信息检索 (IR) 是根据用户的查询从集合中获取相关文档或数据的过程。它涉及搜索大量数据集 (通常是非结构化数据)，以根据项目与输入查询的相关性来查找和排名项目。
IR系统使用诸如关键字匹配、语义搜索、机器学习和排名算法的各种方法来检索文档。IR应用的示例包括搜索引擎、推荐系统和数字图书馆。
IR的目标是帮助用户快速找到最相关的信息，使其在web搜索，电子商务，学术研究和多媒体检索等领域至关重要。
在信息检索中，相关性是如何定义的？
继续阅读
嵌入是如何在混合搜索系统中使用的？
嵌入是混合搜索系统中的一个关键组成部分，这种系统将传统的基于关键词的搜索与语义搜索能力相结合。在混合系统中，嵌入以数学格式表示数据，如文档和查询，捕捉其含义。这使得系统能够理解所用的确切词语以及其背后的概念，从而提供更相关的搜索结果。通过使
可观测性如何与基础设施监控相结合？
可观察性和基础设施监控是两个协同工作的组件，旨在提供系统健康和性能的清晰视图。可观察性指的是根据系统生成的数据（如日志、指标和追踪信息）推断系统内部状态的能力。相对而言，基础设施监控专注于物理和虚拟资源的性能与可用性，例如服务器、数据库和网
计算机视觉是什么，以及它与图像处理的关系是什么？
深度学习中的数据增强是指通过对原始数据应用各种转换来人为地增加训练数据集的大小的过程。这通常在计算机视觉中用于创建更多样化的示例，而无需额外的数据收集。例如，在训练图像分类模型时，您可以旋转、翻转或裁剪图像，更改其亮度或添加噪点。这些转换有