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图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。

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为训练检索模型，通常需要进行实例级标注，即按照POI牌匾粒度进行标注。而在不同资料中筛选同一POI牌匾是一件非常复杂的工作，如果进行人工标注的话，则会带来高昂的标注成本，并且无法大规模标注。因此，我们设计了一套简单高效的训练数据自动生成方式，可用于模型冷启动，整个环节无需任何人工标注。

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在我们的业务场景中，存在一些外观相似而细节有一定差异的牌匾，如图8 (c) 所示，在这种情况下，我们希望模型可以关注到牌匾中的细粒度信息，比如牌匾中文字的字体、文字排版或者是文字内容本身。

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半监督学习利用有标签数据训练出的模型来对海量无标签数据产生伪标签，进一步标签数据和伪标签数据混合后再优化模型。主动学习是利用有标签数据训练出的模型对海量无标签数据进行数据挖掘，并人工标注挖掘出的有价值数据。

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此次玄铁RISC-V系列处理器开源，具体包含哪些内容？它对于全球RISC-V生态有何意义？

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开发者可通过平头哥Github和芯片开放社区（Open Chip Community）下载OpenXuantie源代码，并基于此实现开源EDA协同、硬件架构创新、丰富软件应用生态。

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2021年10月13日，平头哥宣布玄铁910成功兼容安卓系统，可运行Chrome浏览器等应用。这是芯片行业首次实现RISC-V架构对安卓的支持，意味着RISC-V架构有望打破场景壁垒，成为高性能芯片设计的新选择。

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一、RISC-V科普
      芯片是“集成电路”的俗称。要在芯片上执行软件程序，必须先将软件/程序语言翻译成硬件指令，这套标准规范即芯片架构/指令集（ISA，Instruction Set Architecture），X86、Arm、RISC-V都是指令集的代号。

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流计算的应用与实践在大数据领域越来越常见，其重要性不言而喻，常见的流计算引擎有 Google DataFlow、Apache Flink，Apache Kafka Streams，Apache Spark Streaming 等。

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事实上，「恰好一次（Exactly-Once）」并不等价于流计算的输出数据就符合一致性的要求，该术语存在很多理解和使用上的误区。