CVPR、ECCV、WACV、ICCV会议举办时间地点及出版地和出版社
文章浏览阅读7.8k次，点赞13次，收藏55次。CVPR（计算机视觉和模式识别会议）是计算机视觉和模式识别领域最顶级的学术会议之一，每年召开一次，由美国计算机视觉和模式识别协会（Computer Vision and Pattern Recognition）主办。CVPR会议涵盖了计算机视觉和模式识别的各个方面，包括图像处理、模式识别、机器学习、图像理解、人脸识别、目标检测等。会议通常邀请领域内的知名专家学者、企业代表和研究生等参加，共同探讨计算机视觉和模式识别领域的前沿技术和应用发展。_wacv
性能调优 17. GraalVM云原生时代的Java虚拟机
文章浏览阅读2.7k次，点赞19次，收藏22次。 Java总体上是面向大规模、长时间的服务端应用而设计的。 即时编译器(JIT)、性能优化、垃圾回收等有代表性的特征。 微服务时代对启动速度达到最高性能的时间提出了新的要求! 在微服务的背景下，提倡服务围绕业务能力构建，不再追求实现上的严谨一致。 单个微服务就不再需要再面对数十、数百GB乃至TB的内存。 有了高可用的服务集群，也无须追求单个服务要7×24小时不可间断地运行，它们随时可以中断和更新。 所以微服务。_graalvm
python爬虫可视化主题：python北京景点数据可视化和景点推荐系统源代码作品开题报告
文章浏览阅读4.4k次，点赞11次，收藏9次。一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。在此背景下，利用爬虫技术收集北京各大旅游景点的数据，并结合数据可视化技术为游客呈现景点的各种信息，以及进一步开发景点推荐系统，显得尤为必要。总之，北京景点数据可视化和景点推荐系统的研究不仅有助于提高游客的旅游体验，也为旅游行业和相关技术的发展带来了新的机遇和挑战。
Java毕业设计：基于Springboot框架山东地方特色美食分享推荐网站毕设源码作品和开题报告
文章浏览阅读3.7k次，点赞13次，收藏7次。黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师。
什么是语义重新排名以及如何使用它？
文章浏览阅读1k次，点赞16次，收藏20次。在本系列博客中，我们将介绍 Elastic 的新语义重新排序器。语义重新排序通常可以提高相关性，尤其是在零样本设置中。它还可用于通过显著提在这篇文章中，我们介绍了语义重新排名的概念，并讨论了如何根据此用例定制模型架构以提高相关性，特别是在零样本设置中。我们讨论了与语义检索相对的语义重新排序相关的性能权衡。在这种情况下讨论性能时，一个关键的选择是重新排序多少文档，这严重影响了重新排序方法的性能和相关性之间的权衡。当我们讨论如何评估重新排序模型并调查一些最先进的开放和封闭重新排序模型时，我们将再次讨论这个话题。
Observability：使用 OTEL 监控你的 Python 数据管道
文章浏览阅读790次，点赞13次，收藏12次。了解如何为数据管道配置 OTEL、检测任何异常、分析性能以及使用 Elastic 设置相应的警报。数据管道，尤其是 ETL 流程，构成了现代数据架构的支柱。这些管道负责从各种来源提取原始数据，将其转换为有意义的信息，并将其加载到数据仓库或数据湖中进行分析和报告。在我们的组织中，我们有基于 Python 的 ETL 脚本，它们在从 Elasticsearch (ES) 集群导出和处理数据并将其加载到 Google BigQuery (BQ) 中起着关键作用。_管道监控异常分析软件价格
使用 Elastic Observability 监控 dbt 管道
文章浏览阅读892次，点赞13次，收藏14次。了解如何使用 Elastic 设置 dbt 监控系统，该系统可主动发出数据处理成本峰值、每张表的行数异常以及数据质量测试失败的警报。在 Elastic 可观察性组织内的数据分析团队中，我们使用 dbt（dbt™，- 数据构建工具）来执行我们的 SQL 数据转换管道。dbt 是一个 SQL 优先的转换工作流，可让团队快速协作地部署分析代码。具体来说，我们使用，你可以在其中从命令行进行开发并运行你的 dbt 项目。
将你的 Kibana Dev Console 请求导出到 Python 和 JavaScript 代码
文章浏览阅读1.3k次，点赞26次，收藏22次。Kibana Dev Console 现在提供将请求导出到可立即集成到你的应用程序中的 Python 和 JavaScript 代码的选项。你使用过 Kibana 开发控制台吗？这是一个非常棒的原型设计工具，可让你以交互方式构建和测试 Elasticsearch 请求。但是，在控制台中收到工作请求后，你该怎么做呢？在本文中，我们将介绍 Kibana 开发控制台中的新代码生成功能，以及它如何通过为你生成随时可用的代码来显著减少你的开发工作量。_kabana 上的 console 数据查询后,怎样导出来?
