数字货币,1USDN等于1美元,且永远保持去中心化,在功能上,USDN的开发人员声称,可以将USDN用于点对点(P2P)的资金转移.商业.交易以及作为一种持有机制. 此外,未来USDN还可以提供汇款.国际转账.跨境支付和向消费者贷款等服务.具体来说,在跨境支付中,USDN代币可能会有一个巨大的市场.个人消费者需要更好.更快.更便宜.更…

1.哈希查找 (1)什么是哈希表(Hash) 我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素.可以设计一个函数(哈希函数, 也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素:也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素"分类",然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方.但是,不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的,因此极有可能出现对于不同的元素,却计算出了相同的函数值,这样就产生了"冲突&quo…

原始链接--http://www.jiahenglu.net/NSFC/LSH.html LSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数.与一般哈希函数不同的是位置敏感性,也就是散列前的类似点经过哈希之后,也可以在一定程度上类似,而且具有一定的概率保证. 形式化定义: 对于随意q,p属于S,若从集合S到U的函数族H={h1,h2...hn}对距离函数D(,),如欧式距离.曼哈顿距离等等,满足条件: 则称D(,)是位置敏感的. 例如以下图,空间上的点经位置敏感哈希函数…

多模态检索主要是实现不同模态下的数据能相互检索,例如文本模态数据,和图像模态数据.要能实现他们之间的相互检索,首先要是它们相互关联起来.CCA·算法用于多模态检索步骤:      1)首先提取文本,图像各自的底层特征,也就是会得到不同维度矩阵.      2)将训练数据去中心化后,利用CCA算法将不同维度的数据映射到相同的子空间,然后使训练的文本和图像特征相关联起来 .   3)最后当利用图像检索文本或者文本检索图像时,首先将图像和文本特征映射到与训练数据相同的子空间中,然后通过计算相同模态的测…