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  • 视频摘要检索系统有哪些功能——北京明景科技 明景视频摘要检索系统可以将原始视频进行结构化浓缩,将视频浓缩到约5%的长度,大大降低了检索视频的时间。还可以进一步通过特征捕捉,设定检索条件,继续缩小...
    
    


    明景视频摘要检索系统可以将原始视频进行结构化浓缩,将视频浓缩到约5%的长度,大大降低了检索视频的时间。还可以进一步通过特征捕捉,设定检索条件,继续缩小排查范围,找到具有目标特征的车辆或人物。

    视频摘要

    可以说视频摘要检索系统是十分有效的图侦工具了。

    视频摘要浓缩

    wang-视频摘要03.jpg

    视频检索系统能够进行人车分离,视频浓缩后,依据区域划定、颜色、大小、类型、途径、跋涉方向、逗留时间选择等进行车辆筛查,也可依据衣服颜色、穿着打扮等条件进行人物筛查,选择同一类特征的目标进行快速浏览筛查。


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  • HugeGraph图数据库有哪些功能

    千次阅读 2018-08-26 19:54:07
    图数据库的关键概念是边,通过边将顶点连接在一起,从而进行快速的图检索操作。 HugeGraph是一款开源图数据库系统,可以存储海量的顶点(Vertex)和边(Edge), 实现了Apache TinkerPop 3框架,支持Gremlin查询语言。 ...

    HugeGraph简介

    图数据库(Graph Database)是一种使用顶点、边和属性来表示与存储数据,并以图结构进行语义查询的数据库。图数据库的关键概念是边,通过边将顶点连接在一起,从而进行快速的图检索操作。

    HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统(Graph Database,GitHub项目地址),实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言,具备完善的工具链组件,可帮助用户轻松构建基于图数据库之上的应用与产品。HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP),并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离线分析(OLAP)。HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、知识图谱等,适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。

    下面是一个使用HugeGraph构建的《红楼梦》主要家族成员图谱:
    HugeGraph-红楼梦图谱

    HugeGraph概览

    HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作,支持批量导入数据,支持高效的复杂关联关系分析,并且能够与大数据平台无缝集成。HugeGraph支持多用户并行操作,用户可输入Gremlin查询语句,并及时得到图查询结果,也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。

    特性

    • 易用:HugeGraph支持Gremlin图查询语言与Restful API,同时提供图检索常用接口,具备功能齐全的周边工具,轻松实现基于图的各种查询分析运算。
    • 高效:HugeGraph在图存储和图计算方面做了深度优化,提供多种批量导入工具,轻松完成百亿数据快速导入,通过优化过的查询达到图检索的毫秒级响应。支持数千用户并发的在线实时操作。
    • 通用:HugeGraph支持Apache Gremlin标准图查询语言和Property Graph标准图建模方法,支持基于图的OLTP和OLAP方案。集成Apache Hadoop及Apache Spark大数据平台。
    • 可扩展:支持分布式存储、数据多副本及横向扩容,内置多种后端存储引擎(包括RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、Palo、MySQL以及InMemory等),也可插件式轻松扩展后端存储引擎。
    • 开放:HugeGraph代码开源(Apache 2 License),客户可自主修改定制,选择性回馈开源社区。

    架构

    HugeGraph软件架构图:
    HugeGraph软件架构图

    HugeGraph功能

    优势功能

    • 支持百亿边+快速导入,支持横向扩容。HugeGraph针对海量数据场景进行定制化优化,实现大数据环境下的快速导入和高效查询,同时能够对接Hadoop和Spark GraphX等已有大数据平台。
    • 支持Gremlin图查询语言,Gremlin提供了标准、灵活、丰富的图查询语法。
    • 支持多后端存储引擎,后端存储引擎可配置,可插件式扩展新的后端存储引擎。
    • 支持快速的批量导入、批量导出功能,同时用户可灵活定义导入导出格式。
    • 支持百度存储系统。

    基础功能

    • 顶点、边:支持基本增删改查操作,支持有向图,支持两顶点间同一类型多条边。
    • 属性:支持属性图、支持多值属性、支持多样化的属性类型、支持顶点属性追加与合并。
    • 元数据:支持丰富的Schema校验,如属性是否可空(可选),支持Schema动态修改。
    • 索引:支持二级索引、范围索引、全文索引,支持联合索引。
    • 事务:遵循Tinkerpop事务规范,支持Read Committed级别事务。
    • 多顶点ID策略:支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID。
    • 大规模数据:支持批量插入顶点/边、支持超级顶点、支持流式分页获取、支持Shard并行获取。
    • 优化的图接口:最短路径(Shortest Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)等。
    • 其它:支持图变量(Graph Variables)、兼容性上已通过Apache Tinkerpop官方测试用例90%兼容测试。

