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【最佳实践】阿里云 Elasticsearch 向量检索4步搭建“以图搜图”搜索引擎

本文作者: 小森同学 阿里云Elasticsearch客户真实实践分享文中涉及到的图片特征提取,使用了yongyuan.name的VGGNet库,再此表示感谢! “图片搜索”是作为导购类网站比较常见的一种功能,其实现的方式有很多,比如“哈西指纹+汉明距离计算”、“特征向量+milvus”,但在实际的应用场景中,要做到快速、精准、简单等特性是比较困难的事情。 “图片搜索”方式优缺点对比 方案三查询效果: 四步搭建“以图搜图”搜索引擎 以下是基于 阿里云 Elasticsearch 6.7 版本,通过安装阿里云 Elasticsearch 向量检索插件【aliyun-knn】 实现,且设计图片向量特征为512维度。 如果自建 Elasticsearch ,是无法使用aliyun-knn插件的,自建建议使用开源 Elasticsearch 7.x版本

老板要建“中台”,我现在慌得一批......

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 在数字化转型热潮下,各家企业都想建设中台,那么中台是怎么发展起来的?有哪些类型的中台?中台到底是个啥?本文为你一一解答这些问题。 学习背景与前言 2019 年春夏之交,领导(我司 CIO)送了我一本钟华老师的《企业 IT 架构转型之道:阿里巴巴中台战略思想》(该书的读书笔记)。 在阅读之后,我初步地了解所谓的中台战略,但又还是停留在感性层次,只会说出几次消除烟囱,数据孤岛之类的感性的“大话”。 而后在 2019 年冬季又订阅了王健老师的《说透中台》专栏想要进行深入学习加以更好地理解,于是有了这个系列的学习总结文章。 在本篇文章里,我将我在这个专栏和一些中台的书籍的内容加以整理,也从众多参考资料中 Copy 了很多图示加以其中,最后给出我绘制的整体的知识总结脑图。 不过我决定不按套路来写本文,先给出学习总结中最最精华的部分,给那些只想快速了解中台的人。 但是中台这个东西,现在业界并没有一个完整的标准定义,每个人的经验和视角也不同,因此可能一百个学习者心中会有一百个中台,这里我主要引用我学习...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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