【索引】Hashing / Sets

最新推荐文章于 2020-12-23 05:14:16 发布
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此博客汇集了AOAPCI算法竞赛中关于暴力法与哈希/集合应用的问题，包括完美哈希、Babelfish、复合词、求和集、语言连接、The Spot游戏、快乐数等主题。
Apache Flink®极简教程: 架构及原理 Stateful Computations over Data Streams
AI天才研究院
12-28 9563
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams关键词分布式流处理分布式计算引擎All s...
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams
AI天才研究院
12-27 9546
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams 关键词 分布式流处理 分布式计算引擎 All streaming use cases Event-driven Applications Stream & Batch Analytics Data Pipelines &a...
Fast Exact Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing
12-27
Fast Exact Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing的源代码实现
多下标哈希表——Fast Exact Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing
lhaof的博客
02-28 2803
《Fast Exact Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing》这篇文章的第一作者是多伦多大学的Mohammad Norouzi，最早发表在CVPR2012，后被PAMI2014收录。中文译名是《基于多下标哈希的汉明空间的快速精确搜索算法》。下文是本人lhaof对文章的部分翻译和解析。 Norouzi考虑在汉明空间的两个相关的搜索问题。给
最近邻查找最优算法_哈希算法 | Multi-Index Hashing
weixin_42552124的博客
12-23 536
该论文提出多索引哈希算法，虽然题目包含Fast Exact Search，但是其实并没有那么Exact，不过相比于前序工作确实Fast。对于该文章的解读将偏简略，因为阅读它只是我的课程作业（狗头论文标题：Fast Exact Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing所在期刊：TPAMI 2013思维导图论文基本内容1. 问题背景1.1 二进制...
Fast Exact Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing
liuheng0111的博客
10-11 2007
2016年9月22日 Introduction  •最早发表在CVPR2012，后被PAMI2014收录. •提出目的：在汉明编码空间中，完全搜索出k个汉明最近邻，使得存储高效，运行速度大幅度提高。目前k-nn问题，除了穷举式搜索，没有更好的办法。Multi-indexhashing (多分段索引哈希)算法： (1)次线性时间，(2)存储高效，(3)便于实现 •思想：对于一个
PAT-ADVANCED1145——Hashing - Average Search Time
清风阁
11-21 264
我的PAT-ADVANCED代码仓：https://github.com/617076674/PAT-ADVANCED 原题链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805343236767744 题目描述： 题目翻译： 1145 哈希——平均搜索时间 这个问题的任务很简单：首先在哈希表中插入一系...
Guava Hashing在去重技术中的应用：8个案例分析，提升数据处理效率
![Guava Hashing在去重技术中的应用：8个案例分析，提升数据处理效率]...在Java生态系统中，Google开源的Guava库提供了一个强大的Hashing模块，它可以帮助开发者轻
LIRE(Lucene Image Retrieval)相似图像索引和搜索机制
04-09 1万+
众说周知，lucene是一个开源的强大的索引工具，但是它仅限于文本索引。基于内容的图像检索(CBIR)要求我们利用图像的一些基本特征（如颜色纹理形状以及sift,surf等等）搜索相似的图片，LIRE(Lucene Image Retrieval)是一款基于lucene的图像特征索引工具，它能帮助我们方便的对图像特征建立索引和搜索，作者也在不断加入新的特征供用户使用。如果你熟悉lucene，那么用
哈希学习（2）—— Hashing图像检索资源
flowerboya的博客
07-11 8668
哈希方法 公布代码的： CSDSH: Column Sampling based Discrete Supervised Hashing SGH :Scalable Graph Hashing with Feature Transformation [ Paper] AGH: Hashing with Graphs [Paper] [Code] BPBC: Learn
exact nn search in hamming space
lvsendoc的专栏
09-09 1251
今天，大概看完了
Keras——环境配置
lhaof的博客
04-12 3067
Keras是一个在Theano基础上进行进一步抽象和封装的深度学习或者神经网络库，主要动机是为了更快地编程实现神经网络来做实验。笔者主要也是为了学习theano以及使用vgg-16。安装Keras的主要思路是，cuda，anaconda，theano，keras。 1.cuda的安装自行谷歌吧，笔者使用的版本是cuda-7.0. 2.anaconda是一个好东西。安装步骤如下，先下载一个ana
Inverted Multi-Index
南有乔木NTU的博客
09-14 3923
Inverted Multi-Index简介Inverted Multi-index是Artem Babenko 和 Victor Lempitsky发表的一篇论文，论文起初发表在CVPR2012上，后来又增加了内容，又发表在2014的PAMI上，被引用的次数很高。 论文地址如下所示： CVPR2012 PAMI 2014引言分析整篇文章，总结下来想法还是很直观。首先分析传统的倒排索引，在传统
数据库中的索引技术——哈希索引
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简之的通向技术之路
09-02 4万+
数据库中的索引技术——哈希索引 1、哈希索引 哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 对于hash相同的，采用链表的方式解决...
哈希快速检索之三种海明空间中的检索方法
Alex.W.的机器学习之路
12-02 6477
哈希检索简介：近年来，哈希检索算法领域有闷声大规模填坑的迹象，2012-2015年间有一大堆论文在国际机器学习顶级会议期刊上发表。详见哈希算法综述：“Hashing for Similarity Search：A Survey”。哈希检索的主要思想是把向量表示的数据投影到海明空间，在海明空间中进行K近邻（k>=>=1）的检索。为了使海明空间中的K近邻与原始空间保持一致，哈希算法需要满足局部保持特性，
论文阅读《Hamming embedding and weak geometric consistency for large scale image search》
zzchust的专栏
11-12 2251
在BOW模型中嵌入hamming距离实现kmeans聚类之后的第二次过滤，高效的提升descriptor matching的准确；在利用weak geometric consistency进一步提高结果。
深度卷积神经网络——Deep Convolutional Neural Networks
lhaof的博客
02-26 6435
本文是对深度学习大牛Hinton于2012年发表在NIPS上面的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》进行学习的笔记。 1.关于对数据集ImageNet的处理： 研究者将图片down-sample到固定像素256*256。对于一个矩形图片，先放缩图片使短边长度为256，才取此时图片中间的256*25
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