基于图像的搜索通过分析输入图像中的视觉内容并将其与图像数据库进行比较以找到匹配项来工作。使用算法或深度学习模型 (如cnn) 提取颜色、形状、纹理和图案等特征。
这些特征被编码成数值向量，然后使用相似性度量 (如余弦相似性或欧几里得距离) 将其与数据库中的其他图像的向量进行比较。根据结果与输入图像的匹配程度对结果进行排名。
应用程序包括电子商务中的视觉产品搜索，反向图像搜索以及从上传的照片中识别地标或对象。
计算机视觉是如何工作的，它的应用是什么？
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稀疏技术如何改善大型语言模型（LLMs）？
LLM的大小 (通常由参数的数量来衡量) 会显着影响其性能和功能。较大的模型通常具有更大的能力来捕获复杂的语言模式和细微差别。例如，与GPT-2等较小的模型相比，具有1750亿个参数的GPT-3可以生成详细且上下文准确的响应。
然而，更大
知识图谱本体是什么？
知识图可以通过构造和表示各种实体 (诸如产品、用户和属性) 之间的关系来显著增强推荐系统。与主要依赖于用户-项目交互的传统推荐方法不同，知识图捕获复杂的关系和上下文信息，从而允许更细微的推荐。通过绘制项目之间以及与用户之间的关系，开发人员可
构建图像搜索系统使用了哪些工具？
构建图像搜索系统通常涉及为图像处理、特征提取和数据库管理设计的一系列特定工具和技术。关键工具包括促进机器学习和计算机视觉的库，如 TensorFlow、PyTorch、OpenCV 和 scikit-image。这些库帮助开发人员预处理图像