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4款堪比Google的

Bird.so,技术问题的结果来自对Stack Overflow的镜像和对谷歌、雅虎、必应的聚合,还有其他各类技术网的聚合,非常喜欢这个网,作为技术人员的我,非常喜欢这种清新淡雅、小众而生的感觉 No.2 漫步者 ( https://www.rambler.ru/ ) Rambler,该网是俄罗斯门户网,也是俄罗斯三大门户网 ,国内正常访问,不需要翻墙,这个网引擎是谷歌提供支持 No.3 MEZW ( https://so.mezw.com/ ) MEZW家聚合引擎网,致力于为用户提供准确、干净的网页内容,我们的结果来自海内外不同内容渠道的聚合,登录帐号后您还可以设置屏蔽掉任何不希望看到的网 No.4 小红伞 ( search.avira.com ) Avira,是世界著名的杀毒软件,中文名:小红伞,来自德国,引擎基于ASK,虽然结果相较较前面的有差异,但相对准确比国内的良心很多 总结 如上四款引擎我经常使用的是Bird.so,而且访问速度杠杠的,技术问题也比较精准。

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中的深度匹配》——1.2 中匹配统

图1.1说明了的统匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1:中匹配的统视图 项检,旨在检与查询相关的文档。 X和Y是中查询和文档的空间,或中用户和项目的空间。 在图1.1的统匹配视图下,我们使用信息对象词来表示要检/的文档/项目,并使用信息来表示相应任中的查询/用户。 通过在匹配和比较现有技术的同观点下统这两个任,我们可以为问题提供更深刻的见解和更强大的解决方案。而且,统这两个任也具有实际和理论意义。 已经在些实际应用中结合在起。 此外,如果共享相同的信息对象集(如上述电子商和生活方应用的示例),则可以联合建模和优化【6】【7】【8】。 因此,为了开发更先进的技术,有必要并且有利的是采用统的匹配视图来分析和比较现有的技术。 中的匹配任在实践中面临着不同的挑战。

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    中的 Position Bias

    作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP 整理 | NewBeeNLP 在系统中,Bias可以说无处不在。 之前我们整理过、广告中的曝光偏差问题,今天来看看 position bias。 1. 各大公司现在都在强调「生态」的理念,debias也是构建良好生态中不可或缺的个关键要素。 当时在做文献调研的时候发现了很多用统计方法来解决position bias,但数学公太过复杂而我数学很差:( 公司也招了些学统计的人来做块。这篇不会涉及复杂的数学公。 2. 具体可以参考我们之前的文章或者原始论文: 文章:、广告中的曝光偏差问题 论文:Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future

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    款在线GitHub项目引擎

    公众号不敢保证每次你都喜欢,但是可以保证尽量让大多数关注公众号的读者都可以获取GitHub上些比较好玩有用的开源项目以及些科技圈大家都关注的话题 。 想要在GitHub更好的寻找自己想要的项目,大家个网:GitLogs News。 这是个教育GitHub网的内容引擎,可以帮助工程师们快速的找到相关的项目,同时也提供最新的开发项目、开发新闻、相关主题等资源,支持邮箱订阅文章,每天都可以收到GitHub网上的最新内容。 网链接: https://www.gitlogs.com/ ? 如何使用?这个跟百度引擎差不多,直接关键词,就可以了,如下图所示: ? 比如我关键词“Java”,的结果如下,这是按照Star关注数量排序的,从大到小排序 。点击下面项目链接,也可以直接跳转到GitHub原项目去,非常方便! ?

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    个go的引擎类库 riot

    ) 支持计算关键词在文本中的紧邻距离(token proximity) 支持计算BM25相关度 支持自定义评分字段和评分规则 支持在线添加、删除引 支持多种持久存储 支持 heartbeat 支持分布引和 可实现分布引和 采用对商业应用友好的Apache License v2发布 查看分词规则 ---- 下面我们看下使用: 我们其实很多时候想通过,拿到引的id 然后通过引的id列表,查询到关联的数据详情内容 详情内容是存在另外个地方,这个时候显得至关重要了。 }) } // 等待引刷新完毕 searcher.Flush() // 输出格见 types.SearchResp 结构体 resSearch := searcher.Search (types.ScoredDocs); ok { fmt.Println(res) } } 上面的例子能够获取到id,我们业中更多可能是再通过id跳转到指定页面。

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    【前置课程】系统简介(

    系统产生背景 信息过载 & 用户需求不明确 分类⽬录(1990s):覆盖少量热门⽹。Hao123 Yahoo 引擎(2000s):通过词明确需求。 什么是系统 没有明确需求的用户访问了我们的, 且的物品对用户构成了信息过载, 系统通过定的规则对物品进行排序,并将排在前面的物品展示给用户,这样的系统就是系统 系统 V.S. 引擎 行为方 主动 被动 意图 明确 模糊 个性化 弱 强 流量分布 马太效应 长尾效应 目标 快速满足 持续 评估指标 简明 复杂 系统的作用 高效连接用户和物品, 发现长尾商品 留住用户和内容生产者, 实现商业目标 系统的工作原理 社会化 向朋友咨询, 社会化, 让好友给自己物品 基于内容的 打开引擎, 输入自己喜欢的演员的名字 通过信息过滤实现目标提升 web项目: 处理复杂逻辑 处理高并发 实现高可用 为用户提供稳定, 构建个稳定的信息流通的 系统: 追求指标增长, 留存率/阅读时间/GMV (Gross