    高级功能

    • 多图实例:支持多个图实例,图之间数据相互隔离。
    • 用户认证:支持多用户,支持用户权限认证,支持用户角色访问控制。可轻松对接现有用户认证系统。
    • 监控接口:支持系统状态监控、API访问时间监控、性能数据监控等。
    • 备份恢复:支持在线备份、支持备份数据的恢复。
    • 云环境适应:兼容多个云厂商平台,轻松对接公有云、私有云和混合云等多种云环境。

    接口支持

    • Gremlin接口:支持标准、灵活的Gremlin查询接口。
    • Restful API接口:支持功能丰富、简单易用的HTTP Restful接口。提供顶点、边、元数据等的基本操作接口;此外提供各种高级查询接口,包括最短路径、多路径、交叉点、N步可达邻居等。
    • Java Client客户端:目前支持Java语言客户端,用户可根据自身需求实现其它语言客户端。

    周边工具

    • 一键部署:通过部署工具简单轻松的一键部署所有组件。参考hugegraph-tools deploy。
    • 可视化界面:基于Web的可视化环境,提供图操作界面、图数据展示与分析。参考hugegraph-studio。
    • 导入工具:数据导入工具,支持从txt、csv、json等格式文件导入到HugeGraph。参考hugegraph-loader。
    • 导出工具:数据导出工具,可将顶点及关联边导出到文件,支持用户实现formatter自定义格式。参考hugegraph-tools/dump。
    • 备份恢复工具:数据备份与恢复工具,支持定时备份、手动备份、手动恢复等功能。参考hugegraph-tools/backup&restore。
    • Gremlin任务工具:Gremlin任务执行工具,支持同步执行Gremlin查询与分析(OLTP),支持异步执行Gremlin任务(OLAP)。参考hugegraph-tools/gremlin。
    • 集成Spark GraphX工具:基于Spark GraphX的大数据环境下的图分析工具。参考hugegraph-spark。

    欢迎大家贡献HugeGraph开源社区,下面是GitHub代码仓库地址:
    https://github.com/hugegraph/hugegraph

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  • 版权声明:允许转载,但转载必须保留原...当然,除了这些主要的特色功能之外,IDE还有一些非常实用但点点隐蔽的小功能,今天我们就一起来探讨下把~ 1.显示实时坐标 很多同学在查看截图坐标的时候,都会额外利用一些.

    版权声明:允许转载,但转载必须保留原链接;请勿用作商业或者非法用途
    此文章来源于项目官方公众号:“AirtestProject”

    前言

    AirtestIDE作为Airtest和Poco框架的配套编辑器,我们是非常建议新手同学使用的。使用它不仅可以帮助我们自动录制、回放脚本,还可以方便我们查看实时的控件树,检索设备画面上的UI控件等等。

    当然,除了这些主要的特色功能之外,IDE还有一些非常实用但有点点隐蔽的小功能,今天我们就一起来探讨下把~

    1.显示实时坐标

    很多同学在查看截图坐标的时候,都会额外利用一些画图工具,但实际上,IDE就自带了查看坐标的功能。我们在顶部菜单栏中找到 选项--设置 ,可以看到这里有2个关于坐标的设置:

    image

    仅勾选 实时坐标显示 这个设置,点击 OK ,然后把鼠标移动到IDE的设备画面上,我们可以看到随着鼠标移动,会实时显示出来绝对坐标;如同时勾选 实时坐标显示相对坐标 这俩个设置,再点击 OK ,随着鼠标在设备画面上移动,我们可以看到实时显示出来的相对坐标:

    在这里插入图片描述

    另外还有一个非常好用的小技巧,开启坐标显示之后,把鼠标放到设备画面上,此时我们再单击右键,可以把对应坐标复制到剪切板上,然后我们再把剪切好的坐标粘贴(ctrl+v)到我们的脚本中即可,是不是非常方便呢!

    2.查看应用包名

    编写自动化脚本的时候,同学们经常要用到包名来启动或者停止应用,自己公司的应用还好说,问问程序就可以拿到包名了,但别的公司的应用包名怎么拿呢?