使用 Elastic、OpenLLMetry 和 OpenTelemetry 跟踪 LangChain 应用程序
文章浏览阅读1.1k次，点赞32次，收藏17次。Langchain 应用程序的使用正在增长。构建基于 RAG 的应用程序、简单的 AI 助手等的能力正在成为常态。观察这些应用程序更加困难。考虑到现有的各种选项，本博客展示了如何将 OpenTelemetry 检测与 OpenLLMetry 结合使用并将其导入 Elastic Observability APM。LangChain 已迅速成为 AI 开发领域的关键框架，特别是用于构建由大型语言模型 (LLM) 支持的应用程序。随着开发人员对其的采用率飙升，对有效调试和性能优化工具的需求也变得越来越明显。_elastic与opentelemetry
LLM Observability: Azure OpenAI (一)
文章浏览阅读469次，点赞4次，收藏3次。我们很高兴地宣布 Azure OpenAI 集成现已全面上市，它提供了对性能和使用的全面可观察性！另请参阅本博客的虽然我们已经提供了一段时间了，但添加 Azure OpenAI 集成后，你可以更清楚地了解基于 Azure OpenAI 的应用程序的性能和使用情况，从而进一步增强 LLM 可观察性。Azure OpenAI 集成利用的 Azure 集成功能来收集日志（使用）和指标（使用），以深入了解的使用情况。
LLM 使用 Elastic 实现可观察性：Azure OpenAI (二)
文章浏览阅读990次，点赞24次，收藏27次。我们为 Azure OpenAI GA 包添加了更多功能，现在提供提示和响应监控、PTU 部署性能跟踪和计费洞察！我们最近宣布了 Azure OpenAI 集成的 GA。你可以在我们之前的博客中找到详细信息。从那时起，我们为 Azure OpenAI 正式版包添加了更多功能，现在提供 prompt 和响应监控、PTU 部署性能跟踪和计费洞察。请继续阅读以了解更多信息！
使用 Elasticsearch 进行语义搜索
文章浏览阅读1.3k次，点赞25次，收藏13次。Elasticsearch 是一款功能强大的开源搜索引擎，可用于全文搜索、分析和数据可视化。传统上，Elasticsearch 以其执行基于关键字/词汇的搜索的能力而闻名，其中文档基于精确或部分关键字匹配进行匹配。然而，Elasticsearch 已经发展到支持语义搜索 —— 一种专注于理解单词和短语背后的含义，而不仅仅是匹配关键字的方法。Elasticsearch 中的语义搜索可实现更直观和上下文感知的搜索体验，即使查询中没有精确的关键字，也可以找到相关信息。
Elasticsearch Interval 查询：为什么它们是真正的位置查询，以及如何从 Span 转换
文章浏览阅读1.1k次，点赞30次，收藏16次。解释 span 查询如何成为真正的位置查询以及如何从 span 查询过渡到它们。长期以来，一直是有序和邻近搜索的工具。这些查询对于特定领域（例如法律或专利搜索）尤其有用。但相对较新的 Interval 查询实际上更适合这项工作。与 Span 查询不同，Interval 查询是真正的位置查询，仅根据位置邻近性对文档进行评分（下文将对此进行扩展）。从 Elasticsearch v8.16 开始，我们将 Interval 查询与 Span 查询进行了对比。
Observability：OpenTelemetry Elastic 分发简介
文章浏览阅读612次，点赞25次，收藏21次。Elastic 自豪地推出了 Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT)，其中包含 Elastic 版本的 OpenTelemetry Collector 和多种语言 SDK，如 Python、Java、.NET 和 NodeJS。这些有助于为 EDOT 提供增强功能和企业级支持。
使用 OpenTelemetry 定制跨度名称并丰富跨度而无需更改代码 - 第 1 部分
文章浏览阅读896次，点赞21次，收藏18次。OpenTelemetry Collector 提供强大的功能，可以在遥测数据到达可观察性工具之前丰富和细化遥测数据。在这篇博文中，我们将探讨如何利用 Collector 在 Elastic Observability 中创建更有意义的 transaction 名称，从而显著提高监控数据的价值。OpenTelemetry Collector 提供强大的功能，可以在遥测数据到达可观察性工具之前对其进行丰富和细化。
什么是 OpenTelemetry？
文章浏览阅读733次，点赞14次，收藏9次。OpenTelemetry (OTel) 是一个开源可观测性框架，允许开发团队以单一、统一的格式生成、处理和传输遥测数据（telemetry data）。它由云原生计算基金会 (CNCF) 开发，旨在提供标准化协议和工具，用于收集和路由指标、日志和跟踪到监控平台。OpenTelemetry 提供与供应商无关的 SDK、API 和工具，因此你的数据可以发送到任何可观测性后端进行分析。OpenTelemetry 正迅速成为云原生应用程序中占主导地位的可观测性遥测标准。对于希望为未来的数据需求做好准备
混合搜索与多重嵌入：一次有趣又毛茸茸的猫咪搜索之旅！（二）
文章浏览阅读1k次，点赞12次，收藏15次。这是继上一篇文章 “” 的续篇。这这篇文章中，我们讲使用本地 Elasticsearch 部署来完成整个演示。在本展示中，除了使用现有的代码，我们还讲探讨使用字段来完成整个演示。
使用 HuggingFace 提供的 Elasticsearch 托管交叉编码器进行重新排名
文章浏览阅读674次，点赞11次，收藏8次。它是什么为什么要使用它如何创建推理 API 并将其连接到外部服务如何使用检索器查询进行重新排名什么是语义重新排名以及如何使用它？了解在搜索和 RAG 管道中使用语义重新排名的权衡使用检索器在 Elasticsearch 中进行语义重新排名本博客包含视频演示和入门所需的所有内容的概述。Elastic 文档 - 语义重新排名这个优秀的文档指南讨论了用例、编码器模型类型和 Elasticsearch 中的重新排名本博客和随附笔记本中的代码也将帮助你入门，但我们不会深入讨论是什么和为什么。
Elasticsearch：如何把 OpenAI 的代码修改为 Azure OpenAI
文章浏览阅读1.2k次，点赞40次，收藏18次。我们知道除了提供数据嵌入及 Chat Completion 功能之外，也提供 OpenAI 类似的服务。这两个都是经常需要的平台。在我们的 Elasticsearh labs 里有很多代码是使用 OpenAI 来完成的，那么我们该如何把它们修改为使用 Azure 所提供的 OpenAI 呢？我们先以一个之前做过的例子来进行展示。
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