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    渗透测试中信息收集的那些事

    邮箱信息 星数:★★ 常见的在线邮箱收集网,这些网通过爬虫,引擎等方,获取互联网上暴露的邮箱地址。 http://www.anquan.us/ 端口、信息 星数:★★★ 和安全是相对应的,每开启个端口,那么攻击面就大了点,开启的端口越多,也就意味着器面临的威胁越大。 ) 14.WEB—INF/web.xml文件 旁查询 星数:★★★ 旁信息:旁是和目标网在同器上的其它的网,主无法获取权限的情况下,旁便可以作为攻击入口。 http://www.webscan.cc C段信息 星数:★★★ C段信息:C段是和目标器ip处在同个C段的其它器。 星数:★★★ 主要收集的信息包括: 1.子域名 2.后台管理页面 3.泄露的敏感信息 4.未授权访问 5.开放端口 6.过往或未修复漏洞 7.目标相关人员信息 常见后缀名

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    通过苹果APP Store故障 来告诉你水有多深

    相关 相关即当用户输入词时,系统与当前词相关的其他词,帮助用户进行联想查询。 相关功能可引导用户发现其他更具体、更符合要求的关键词,有效延长用户在网的停留时间。如当前词为“变形金刚1”,相关“变形金刚电影”、“变形金刚4”等。 ? 如PC、M、Android APP、IOS APP的数据进行全面深入的统计分析,并以简单直观的方在第三方平台上展现,方便应用方随时了解的使用情况和效果,帮助应用方了解功能在不同平台的使用情况 达观数据为应用方 提供整套可快速构建自己的 高性能实时 现阶段,达观提供的主要包括关键词词提示、相关词自动纠错、词自动变换,在此基础上达观还支持手动配置结果 通过使用达观,应用方可快速构建自己的高性能实时。达观数据为国内知名女性原创网络文学网潇湘书院提供的后,量及点击量都出现显著提升。 ?

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    款命令行 Google 的工具 Googler

    Googler 会显示出结果的标题,URL 以及摘要,你可以直接从终端调用浏览器访问这些结果. 结果以页的形组织,你可以上下进行翻页. 同时你还可以在同个 Googler 实例上进行连续的. 你可以指定结果的数量, 限制 bt duration 等等, 而且结果非常清爽,没有那些广告和流氓网址. 你可以使用 Googler 任意字符串. 例如这里我尝试最匹配 [Linux and Ubuntu news] 的网. ? 查看更多结果 ? 更厉害的是, 你可以使用 -w 限制在某个特定的网中执行(比如我要 kde). 我这里同时指定每页只显示 3 个结果 (默认为 10 个结果). ? 更多的例子 Google hello world : $ googler hello world 在点 imdb.com 中关键字 jungle book,的结果要在最近 14

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    【独家编译】印度人工智能导购公司Unbxd获得1250万美元C轮融资

    编译 | 大文 据yourstory.com消息,印度产品商Unbxd于当地时间6月19日宣布,其刚刚完成了笔价值1250万美元的C轮融资。 Unbxd成立于2011年,总部位于印度班加罗尔,其主要业是基于人工智能和深度学习技术,为电子商提供、导航、、分析等解决方案。 目前,在全球电子商蓬勃发展的同时,基于人工智能和深度学习的系统已经成为各大电子商公司的发展重点。在此市场中,亚马逊可以算得上是系统的鼻祖了。 其引擎通过记录用户在点上的行为,包括浏览物品、购买物品、将物品加入购物车、收藏夹和愿望单等,同时,亚马逊还提供了评分等用户反馈的方,这些共同用户画像数据的来源,根据不同数据特点对他们进行处理,并分成不同类别为用户出的Amazon Machine Learning平台也提供了引擎的必要平台。 另方面,在国内,阿里云也提供了名为“数加”的引擎,为各类APP、网以及其他业提供个性化

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    个性化最佳实践

    根据技术公司Baynote的调查,如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要的商品,95%的人会离开这个网。 个性化引擎,是通过研究和分析消费者在互联网上行为和内容,主动发现消费者当前或潜在偏好、兴趣和需求的模,并将消费者感兴趣的商品或给消费者,从而提升消费者的购物体验,为电子商企业创造更大的客户价值 列表页的困扰 大部分电商列表页内质量不高 用户很难用精准地语言描述 电商网陈列不了所有的商品 面对同类商品,用户也有商品选择障碍 了好多页,也没有找到自己喜欢的商品 列表页栏的形有哪些 这时用户就会面临选择的困难,如果根据用户的、过去浏览和购买历史,从网上陈列的商品中先批用户喜欢的商品,通过“猜您喜欢”给用户,用户是否就会觉得购物件so easy的事情呢? 如某用户想在某大型电商网上想购买台燃气灶,当在该网列表页上输入“燃气灶”时,该列表页的左下侧就会出现“燃气灶的用户最终购买了”和“燃气灶的用户还购买了”两种栏。

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    互联网信息分发简明史

    我们大概可以把互联网信息分发的模按照其主导的信息分发的模流行的时期大致划分成四个时代: 分类引-门户时代; 引擎-时代; 订阅关注-SNS时代; 算法-Feed时代; 在这四个时代以外还并行了个长期存在的 在上Google完全碾压的Yahoo!,然后Google出了Gmail邮箱对抗Yahoo!的邮箱。技术全面领先的Google很快就把Yahoo!抛到身后,尽管财大气粗的Yahoo! 早年的商业网自己没有流量,也不高频,每次用户都会需要从引擎走,但是像SNS这样自己内闭环拥有大量UGC动态信息的网,用户几乎每天都要登录,几乎完全可以摆脱外部送水的流量导入。 而这个设计在加上点点创新,就开启了算法-信息流模能够对抗引擎的商业模。 ? 可以由算法+无限瀑布流设计激发的心流 引擎的理论广告位的理论上限虽然非常高,但是引擎有个致命缺陷,那就是个人使用引擎的次数其实非常有限。

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