J-Tech Talk | Python 装饰器指南

JinaAI工程师余子牛带你探索Python装饰器的世界,了解其工作原理和用法。从基础到进阶,通过代码示例展示如何创建装饰器,以及在CLIP-as-service项目中如何应用。讲座将分享装饰器在实际工程中的优雅实践,适合对Python和机器学习后端开发感兴趣的观众。

J-Tech Talk

由 Jina AI 社区为大家带来的技术分享围绕 Python 的相关话题,工程师们将深入细节地讲解具体的问题分享 Jina AI 在开发过程中所积累的经验。

和开源团队 Jina AI 的软件工程师余子牛一起,聊一聊 Python 装饰器的最佳实践指南!本次讲座将为你介绍函数装饰器的工作原理,通过代码示例演示从最简单的定义装饰器到较复杂的参数化装饰器,最后我们将延伸到在实践中如何优雅地使用装饰器。

 分享内容 

从 demo 展开聊聊如何编写一个装饰器

  1. 饰器的定义和特点

    装饰器可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能

  2. Python装饰器的用法

  3. 经验分享 - 装饰器在 Jina 中的应用

    以 CLIP-as-service 为例,探究装饰器在工程实践中的实际用法。

 关于讲师 

余子牛  Jina AI 软件工程师

本硕毕业于美国伦斯勒理工学院计算机科学专业,现为 CLIP-as-service 团队成员,主要研究方向为机器学习、Python 后端软件开发。

 活动时间 

2022 年 7 月 27 日 周三晚 19:00 - 19:45

 报名方式 

### 跨模态视频检索技术介绍 跨模态视频检索是一种涉及多学科交叉的技术,它允许用户通过不同类型的查询(如文本描述、图像或其他形式的数据)来查找最相关的视频片段。这项技术依赖于强大的算法和模型,特别是像CLIP这样的预训练模型,在处理复杂的多媒体数据方面表现出色[^2]。 #### CLIP模型的工作原理 CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) 是一种由OpenAI开发的深度学习架构,能够理解并关联来自两个不同域的信息——即自然语言和视觉内容。具体来说: - **联合嵌入空间**:该模型可以将图片与对应的文本映射到同一个高维向量空间中; - **对比损失函数**:利用成对样本之间的相似度作为监督信号来进行优化训练; 这种设计使得即使是在未见过的情况下也能很好地匹配新的图文组合,从而实现高效的跨媒体搜索功能。 #### 应用场景实例 为了更好地展示如何应用这些理论知识解决实际问题,在一次名为 "J-Tech Talk | 跨模态视频检索进阶" 的在线讲座活动中提到过这样一个案例研究: 假设有一个庞大的监控录像库,想要快速定位某个人物出现在哪些位置,则可以通过输入一张目标人物的照片以及一段简短的文字说明(比如时间范围),系统就能自动筛选出符合条件的结果列表供进一步审查。 ```python import clip import torch model, preprocess = clip.load("ViT-B/32") # 加载预训练好的CLIP模型 text_inputs = ["一个人穿着红色衣服走在街上"] # 用户提供的文字提示 image_input = preprocess(image).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(clip.tokenize(text_inputs)) image_features = model.encode_image(image_input) logits_per_image, logits_per_text = model(image_features, text_features) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() print(f"预测概率为 {probs}") ``` 此代码展示了使用Python调用CLIP API执行简单的跨模式匹配操作的方法。这里先加载了一个预先训练完成的基础版CLIP网络结构,并准备好了待比较的目标对象表示形式(无论是基于文本还是图形)。之后计算两者间的距离得分并通过softmax转换成易于解释的概率分布输出给最终使用者参考。
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