使用vim可以方便的搜索多个文件，这个时侯需要使用的命令是：vimgrep。vimgrep的命令格式是： :vim[grep][!]...{pattern}是需要搜索的内容。 {file}是需要搜索的文件。 比如命令： :vimgrep /an error/ *.c 就是在所有的.c文件中搜索an error。...vimgrep会产生一个error list，其实就是搜索结果列表。并会打开第一个符合的文件中第一个符合的位置。 使用命令： cnext可以看下一个符合的位置。
例如在taobao的搜索栏查找“给爸爸的生日礼物”，也许宝贝的标题是组合出来的，甚至只是宝贝的描述正文带其中一些关键字，也能被搜索出来，推荐给你。这些功能是传统的Mysql Like%功能所不具备的。...图片太大了，篇幅有限，明天我们用漫画来读懂搜索引擎的原理。
我们想实现如下搜索需求 1，搜索标题(title)包含‘小石头’的数据 2，搜索标题(title)或者描述(desc)包含‘小石头’的数据 3，搜索标题(title)描述(desc)都包含‘小石头’的数据...所以我们今天就来学习下模糊搜索功能的实现。我们以上面三个需求为例，来一个个讲解。 二，实现原理 我们做模糊搜索的时候，其实就是查询某个字段里是否包含我们的搜索词。...三，模糊搜索的代码实现 3-1，模糊搜索单个字段 需求：搜索标题(title)包含‘小石头’的数据 代码如下 ? 查询结果如下： ?...可以看到我们成功的查询到了标题里包含‘小石头的数据’ 3-2，模糊搜索多个字段（满足一个即可） 需求：搜索标题(title)或者描述(desc)包含‘小石头’的数据 由于我们要查询多个字段，所以我们这里用到了...3-3，模糊搜索多个字段（要同时满足） 需求：搜索标题(title)描述(desc)都包含‘小石头’的数据 由于我们要查询多个字段，所以我们这里用到了command高级操作符里的and ?
接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...具体来说，我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法，包括偏最小二乘（PLS）【2】，潜在空间中的规则化匹配（RMLS）【3】，以及监督语义索引（SSI）【4】【5】。...结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。 让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。 方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqTLd。...因此，匹配函数变为： 单位矩阵的添加意味着 SSI 在使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。 矩阵 W 的对角线对出现在query和文档中的每项给出一个分数。
接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f（q，d）（或条件概率分布 P（r∣q，d））的匹配模型。...学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，......两个映射函数指定从query空间和文档空间到潜在空间的映射。在潜在空间中使用不同类型的映射函数（例如，线性和非线性）和相似性度量（例如，内积和欧几里得距离）会导致不同类型的匹配模型。...从Q到H的映射函数表示为φ：Q→H，其中φ（q）代表H中q的映射向量。类似地，从D到H的映射函数表示为φ’：D→H，其中φ’（d）代表H中d的映射向量。
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。 下面举一个训练逻辑回归模型的例子。 假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。...然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。...当有多个超参数时。 for example： SVM。 如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。 我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。...在 sklearn 中的网格搜索 在 sklearn 中的网格搜索非常简单。 我们将用一个例子来说明一下。...在这本字典中，键 (keys) 将是参数的名称，值 （values) 将是每个参数可能值的列表。
