注意事项:首先要保证部署solr服务的Tomcat容器和检索solr服务中数据的Tomcat容器,它们的端口号不能发生冲突,否则web程序是不可能运行起来的。一:solr服务的端口号、我这里的solr服务的tomcat容器的端口号已经修改为8083: 二:检索solr服务中数据的tomcat容器的端口号、我这里是8080:  最后必须要保证2个容器能正常访问。&nbs
paper 1 NAS WITH RL论文:Neural Architecture Search With Reinforcement Learning 链接:https://arxiv.org/abs/1611.01578 代码链接:https://github.com/tensorflow/models这是ICLR2017的文章,讲述如果用强化学习(reinforcement learning
转载 2023-06-08 13:56:15
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# 网络架构搜索 ## 1. 引言 随着互联网的迅猛发展,网络架构的设计变得越来越重要。网络架构是指网络中各个组件之间的关系和交互方式。一个好的网络架构可以提高系统的可扩展性、可靠性和性能。然而,在设计网络架构时,很难找到一个最佳的解决方案,因为网络中的各种因素非常复杂,而且相互之间的影响也很难预测。此时,网络架构搜索就成为一个解决方案。 ## 2. 网络架构搜索的概念 网络架构搜索是指在
原创 2023-11-27 06:32:44
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之前的文章中讲到了轻量化网络架构的设计,也提到了模型压缩除了轻量化架构外,还有模型剪枝模型架构搜索模型架构搜索(NAS)也是一个非常有效的模型压缩方法,相比人工设计架构和剪枝,机器搜索架构更高效且效果更好,但是之前基于遗传和强化算法的模型架构搜索方法需要大量的 GPU 资源支持,且训练时间长,限制了 NAS 的应用,随着研究进展,出现了一些不那么耗时耗资源的方法。Once for All (简称
【导读】今天给大家整理了CVPR2020录用的几篇神经网络架构搜索方面的论文,神经网络架构搜索又称为Neural Architecture Search,简称(NAS)。神经网络架构搜索在这两年比较热门,学术界和国内外知名企业都在做这方面的研究。之后,本公众号后续将出一个NAS方面的专辑,主要包括NAS的发展历程、论文解读和应用场景。希望大家多多关注!论文汇总1.Blockwisely Super
转载 2023-09-15 22:31:20
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## 神经架构搜索代码实现 ### 流程图 ```mermaid graph LR A(开始) --> B(数据准备) B --> C(定义搜索空间) C --> D(构建模型) D --> E(评估模型) E --> F(选择模型) F --> G(训练模型) G --> H(验证模型) H --> I(保存模型) I --> J(结束) ``` ### 代码实现步骤 1. 数据准备
原创 2023-11-18 15:01:13
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原文:Alex C-G译文:Piper Hu(本文阅读时长约为5分钟)神经搜索 是数据处理上非常新颖的一个话题,也是Jina AI目前着重关注的方向,可是到底神经搜索是什么?它能解决什么问题?与现在开发者们使用的搜索系统搭建又有什么不一样?今天,就让我们一起走进神奇的神经搜索世界,及神经搜索的最佳探索方式——Jina。什么是神经搜索? 简而言之,神经搜索是一种全新的信息检索方式
神经网络架构搜索——可微分搜索(SGAS)动机方法整体思路三个指标边的重要性选择的准确性选择的稳定性两种评估准则评估准则1:评估准则2:实验结果CIFAR-10(CNN)ImageNet(CNN)ModelNet40(GCN)PPI(GCN)参考 KAUST&Intel发表在CVPR 2020上的NAS工作,针对现有DARTS框架在搜索阶段具有高验证集准确率的架构可能在评估阶段表现不好的
转载 2023-05-22 23:18:41
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快捷键上下翻飞,远比使用鼠标要来得快。PPT的快捷键很多,布衣公子列举常用的快捷键分享给大家。一、Ctrl与鼠标组合 ▲图4.3-1▲选中对象,按住CTRL,拖动对象=复制▲Ctrl +Shirt+拖动对象=水平或垂直方向复制▲Ctrl+鼠标左键单击=点选▲选中对象,按住CTRL,滚动鼠标滚轮=页面缩放二、Shift与鼠标组合 ▲图4.3-2▲ 按住Shift,鼠标单击【普通视
介绍AutoML这个topic在机器学习领域越来越火,新的研究成果也是层出不穷。在网络架构(NAS),模型压缩(AMC),数据增强(AutoAugment),优化器设计(Neural Optimizer Search),平台相关优化(AutoTVM)等领域,我们都可以看到相应的研究成果表明机器学习可以达到比人肉调参更优的结果。自动化方法正在逐步替代调参工。相信不久的将来,我们面对一个场景,只要喂数
