J-Tech Talk 回顾 | Python 装饰器指南

J-Tech Talk分享了Python装饰器的定义、特点和应用,揭示了如何使用装饰器增强函数功能,同时通过Jina AI的实际案例展示了装饰器在CLIP-as-service中的运用。参与者的GitHub可获取讲师文档和示例代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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

没来得及参与本次直播的小伙伴,可以在 JinaAI 视频号的回放栏,查看直播回放。

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【Show Notes】

  • 趣味诠释装饰器的定义和特点

    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

  • Python 装饰器的用法

    工程师手写代码,带你了解装饰器的基本原理和使用 Tips

  • 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

🌟 GitHub 获得讲师文档 + 示范代码

    https://github.com/jina-ai/Events

Python 装饰器

当 Python 函数中的逻辑混杂在一起时,程序的可读性会大打折扣。这时,Python 装饰器就能大展身手了。它不仅有助于让我们的代码更简短,也会让我们的代码更加 Python 范儿~

装饰器的特点

  • Inputs: callable;Returns: callable

  • 在被修饰的函数前、后进行操作

  • 轻量、琐碎任务,使核心功能锦上添花

装饰器的用法

🔗 示范代码:https://github.com/jina-ai/Events 【点击阅读原文跳转】

装饰器在 CAS 中的应用

CLIP-as-service 是一个基于 CLIP 的图像和文本跨模态编码服务,低延迟、高可靠性的特点使其能作为微服务,轻松丝滑集成到神经搜索生态系统里。

  • 文档:https://clip-as-service.jina.ai

  • 链接:https://github.com/jina-ai/clip-as-service

1. 指定处理端点

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2. 函数重载

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3. 启动时参数配置

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4. 单元测试参数配置

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神经搜索、深度学习、推荐系统

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### 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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