需求很简单，就是想根据搜索的内容 同时去匹配数据的title和tag 并返回 主要使用的方法是 db.find().or([]) // 加上'i' 不区分大小写 let search = '111...' let reg = new RegExp(search, "i"); await wallPaper .find( //不放在or里面的搜索 正常填写 { visible
，不指定默认为字段定义的对象名称 index：该属性取值为analyzed或no，字符串也可以设置成not_analyzed，设置analyzed该字段被索引，可以被搜索，设置no该字段不能被搜索，字符串设置为...not_analyzed该字段可以被搜索但是不分析，只能原样搜索。...store：取值为no或yes，标注该字段是否存储原始值，即使没有指定原始值也可以通过_source返回 boost：默认1，表示该字段在文档中的重要性，分数越高越重要 null_value：表示该字段在文档中不存在时应写入何值...q=title:crime&pretty=true #term 查询 term查询不被解析，只能精确查询,可以指定多个索引、多个类型 GET /library/book/_search?..."value": "crime" } } }, "boost": 1.2 } } } #indices查询，支持在多个索引中查询
ElasticSearch与搜索引擎其实是异曲同工的，搜索引擎baidu、google等基本原理也是采用了文本搜索技术。
search-in-a-binary-search-tree/ 题目描述： 给定二叉搜索树...例如， 给定二叉搜索树: 4 / \ 2 7 / \ 1 3 和值: 2 你应该返回如下子树: 2 /...\ 1 3 在上述示例中，如果要找的值是 5，但因为没有节点值为 5，我们应该返回 NULL。...这题的题意很好理解，就是根据二叉搜索树的特性...具体解法如下： 排除当前节点为NULL的情况，即没找到的情况 如果当前节点的值等于要查找的值，说明当前节点就是要查找的节点，那么就返回当前节点 否则的话，根据二叉搜索树的特性，分别去左子树或右子树中搜索对应的节点
文章目录 terms概述 准备数据 小例子 搜索articleID为KDKE-B-9947-#kL5或QQPX-R-3956-#aD8的帖子 搜索tag中包含java的帖子 优化搜索结果，仅仅搜索tag...我们都是使用的term，只能将一个字段，从一个value中取搜索 term: {"field": "value"} 比如 { "term": { "articcleID": "...terms可以实现将一个字段，从多个value中检索的效果 terms: {"field": ["value1", "value2"]} 类似于SQL中的in select * from table...---- 优化搜索结果，仅仅搜索tag只包含java的帖子 上面的第二个例子中，搜索java ,可以看到返回了3条结果，其中 "tag": [ "java",...---- 总结一下： terms多值搜索 优化terms多值搜索的结果，可以增加个cnt字段标示一下，组合过滤 terms相当于SQL中的in语句
因为以前工作的需要，所接触的领域必须在 Google 中才能搜索到相关资源，国内是给屏蔽掉的。从那时开始习惯使用 Google，也不得不说它的确比国内的搜索引擎涉及的面更广，得到的有价值信息更多。...但它也不是没有缺点的，当你搜索一些中文资料时，几乎每一个搜索结果页中都会看到一些相同的网站，比如“无极吧”等类似这些无价值的网站，点进去以后实际内容与你想要的根本不符，这些无价值网站浪费了我们太多的时间...所以就有了如何在搜索结果中屏蔽无价值网站的想法。 在网络上搜索了一下，据说 Google 开始是有这个功能的，但是最后还是去掉了，原因未知。...但 Google 为 Chrome 提供了一款插件 Personal Blocklist 可以实现这个需求，只要在 Chrome 中安装这个插件，并在插件中输入你希望屏蔽的网址，那么在 Google 的搜索结果中就会自动屏蔽这些网站...Github 项目中提供的垃圾网站屏蔽列表来使用：https://github.com/Feiox/useless-websites，这里收录了一些常见的无价值网站、钓鱼网站等，导入后 Google 的搜索结果瞬间就清净了
给定二叉搜索树（BST）的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在，则返回 NULL。...TreeNode res=null; public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) { /** 中序遍历有
