可以将结果存储在数据库中,也可以通过Web API等方式提供给医生进行查看和分析。我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数...
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 其次是通过**传统数据库方案**存放样本,这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于训练代码无法直接读取数据库底层文件,读取吞吐量可能受限制,即使在实时拼接特征、标...
大数据技术已经成为当今社会不可或缺的重要支撑。作为一名从事大数据技术研究的工程师,我深感荣幸能够参与到这个充满挑战和机遇的领域。本文将对我过去一年的工作进行总结,并展望未来的发展趋势。***大数据可视... 深度学习和自然语言处理等技术在大数据领域的应用越来越广泛。为了跟上技术发展的步伐,我计划进一步深入学习这些领域的前沿技术。具体来说,我会采取以下措施:定期参加线上和线下的技术培训课程,了解最新的技术动...
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量...
目前担任数据库系统开发工程师。因为我 **来自工程师文化的家庭** ,所以在小学的时候就很喜欢鼓捣,经常把硬件拆了又装,还学习在 DOS 黑框里敲神奇的命令。长大后赶上了移动互联网浪潮,年少时过于热血,感觉代码时刻... 传到数据库层的 QPS 与业务的 QPS 也呈正相关,要在超高 QPS 和硬件资源并不富裕的情况下保证用户的 query 时延足够低,难度很大。为此我们深度结合业务做了很多优化方案,最终全程保障了业务性能和稳定性。* 二是 ...
然后在数据库中搜索最相似的向量和上下文,最终将相关文本返回给用户。以一个实际应用场景为例,假设我们有一份大量文档需要GPT处理,比如培训资料或操作手册。首先,我们可以将文档的所有内容通过Vector Embedding... 这些模型通过学习大量数据,能够生成具有语义信息的向量表示,使得数据可以更好地用于深度学习和机器学习任务。对于传统数据库,搜索功能都是基于不同的索引方式(B Tree、倒排索引等...)加上精确匹配和排序算法(BM2...
不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,包括图片、视频、音频、自然语言等。非结构化数据可以通过各种人工智能(AI)或机器学习(ML)模型转化为向量数据。 什么是向量?向量是指在数学中具有一定大小和方向的量,文本、图片、音视频等非结构化数据, 通过机器学习/深度学习模型 Embedding 提取出来的“特征” 用数学中的向量来表示。 什么是特征向量?特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是 RGB(红-绿-蓝)色彩...
也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统(HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing),希望能在应对大数据复杂分析场景的同时,也能满足业务对于实时数据在线服务的需求。论文链接:https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3528-chen.pdf **背景...
火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8830cd001d2c4694b5e623cc645246af~tplv-tld... 在超大数据规模场景中,除了数据导入和存储外,索引的构建与更新也将成为一个不得不关注的问题。假如需要支持 100 亿 128 维向量,要求 10k QPS 的实时增删、50ms 的延迟,我们可以对这个场景做下展开讨论。首先,10...
也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统(HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing),希望能在应对大数据复杂分析场景的同时,也能满足业务对于实时数据在线服务的需求。论文链接: https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3528-chen.pdf# 背景与介绍![pictu...
通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量...