电商搜索系统存在以下特点:数据量庞大。(上亿级别)高并发。(日均pv过亿、数十亿)一条商品数据由商品基本信息、价格、库存、促销、评价等组成,这些数据存储在各自业务系统当中。(多数据源导致构建索引比较麻烦)召回率要求高。(哪个商家发现搜不到自家的商品肯定要抓狂,哪怕有一个搜不到。)时效性要求高,价格变动、库存变动、上下架等要求近实时。(更新时间过长虽然不会造成资损,但是会严重影响用户体验)索引更新量
转载 2023-05-29 16:03:15
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个性化搜索目前发展阶段不是要替换掉传统搜索,而是对传统搜索的一个补充。我们先看下它的架构如图2.2所示: 图2.2 个性化搜索架构图个性化搜索和个性化推荐是比较类似的,这个架构图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系,从部门的组织架构上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据
可能99%的同学不做搜索引擎,但99%的同学一定实现过检索功能。搜索,检索,这里面到底包含哪些技术的东西,希望本文能够给大家一些启示。全网搜索引擎架构与流程如何?全网搜索引擎的宏观架构如上图,核心子系统主要分为三部分(粉色部分):(1)spider爬虫系统;(2)search&index建立索引与查询索引系统,这个系统又主要分为两部分:一部分用于生成索引数据build_index一部分用于
转载 2024-06-12 21:51:09
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0. 前言本系列文章主要是源于对《搜索引擎的技术架构》一书的读书笔记,其中会掺杂在其他文章或书籍的内容以及我个人对搜索引擎的理解,阅读顺序也没有按照书中目录的顺序来,相比于单纯的知识点总结,本系列更像是我借由此书来谈一谈我对搜索引擎的理解。本系列文章专注于描述搜索引擎的技术架构,对搜索引擎的历史发展和当下定位不过多赘述。1. 目标简单来说,搜索引擎的目标可以用三个词来概括:更全、更快、更准。 更全
转载 2023-06-06 23:00:56
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(图片付费下载于视觉中国) 作者 | Sik-Ho Tsang 译者 | Rachel 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)   【导读】从 AutoML 到 NAS,都是企业和开发者的热门关注技术,以往我们也分享了很多相关
高效搜索代码可以大幅提升开发者的工作效率,然而目前的代码搜索效果并不尽如人意。近期,越来越多的研究者开始关注利用深度学习解决代码搜索问题。这篇论文概述了神经代码搜索技术,并提出了一种新型方法 UNIF 网络。 作者:Jose Cambronero等,机器之心编译,参与:魔王。论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.03813v3.pdf近期多项研究提出利用深度神
Algolia是一家做离线移动搜索引擎的公司,两年时间构建了世界范围的分布式网络。今天为世界12个区域每月20亿用户查询,平均服务器时间为6.7ms,90%的查询应答<15ms,不可用率低于十的负六次方,及每月宕机时间<3s…… 本文是Algolia对其REST API建立和扩展经验的总结,其中包括如何在全世界不同位置保障数据的高可用和一致,以及如何通过Anycast&nb
转载 2024-07-03 05:43:13
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互联网搜索引擎已经成为最重要的互联网工具之一, 尤其是GOOGLE和百度的出现极大地推动了这一工具的普及应用. 随着用户体验和需求的深入, 搜索引擎将从下面几个方向向前拓展.          搜索资源方面. 搜索资源进一步扩展, 越来越多的网上和非网上资源纳入搜索范围, WEB2.0提供并促进了这
转载 2023-07-31 19:37:49
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# 如何在 Android Studio 中实现代码搜索 作为一名初学者,了解如何在 Android Studio 中进行代码搜索是非常重要的。这可以提高你的开发效率,使你更快地找到和理解代码。本文将为你提供一个详细的步骤指南,并包含图示以帮助你更好地理解整个过程。 ## 流程概述 在开始之前,我们可以将整个代码搜索的流程总结为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-08 13:31:49
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在当今的技术环境中,JavaScript作为前端开发的主要语言之一,承载着许多业务逻辑和用户交互。特别是搜索相关功能的实现,不仅影响到用户体验,也直接关系到业务增长的潜力。因此,理解并解决“JavaScript搜索代码”相关问题显得尤为重要。 ### 背景定位 从最初的网页展示到如今复杂的单页面应用(SPA),JavaScript的演变历程不可忽视。早期的JavaScript仅用于事件处理和表
原创 7月前
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