pretty 3.操作：通过REST操作数据，GET、POST、PUT、DELETE 二、搜索数据 A.查询和索引的过程 1.索引过程：准备发磅到ES的文档并在索引中存储文档的过程 2.搜索过程：匹配满足查询条件的文档的过程...3.分析过程：预备字段内容，并将其转换为可以写放Lucene索引的词项（term）的过程 词条化：输入文本被分词器转换为一个词条流 过滤：若干个过滤器处理词条流中的词条 4.分析器：是带有零个或多个过滤器的分词器...D.过滤查询结果 1.在query属性下添加filter字段就可以在任何搜索中使用过滤器 2.range：将搜索范围限制在字段取值在给定界限内的文档 3.exists：只选择有指定字段的文档 4.missing...三、扩展结构与搜索 1.关闭动态映射：dynamic:false 2.空间索引：geo_point 四、搜索优化 1.boost权值影响排序结果 2.同义词过滤器synonym 3.跨度查询：span_term...、span_first、span_near、span_or、span_not，指一个字段中开始和结束的词条位置 五、组合索引、分析和搜索 1.父子映射：_parent 2.从其他系统获取数据：river
现在在百度搜索海边，用户会听到海浪和海鸟的声音；搜索布谷鸟，鸟叫声和泉水声带来一个森林环境；搜索“失恋”则会发出心碎的声音…让搜索结果发出声音前所未有，这可能让部分用户不习惯，但这种大胆的创新还是把搜索引擎带入虚拟现实时代...搜索引擎将虚拟与现实融合 搜索引擎尝试着虚拟现实并不是凭空捏造的需求。...虚拟现实可帮互联网突破时空限制，从声音和图像升级到声音、图像、气味、触觉、味觉、感觉…… 多媒体搜索 感知实体世界 搜索引擎最初只是基于关键词文本搜索，后加入对自然语言的理解，再到后来可以支持复杂搜索句形...各种数据未来都将成为搜索引擎的输入。 输入方式富媒体化只是多媒体搜索的第一步。搜索结果与虚拟现实的结合，让用户面对结果如同身临其境是多媒体搜索的第二步。...搜索引擎再进化 说到多媒体，人们想到的是声音、图像和视频；说到虚拟现实，人们想到的是视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等“知觉”。在这些多媒体形态或者“知觉”中谁最重要呢？
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要大于persudo】;在使用的时候注意不要过度依赖，还是要以原始的查询为主，毕竟反馈只是一个小的样本 Kullback-Leibler divergence Retrieval model[KL散度检索模型...这里的关键在于从反馈集合中提取出一个查询向量，通过如图所示的方式添加到查询向量中去【作为反馈】，从而提供更好的查询结果 企业微信截图_15626536791496.png 混合模型 所有的反馈结果集合都会来自于反馈模型...通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合...，背景文档集合本身通过给the等词添加很低的频率，那么就可以筛选出反馈文集总过高的通用词 企业微信截图_15626537036804.png topic words代表反馈模型，假设有一个源头来控制是取背景字段还是反馈模型的字段...这样做到可以控制到底是选择背景文集作为 反馈还是反馈模型。
巨大的 SGPT 和 GTR 模型只能在昂贵的 GPU 上运行。尺寸。模型中的参数数量越多，检索质量就越好。...all-MiniLM-L6-v2 是一个很棒的模型，但它太小，无法用 10M 参数捕获搜索中的所有语义差异。在大小和性能之间找到平衡对于构建出色的嵌入模型至关重要。...从 SBERT 升级到 E5 只需 10 行代码，检索质量大幅提高。而且您的矢量搜索引擎保持不变，无需额外的工程。稀疏检索产生的幻觉较少，并且可以处理精确匹配和关键字匹配。...从 MTEB 排行榜上可以清楚地看到这一点，但它忽略了服务这些模型的简单性和廉价性这一重要且实用的特征。图片实际上，您需要运行嵌入模型两次：索引阶段处于离线状态。...为了查看真实的延迟数字，我们在 https://github.com/shuttie/embed-benchmark 上提供了一个基于 JMH 的小型 ONNX 推理基准：图片从表中可以看出：CPU 和
题目 给定二叉搜索树（BST）的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在，则返回 NULL。...例如， 给定二叉搜索树: 4 / \ 2 7 / \ 1 3 和值: 2 你应该返回如下子树: 2.../ \ 1 3 在上述示例中，如果要找的值是 5，但因为没有节点值为 5，我们应该返回 NULL。...# node = stack.pop() # node = node.right # return None #根据搜索树的特性进行遍历
题目 给定二叉搜索树（BST）的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在，则返回 NULL。 2.
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