    使用AirtestIDE,拿包名也变得很简单。我们先连接上1台安卓设置,然后点击右上角的工具按钮,再点击 显示Android助手 选项,可以看到,弹出窗口的左下角,显示了设备当前所有应用的包名:

    image

    单击列表中的目标包名,然后使用ctrl+c剪切包名,接着就可以使用ctrl+v把我们的目标包名粘贴到我们的脚本当中了。

    另外,我们还可以提前打开目标应用,然后点击Android助手中的 刷新 选项,就可以直接看到当前打开应用的包名了,接着再重复上述的复制粘贴操作即可:

    image

    注意,该助手 仅适用于安卓设备 ,想了解更多关于安卓助手的功能,可以查看我们之前的推文:IDE这个隐藏的小助手,还没用过你就亏啦!

    3.快速截图

    Airtest的辅助窗除了给我们提供了录制脚本的功能,还给我们提供了快速截图的按钮,点击该按钮后,我们即可通过简单的拖拽,在设备画面上快速完成截图操作:

    image

    并且,当我们把鼠标移动到截图上时,就可以看到截图所在的绝对路径;另外在脚本编辑窗单击右键唤出菜单,选择 图片/代码模式切换 ,就可以从图片模式切换到纯代码模式。

    4.查看Airtest核心API的参数

    同样还是在Airtest辅助窗内,可以看到给我们提供了一些核心API的快捷键,把鼠标停留在某一个API上,我们可以看到对应API的参数详情:

    image

    这样即使我们不翻看详细的API文档,也可以了解这些核心API的详细参数了。

    5.快速生成节点定位脚本

    使用poco辅助窗的录制功能,可以帮助我们自动生成一些poco脚本;除此之外,我们还可以通过双击控件树上的某个节点,来快速生成该节点的定位脚本,之后我们再补充点击或者其它等操作即可:

    image

    在我们自己编写poco的自动化脚本时,使用此方法可以节省我们自己思考和编写定位脚本的时间,非常方便~

    6.获取设备连接的字符串

    使用命令行运行脚本的时候,经常需要我们自己敲一大段的设备连接字符串,一不小心还非常容易敲错,如果使用IDE的话,这个问题就非常容易解决了。

    我们只需要用IDE连接上待测设备,然后随便开个脚本点击运行,1、2秒后终止运行,此时我们拉到log查看窗的最上方,就可以看到完整的运行命令。该命令里面就含有设备连接字符串,我们直接复制该字符串到命令行使用即可:

    image

    image

    同理,此方法不仅适用于安卓设备,还适用于查看Windows窗口句柄,使用IDE,同学们就不用另外软件来查看窗口句柄啦:

    image

    image

    Airtest官网:http://airtest.netease.com/
    Airtest教程官网:https://airtest.doc.io.netease.com/
    搭建企业私有云服务:https://airlab.163.com/b2b

    Airtest官方答疑Q群:654700783

    呀,这么认真都看到这里啦,帮忙点个赞或者收藏支持下我把,灰常感谢~

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  • 本文简单总结一下,电商检索系统需要向用户提供哪些功能。 搜索页面结构 下图是一个电商搜索结果页的基本结构: 大家可以看到,页面基本上以下几种元素构成: 搜索栏 商品列表 面包屑...

    自己作为后端研发工程师,一直在公司电商项目中参与和检索相关的工作。工作的时间也不短了,一直希望能写一些文章来总结、整理下自己接触到的知识点,一方面是为了梳理自己的思路,另一方面也作为一种分享和交流。

    本文简单总结一下,电商检索系统需要向用户提供哪些功能。

    搜索页面结构

    下图是一个电商搜索结果页的基本结构:

    大家可以看到,页面基本上有以下几种元素构成:

    • 搜索栏
    • 商品列表
    • 面包屑
    • 分类树
    • 筛选项
    • 商品推荐

    每一种元素,都为用户展现了不同纬度的检索结果;同时,部分元素也为用户提供了进一步的检索、过滤功能。

    搜索栏,提供了query检索的功能,用户最常用的寻找商品的方式;

    分类树和面包屑,一方面从分类纬度展示了搜索结果,同时用户也可以对于上面的结果进行分类检索

    筛选项,提供了对于检索出的商品属性的聚合,同时用户又可以对于自己感兴趣的属性进行单独筛选;

    商品列表,是呈现给用户的最终结果;

    商品推荐,除了自然的检索结果,还会根据用户当前的检索行为以及历史行为,进行商品推荐。

    功能

     

    上面提到的元素,都是为了让用户使用电商检索系统的某些功能,或者向用户展现某些功能的最终结果。下面就具体讲一下电商检索系统需要具备的基本功能:

