接触搜索/推荐相关工作,也有两年了。工作里对lucene的接触不少,却也不精。最近工作里没有那么忙,因此想通过学习源码的方式,来对lucene进行一个系统的学习。
不管我们要做什么样的效果,APIKey(密钥)都是不可缺少的要件,所以我们需要先去百度申请我们的APIKey!!!
windows操作系统文件检索,word oneNote excel等等 数据 量是不大的,将文件本身加载到内存中 功能相对不算丰富。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件,将数据写入这些电子表格,并找到最好的软件包来做这些事。
在一些文章类程序中,我们直接对文章内容检索的话,数据量大,速度较慢,我们可以在保存的时候获取文章的摘要,方便后续检索。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡,然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而,从学术角度来讲,信息检索定义如下:
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式,它们是线性表(Linear List)的典型代表。其他所有的数据结构,比如栈、队列、二叉树、B+ 树等,都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例,它本质就是一个限制了读写位置的数组,特点是只允许后进先出。
③ 确定SogouLoginUtils集成器存在的情况下,点击enter键,便会展现出集成器中所涵盖的所有js方法,通过检索,便可验证“特定域名网页注入js”是否通过验收;
在 WordPress 中,使用 WP_Query 进行文章查询是最常见的操作,学习好这方面的操作, WordPress 开发基本就学会了一半。
通过“Web of Science类别”字段检索Computer Science, Artificial lntelligence领域的文献。
近些年来,向量数据库引起业界的广泛关注,一个相关事实是许多向量数据库初创公司在短期内就筹集到数百万美元的资金。
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不管任何搜索引擎,最核心的部分,往往都只有两个,一是建立索引,二是搜索数据。不过对于中文这种复杂的语言体系,分词也是另一块核心内容。从今天开始,我们就先来学习第一块的内容,就是对于索引的操作。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地,目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库,当遇到问题请求的时候,依据问题检索出向量数据库相关的文章片段,通过Prompt引导大模型给出答案。然而,该方法对于纯文本文档QA效果较好,当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
视频融合平台EasyCVR可支持多类型设备、多协议方式接入,包括主流标准协议国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议等,以及厂家私有协议,如海康SDK、大华SDK、海康Ehome等。平台可将接入的流媒体进行处理及分发,分发的视频格式包括RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等。
一、需求缘起 某并发量很大,数据量适中的业务线需要实现一个“标题检索”的功能: (1)并发量较大,每秒20w次 (2)数据量适中,大概200w数据 (3)是否需要分词:是 (4)数据是否实时更新:否 二、常见潜在解决方案及优劣 (1)数据库搜索法 具体方法:将标题数据存放在数据库中,使用like来检索 优点:方案简单 缺点:不能实现分词,并发量扛不住 (2)数据库全文检索法 具体方法:将标题数据存放在数据库中,建立全文索引来检索 优点:方案简单 缺点:并发量扛不住 (3)使用开源方案将索引外置 具体方法:搭
默认情况下,对字段值进行索引以使其可搜索,但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段,但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的 mapping 中含有 store 属性为 true,那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储,而且这个存储是独立于 _source 的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取(即在脚本中和聚合),它会帮助减少计算。在聚合时,具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为 false 和 true。
本主题描述如何使用InterSystems IRIS发送和接收MIME电子邮件消息。
网页标题是对网页内容的概括与总结,是用户在搜索结果中首先看到的东西,但它也是搜索引擎用来确定网页主题是否与搜索查询相关的一个重要因素。对于搜索用户来说,一个好的标题可以激发用户的点击阅读兴趣,能够帮助他快速洞察页面内容,了解该结果与需求的相关性。
ES 本质上是一个支持全文搜索的分布式内存数据库,特别适合用于构建搜索系统。ES 之所以能有非常好的全文搜索性能,最重要的原因就是采用了倒排索引。倒排索引是一种特别为搜索而设计的索引结构,倒排索引先对需要索引的字段进行分词,然后以分词为索引组成一个查找树,这样就把一个全文匹配的查找转换成了对树的查找,这是倒排索引能够快速进行搜索的根本原因。
现代视频文本检索框架主要由视频编码器 、文本编码器 和相似度head 三个部分组成。随着视觉表示学习和文本表示学习的成功,基于Transformer的编码器和融合方法也被应用于视频-文本检索领域。
携程AI内容化团队,负责携程内容产品的NLP,NLG支持,产品包括热点自动投放平台,点评分析服务,产品特色标签和推荐理由抽取,命名实体识别与链接,机器翻译等。
网页标题在一个页面中是非常重要的,这取决于页面能不能被收录能不能参与排名。那么网站标题应该该怎么写?符合seo优化的网页标题如何写?下面为你做详细介绍。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
针对PubMed的搜索、结果筛选以及一些各位会常用且效率比较高的几个技巧,做了一个介绍,希望各位读者会有一定的收获。但是呢,原本已结束的PubMed专题,在读者的留言中,谈到想看下MeSh搜索方面的内容。为此,笔者在原有的基础上,增加了这一推送——MeSH搜索。(另外,读者若觉得关于PubMed哪一方面还想进一步了解,可在推送下方留言)
索引对于接触过数据库的人,都不会很陌生,但是说实话,也不一定很熟悉。先来介绍下索引的优点。 提高性能 现在有一个数据库表[Words],有[WordID],[WordPage],[[WordName],[WordPronunciation] ,[WordMeaning],[WordSentence]五个列,假设有上万条记录。 现在,使用查询语句找到“boyce”的详细信息,使用语句 1: SELECT * FROM [Words] 2: WHERE [WordName] = 'boyce
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库,里面包含各类教程、问答、案例等,知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题,本质是进行文本语义的相似计算,也就是语义匹配,我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务,例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
本节介绍如何处理通过%Net.POP3检索到的电子邮件(%Net.MailMessage)。
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
iOS9中为我们提供了许多新的api,搜索功能的加强无疑是其中比较显眼的一个。首先,我们先设想一下:如果在你的app中定义一种标识符,在siri和搜索中,可以用过这个标识符搜索到你的app,是不是很棒?不,这还差得远,你可以定义任意的数据,使其在搜索和siri中可以快速检索到,这样的搜索功能是不是非常酷?不,还有更cool的,你甚至可以在你的网站中添加一些标志,使apple的爬虫可以检索到,那样,即使用户没有安装你的app,也可以在搜索中获取到相应的信息,这太强大了,对吧。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
1.关键词组合 如搜索“上海世博会” 搜索“上海世博会宾馆价格” 2.用“-(减号)”去除不需要的内容 搜索《天龙八部》游戏而不是金庸小说,关键词为“天龙八部 -金庸” 检索式(关键词):天龙八部 检索式(关键词):天龙八部 -金庸 3.搜索结果至少包含多个关键字中的任意一个 例如:想找到内容必须含有“搜索引擎”,也可以包括“语义网”或者英文的语义网单词“Semantic Web”。 检索式:搜索引擎语义网 OR Semantic Web 比对:搜索引擎语义网 Semantic Web 4.
