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详解百度富媒体检索比对系统的关键技术

导读:百度富媒体检索比对系统是一套基于Ann(approximate nearest neighbor)检索和内容特征比对技术,旨在提供针对图像、音频、视频等多媒体资源的相似检索系统。包括离线训练、建库,在线特征提取、检索。目前百度富媒体检索比对系统除了承接了百度FEED所有视频、图像的反作弊、下发去重以及关联推荐和黄反等业务,另外还支持了包括视频搜索、贴吧、文库在内的数十个业务方,支撑了千亿级数据规模。在数据规模、系统性能、召回率和准确度上都处于领先地位。 全文5612字,预计阅读时间11分钟。 一、背景 随着互联网和AI技术的发展,网络信息的主要传输媒介,已经从传统的网页文字发展到图片、视频、音频等资源,相对纯文字的网页,富媒体内容能传递更多的信息量,同时也带来更新的用户体验。随着富媒体内容急剧爆发, 理解这些实体内容,找到他们之间的相似关系,不仅能够对这些富媒体内容进行筛选和处理,还可以更好的被推荐和搜索引擎理解,更好的服务用户。得益于神经网络的飞速发展,多媒体数据的检索问题通常可以转化为高维向量的相似性检索, 采用CNN(Convolutional Neural Network...

消息队列rabbitmq

为什么用消息队列 举例 比如在一个企业里,技术老大接到boss的任务,技术老大把这个任务拆分成多个小任务,完成所有的小任务就算搞定整个任务了。 那么在执行这些小任务的时候,可能有一个环节很费时间,并且优先级很低,推迟完成也不影响整个任务运转,那么技术老大就会将这个很费时间,且不重要的任务,丢给他的小弟去解决,自己继续完成其他任务。 转化为计算机思想 那个技术老大就是一个 程序系统,那个小弟就是消息队列。 当程序系统发现某些任务耗费时间且优先级较低,迟点完成也不影响整个任务,就把这个任务丢给消息队列。 场景 在程序系统中,例如外卖系统,订单系统,库存系统,优先级较高 发红包,发邮件,发短信,app消息推送等任务优先级很低,很适合交给消息队列去处理,以便于程序系统更快的处理其他请求。 消息队列工作流程 消息队列一般有三个角色: 队列服务端 队列生产者 队列消费者 消息队列工作流程就如同一个流水线,有产品加工,一个输送带,一个打包产品 输送带就是 不停运转的消息队列服务端 加工产品的就是 队列生产者 在传输带结尾打包产品的 就是队列消费者 队列产品 RabbitMQ Erlang编写的消息队...

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