    Query检索

    即关键词检索,用户通过输入一个检索词来描述自己的需求,比如“iphone5s”、“三星Galaxy”、“Nike运动鞋”等等。关键词检索,涉及到建立一个检索系统的一些基本步骤:

    • 切词(将一段文本转化为一个一个单元,即term)
    • 建立倒排索引(Inverted Index)
    • 索引归并
    • 排序

    切词之前,首先需要确定的是:商品的哪些字段需要被切词并且建入索引。商品的标题是需要建索引的,另外,一般来说,商品的品牌名称、商家名称、分类名也是需要建索引。选择建索引字段的范围,其实是需要一些权衡的,范围选得过大,当然可以提高召回率,但这样也会出现一些bad case(比如将商品描述中一些不相关的term建进了索引),同时倒排拉链过长也会影响性能。

    分类检索

    一般来说,综合型电商网站的首页,都会有一个分类树全集,供用户直接点击查询。例如下图:

    除了Query检索,用户按照商品的分类进行检索的比例也会较大。分类检索和Query检索相比,不同点只是少了切词步骤,另外将term改为商品的分类ID。

    说到分类,就要涉及到分类体系。一般来说,有两种分类体系:后端分类体系,和前端分类体系。后端分类体系相对稳定,几乎不变,用户感知不到后端分类;前端分类体系结构可以很灵活,随意变化,一般由运营同学来维护。前、后端分类体系都是树状的结构,而后端分类树的任意节点可以“挂载”至一个或者多个前端分类树的叶子节点上面,这样两套分类体系之间就产生了关联。

    这两个分类体系可以类比为超市的货物分类(严格来说应该是电商参考了零售行业的分类方式),一开始货物都是放在后台的库房里面的,它们按照一种分类体系(后端分类系统)来存放,非工作人员是看不到的;而等到货物需要从库房摆放到货架时,超市工作人员可以以时令、促销活动等为依据,让货架上的商品按照另一种体系(前端分类体系)进行组织,顾客只能看到这种组织形式。

    排序

    用户通过query或者分类检索出的商品结果,默认都是按照相关性排序的。(关于相关性排序,内容还是比较复杂的,另外自己也不是专门做这一块的,这里就不展开讲了)除了按照相关性进行排序,用户还可以按照其它条件进行排序,例如:

    • 价格
    • 折扣
    • 评论数
    • 好评度
    • 上架时间
    • 是否正在促销
    • ……

    上面都是用户可以看得到、自己可以选择的排序方式。除了这些,还会有一些其它因素影响商品结果的排序。

    首先是一些基本的业务逻辑,比如在自然排序下,有库存的商品排在前面,无库存的排在后面;SPU商品排在前面,SKU商品排在后面。(SKU、SPU的概念后面会讲到)

    另外还有一些运营方面的考虑。比如,发现搜索结果中有一个很不相关的商品出现,这时就急需在query粒度上对这个商品进行打压、甚至是不允许展现。或者,由于某种合作关系,在某些query或者分类下,必须将某个商家的商品排在前面。因此,检索系统后台就需要维护这么一份各个维度的商品“黑白名单”。

    标签聚合

    所谓标签,就是用一些“键-值”的概念来描述一个商品的特点。比如说MacBookPro,可以有如下标签:

    • 品牌:Apple
    • 尺寸:13寸
    • 处理器:Intel i7
    • 价格:9288 RMB
    • ……

    当用户检索商品时,检索系统除了直接展示商品以外,还会将商品上面的标签进行聚合,一般都是通过“标签名 + 标签值的列表”的形式展现给用户(如下图),方便用户通过标签进行进一步的筛选。

    分类树

    当用户进行query检索时,检索系统会进行query分析,将这个query可能对应的分类,通过分类树的形式展现给用户。比如用户搜索“小米”,query分析出的分类既有“手机通讯”,又有“粮油米面”。

    一般来说,检索系统为了保证query的准确率,会在检索条件中添加query的预测分类,使得检索结果不至于各种分类的商品混杂在一起,影响用户体验。所以当用户搜索“小米”时,检索结果会限定在“手机通讯”这个分类下,但是如果用户真的是想搜索“粮油米面”下的小米,也没关系,只需在点击分类树中相应分类进行限定即可。

    面包屑

    面包屑,原来是用于在网站上面显示当前页面在整个sitemap中的位置,方便用户跳转至网站其它地方。在电商网站中,就变成了展现网站所在的分类路径( + 品牌名称 + query),例如

