图像检索中的语义鸿沟是指人类如何感知和解释视觉内容与如何在计算系统中表示视觉内容之间的脱节。人类根据含义来理解图像，而计算机则依赖于颜色、纹理和形状等低级特征。出现这种差距是因为计算模型努力将这些低级特征与高级概念相关联。例如，一个人通过理解像水、沙子和天空这样的元素来识别 “海滩” 场景，但是计算机仅处理可能不完全捕获语义含义的像素级模式。弥合语义鸿沟是图像检索中的核心挑战。像深度学习这样的技术通过学习更接近人类理解的表征来推进该领域。例如，卷积神经网络 (cnn) 可以识别图像中的对象，使搜索结果与用户查询更相关。
Facebook使用了哪些人脸识别算法？
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嵌入是如何支持迁移学习的？
在搜索引擎中，嵌入用于通过将查询和文档表示为共享嵌入空间中的向量来提高搜索结果的相关性和准确性。当用户提交搜索查询时，搜索引擎将查询转换为嵌入，并将其与索引文档或网页的嵌入进行比较。这允许系统返回在语义上与查询相似的文档，即使它们不包含确切
SQL中的DDL和DML有什么区别？
“DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言）是SQL（结构化查询语言）的两个不同子集，它们在管理数据库时具有不同的目的。DDL关注数据库的结构，允许开发人员创建、修改或删除数据库对象，如表、索引和模式。常见的DDL命令包括`CREATE
元数据如何影响全文搜索？
元数据在增强全文搜索功能方面发挥着至关重要的作用，它提供了关于被搜索数据的上下文和附加信息。元数据本质上是描述、解释或提供资源更多上下文的结构化信息。在执行全文搜索时，元数据可以帮助细化和提高搜索结果的准确性。例如，如果用户在某个文档中搜索