实现搜索结果的多样性涉及呈现解决查询的不同方面的各种相关文档。IR系统可以使用考虑多个相关性维度的多样性算法，例如内容种类、来源或视角。
一种常见的技术是使用调整搜索结果以包括来自不同类别或视点的文档的重新排序算法。例如，对于有关 “apple” 的查询，不同的结果集可能包括有关水果和技术公司的文章。
另一种方法是根据相似的主题将搜索结果分组到集群中，确保每个集群提供唯一的内容，这有助于系统提供更广泛的相关文档。
在信息检索（IR）中，什么是查询？
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最好的Python计算机视觉库是什么？
计算机视觉和SLAM (同时定位和映射) 是相关但不同的领域。计算机视觉专注于使机器能够解释和处理视觉数据，而SLAM则负责构建环境地图并跟踪设备在其中的位置。计算机视觉任务包括对象检测、识别和图像分割。例如，它可以识别视频馈送中的行人。然
图像分类是数据科学的一部分吗？
是的，光学字符识别 (OCR) 是人工智能 (AI) 的一种形式，因为它使机器能够从图像，扫描的文档或视频中解释和提取文本。OCR系统利用人工智能技术，如模式识别和机器学习，从视觉数据中识别字符和单词。现代OCR解决方案通常包含深度学习模型
递归查询在SQL中是如何工作的？
在SQL中，递归查询主要通过公共表表达式（CTE）来处理。递归CTE允许您查询层次结构或树状结构的数据，使您能够根据数据中的关系检索结果。这意味着您可以有效地找到嵌套结构中的所有项目，例如组织架构图或产品类别，其中记录彼此引用。在递归CTE