    电脑、办公 > 电脑整机 > 笔记本 > 清华同方(THTF) > 清华同方锋锐T200

    点击面包屑上面的每一级分类,就可以在某个分类下进行商品检索,方便用户扩大或者缩小检索范围。

    过滤

    除了进行各种触发(query检索、分类检索等),还需要在触发结果的基础上面,再进行过滤。上面说到的标签过滤、分类树限定,都属于过滤。总结下来,会有这么几种过滤方式:

    • 分类过滤
    • 标签过滤
    • 价格区间过滤
    • 地域过滤
    • 库存过滤
    • 是否自营
    • 商家过滤(针对于微购这样的电商平台)

    Query提示

    所谓query提示,就是当用户在搜索框中建入query时,系统能提供给用户一个query list,或者一些分类建议,方便用户向检索系统提供给准确的query以及分类范围,减少用户进行重复搜索的次数。

    以下是京东的query提示截屏,有拼音翻译为query、有分类预测、有每个query对应的检索商品数,做的比较完善。

    相对而言,微购做的query提示就原始许多,输入“shouji”,居然连本身的“手机”都没有,囧……

    Query改写

    Query分析中的一项功能就是做“query correction”,通过算法或者人工标注的形式,判断出用户真正需要搜索的query是什么。比如用户输入了“按着手机”,检索系统需要能判断出用户搜索的真正query可能是“安卓手机”,当然,好的产品肯定能让用户自行选择,而不是强奸用户,就像上面提到的用户可以选择分类树上的分类,用以明确告知系统自己所需要查找的分类范围。

    以下是在京东搜索“按着手机”的截图:

    SPU聚合

    首先需要提供两个概念:SKU,以及SPU。

    根据我在网上查找到的资料,SKU是Stock Keeping Unit,指的是库存的最小单位;而SPU是Standard Product Unit,是指商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性

    简单的理解就是,“iPhone4S”是一个SPU,“iPhone4S 白色 16G 电信版”就是一个SKU;“MacBookPro”是一个SPU,“MacBookPro 13寸 8G内存 128G硬盘”就是一个SKU。

    因此,当用户进行商品检索时,需要将SKU粒度的商品聚合成SPU粒度,使得检索结果比较多样,从而不至于满屏都是各种颜色、型号的同一款商品。等到用户进行商品详情页之后,再来选择具体的型号。

    下图是微购检索结果页SPU、SKU排列结果:

    以下是京东商品详情页的截屏,红框中的选项的每一种组合,都代表着不同的SKU。

    推荐

    推荐系统,是和检索系统同样负责的系统,另外我也并不熟悉相关的知识,所以这里只是根据自己的理解,简单的说一下。

    从页面角度来说,几乎所有页面上面都可以进行商品推荐:首页、搜索结果页、详情页、购物车页面、下单成功页、错误页,等等。而不同的页面,推荐的侧重点也会不尽相同。

    比如首页推荐,用户这次购物流程还没有任何行为,所以一般都是通过该用户的历史行为向用户进行推荐。

    在详情页,用户则已经表现出对于这个商品的较强的需求,一般会有两种类型的推荐:

    • 推荐和该商品类似的商品
    • 推荐可以和该商品进行组合的商品

    第一种推荐,在各分类商品中出现的都比较多,一般的推荐理由是“看(购买)过该商品的用户也看(购买)了”;

    第二种推荐,一般出现在数码产品中。比如用户在看一款手机时,向用户推荐手机套、手机耳机、SD卡,让用户可以“一页式”完成许多商品的购买,减少用户决策的过程,激发用户的购物欲望(原来根本没想到手机套这回事,既然你推荐了,又不贵,就买一个呗)。

    到了购物车页面,用户的购物流程即将结束,能让用户在这个阶段再购买的一个主要动力是:凑单,这样可以节省运费或者参加活动。所以在这个阶段推荐的商品一般是:同店铺的相似商品,以及一些单价较低的、日常消费的商品。

    总结

    本文并没有讲解与电商检索相关的技术细节,只是单独从产品的角度,罗列了一下一个电商检索系统需要具备的功能,只能算是自己粗浅的整理和归纳,肯定有许多遗漏或者错误之处。有问题的话,欢迎大家反馈,我也会及时进行更正。以后有机会的话,还会对电商检索系统中的技术细节进行一些归纳和整理。

    转载于:https://www.cnblogs.com/wanghuaijun/p/7112952.html

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