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下面是LOPQ的一张图，说明了LOPQ的核心思想。K均值（a）在分配以红点表示的聚类中心时非常有效，其瞄准数据的分布，但是其具有如前所述的规模上的其他缺点。在所示的第二个例子中，我们可以想象产品用2个量化空间，每个具有1个维度。
笔者在这几天看了一些关于图像特征化的内容，发现图像相似性搜索领域，一般先图像特征量化，然后进行相应的匹配。1、方向一：描述符。先抽取图像局部特征符，根据一些匹配算法进行匹对，较多适合在图像比对，人脸比对等领域；2、方向二：描述符的特征。
近几年，深度学习技术被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，能够把每个实体（图像、语音、文本）转换为对应的embedding向量。如这里千人千面智能淘宝店铺背后的算法研究登陆人工智能顶级会议AAAI2017。而对于推荐、搜索或者广告投放问题，都可以描述为从大规模候选中给用…
一文纵览KNN（ANN）向量检索.allen.老码农.73人赞同了该文章.摘要：随着深度学习不断普及，数据对象更多的通过一个高维向量来表达，通过最近邻的查找，丰富了图片搜索、UGC视频版权保护、人脸识别、搜索&推荐等诸多应用；另一方面随着数据的爆发式增长...
乘积量化1。简介乘积量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的，为的是加快图像的检索速度，所以它是一种检索算法，在矢量量化（VectorQuantization，VQ）
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ANN中乘积量化与倒排小结.目前特征向量的比对加速优化能极大缩短比对耗时，改善用户体验。.优化的途径主要有两种，一是使用指令集（SSE,X）加速运算。.二是使用ANN替代暴力搜索。.乘积量化和倒排索引组合是ANN中效果较好且实用的一种。.总体框架...
矩形件优化排样的一种启发式算法相关文档矩形件优化排样的一种启发式算法_陈仕军words:rectangularcuttingstockproblem;optimalhorizontalline;packingalgorithm摘要:对大规模矩形件正交排样问题,提出了一种快速高效的启发式排放算法。【论文】一种矩形件优化排样算法的研究
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