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图像搜索中的可扩展性挑战是什么？
图像搜索中的可扩展性挑战主要源于高效存储、索引和检索大量图像数据的需求。随着图像数量的增加，传统数据库系统往往难以处理增加的工作负载，从而导致搜索结果变慢和用户体验下降。例如，如果一个图像搜索系统扩展到数百万或数十亿张图像，在允许用户实时进
异常检测如何处理不平衡的类别分布？
“异常检测专门设计用于识别数据中与正常模式显著不同的异常模式或实例。这在类分布不平衡的情况下尤其有用，因为正常实例远远多于异常实例。在这种情况下，传统的分类技术通常会遇到困难，因为它们可能偏向于多数类，导致对少数类的检测率较低。另一方面，异
什么是流行的信息检索工具和框架？
神经IR与传统IR的不同之处在于，它利用深度学习模型，特别是神经网络，来更有效地理解和处理文本数据。虽然传统的IR系统主要依赖于关键字匹配和统计模型 (如tf-idf和BM25)，但神经IR系统专注于学习向量空间中查询和文档的表示，捕获更细