信息流是一种可以滚动浏览,持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台,兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来,信息流内容市场发展迅速,通常内嵌在各类 App 中,由平台主动推送,用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型,当内容足够丰富时,可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
《学习InnoDB:核心之旅》中,我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部,它提供了这篇文章中用到的图表。稍后,在对innodb_ruby的快速介绍中,我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 在InnoDB索引页的物理结构中描述了InnoDB索引页的物理结构,在InnoDB的B+树索引结构中描述了InnoDB的逻辑结构。现在我们将详细了解这些页面中使用的记录的物理结构。 在这篇文章中,只考虑了紧凑行格式(用于Barracuda表格式)。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来自:NLP日志 提纲 1 简介 2 模型架构 3 实验设计 3.1 损失函数 3.2 预训练任务 3.3 Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析 5.1 可解释性 5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介 之前写过若干篇retrieval augmentation的文章,对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍,进而清晰
在本文中,作者将传统的视频字幕任务转换为一个新的范式,即开放式视频字幕,它在视频内容相关句子的提示下生成描述,而不限于视频本身。
学习一个工具最直接有效的方式就是阅读它的官方指南,今年我们来学习一下PubMed的最新指南。
Java基础知识-类,多态,Object,数组和字符串,回顾,继承,类的多态性,多态,向上转型和向下转型,Object,数组,多维数组,字符串,字符串比较。
Genesis Explained系列中的上一篇文章是关于配置项函数的,并演示了一些用于从数据库中检索自定义字段和主题选项的重要函数。本文是关于 genesis/lib/functions/widgetize.php 文件的。 以下是文件中所有函数的列表:
Hi 朋友,你是否经历过这样的场景? 自家产品使用TAPD已经将近5年,历经数十次的版本迭代,眼看着上面沉淀的需求/缺陷单已经好几万条了。某天你突然需要验证一个远古需求,想找到当时的需求和缺陷单看看。面对海量的条目,你陷入了沉思,那么请问~ 以下哪种做法能帮助你快速找到目标信息? A、我懂技术,不怕麻烦,马上查看代码还原设计需求 B、尝试甩锅给别人,直接找PM或测试要链接 C、凭借优秀的视力和记忆力,在项目中肉眼搜寻 D、认真看完下文,掌握快速筛选过滤标准姿势! 答案当然是D,往下看吧!
沈哥,我们有个业务,类似于“标题分词检索”,并发量非常大,大概20W次每秒,数据量不是很大,大概500W级别,而且数据不会频繁更新,平均每天更新一次,请问有什么好的方案么?
由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏,我们希望提出客观的标准来评估搜索结果,而不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验,并评估术语匹配和语义信号所传递的值。然后我们证明,即使考虑到专门为科学文本设计的模型的微调版本,语义信号也会产生糟糕的结果。
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这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中,索引操作是成功的,只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中,以便后续搜索和检索。
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主 Yann LeCun 提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测,而不是具体的像素空间 [1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征,正是促进该过程的关键技术。
songbl 命令是深圳大学松柏林编写的一个小程序,目的在于让用户可以便捷地可以在 stata 窗口检索与浏览 Stata 推文、视频、do文档、论坛帖子以及学术论文等众多资源。
作者:Haoyang Huang, Tianyi Tang, Dongdong Zhang, Wayne Xin Zhao, Ting Song, Yan Xia, Furu Wei
不知不觉又到了hibernate的最后一篇了,只感觉时光飞逝~,岁月如梭~! 转眼之间,我们就···························,好吧,想装个X,结果装不下去了,还是直接开始吧· 前面我们已经把hibernate中添加、删改、修改和根据ID得到对象的方法都学习了,但如何才能查询出多条记录呢?比如我想查询所有姓黄的作者,查询标题包含“中”字的博客等。这一篇就来介绍查询。 hibernate有两种检索(查询)数据的方式,分别是HQL(Hibernate Query Language)和QBC
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