简介Java基于ssm开发的企业人事考勤工资系统，员工可以打卡、请假。 员工可以请假一天或者半天；员工管理：分页，添加，编辑，上传头像，根据员工名字和所属部门搜索；考勤管理：分页，添加（选择添加部门，再选择员工下拉框），编辑，根据员工名字和所属部门搜索登录和退出：登录有图形验证码 部分截图图片图片基于ssm的员工工资管理系统论文 基于SSM架构的员工工资管理系统摘要开发员工工资管理系统的初衷是将企业单位的工资管理和计算机管理有效的结合起来。 以便在员工工资发放阶段，管理员能使用员工工资管理系统更大化企业的收入，解决以往人工管理效率低下的问题。 (6)本系统的软件详细设计。 (7)本系统的软件实现。(8)通过软件功能的实现来展示。 (9)测试。 1 绪 论1.1问题的提出某企业人员众多，数据管理压力大。因此企业专门设置了员工工资管理系统。
搜索这个特性可以说是无处不在，现在很少有网站或者系统不提供搜索功能了，所以，即使你不是一个专业做搜索的程序员，也难免会遇到一些搜索相关的需求。 今天这节课，我们就以电商中的商品搜索作为例子，来讲一下，如何用ES(Elasticsearch)来快速、低成本地构建一个体验还不错的搜索系统。 理解倒排索引机制 刚刚我们说了，既然我们的数据大多都是存在数据库里，用SQL的LIKE也能实现匹配，也能搜出结果，为什么还要专门做一套搜索系统呢？我先来和你分析一下，为什么数据库不适合做搜索。 理解了倒排索引的原理之后，我们一起用ES构建一个商品索引，简单实现一个商品搜索系统。虽然ES是为搜索而生的，但本质上，它仍然是一个存储系统。 所以，你就把ES当做一个支持全文搜索的数据库来使用就行了。 小结 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。
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计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。 也就是说可以通过搜索把大数据平台上的数据按照业务管理要求的信息内容、表现形式提供给前端系统。 首先解释一下：传统业务管理系统里的查询（查找）与搜索有较大区别。 传统系统采用查询方式来筛选系统里符合条件的交易记录。之所以提到交易记录是因为传统系统中数据的强格式化，连带查询条件的设置也较僵化、缺乏灵活性。 所以，最终的系统结构是一个mongodb+elasticsearch的搜索平台：mongodb存储原始业务数据，elasticsearch负责对这些业务数据进行索引构建。 如上所述，elasticsearch也是某种数据库管理系统，提供了多种语言的客户端驱动，包括java。
前言 Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，通过它我们可以构建出一个强大的全文搜索系统，解决诸如文章检索慢，商品检索慢、MySQL的like查询慢这样的问题。 4.查询数据 搜索chenqionghe curl -s -X GET 'localhost:9200/book/_search? localhost:9200/book/_close' # 开启 curl -XPOST 'localhost:9200/book/_open' 总结 通过Elasticsearch，我们可以快速构建出一个强大的全文搜索系统 倒排索引为搜索而生，先对需要索引的字段进行分词，再通过词直接匹配出文档，速度非常快，这是优点。 但是，相比数据库采用的 B 树索引，它的写入和更新性能都比较差，因此倒排索引也只是适合全文搜索，不适合更新频繁的交易类数据。
在本章中，我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题：推特搜索。 难度：中等 1.什么是Twitter搜索？ Twitter用户可以随时更新他们的状态。 每个状态（称为tweet）都由纯文本组成，我们的目标是设计一个允许搜索所有用户推特 的系统。 2.系统的要求和目标 •假设Twitter拥有15亿用户，每天有8亿活跃用户。 •假设每天有5亿次搜索。 •搜索查询将由多个与和/或组合的词组成。我们需要设计一个能够高效存储和查询推文的系统。 我们如何创建系统范围内唯一的TweetID？ 如果我们每天都能收到4亿条新推，那么五年内我们预计会收到多少推特对象？ 对于缓存逐出策略，最近最少使用（LRU）似乎适合我们的系统。 9.负载平衡 我们可以在系统中的两个位置添加负载平衡层 1）在客户端和应用服务器之间， 2）在应用服务器和后端服务器之间。
java实现的企业批量排班系统，出差请假打卡统计，排班，设置部长，发布公告等功能。人脸识别考勤打卡。 对所有人所有组进行按月的批量排班，取消某人某天的排班；8.批量排班后的总日历查看：某月日历直观查看所有人的排班情况；9.个人中心的功能和普通员工一样管理员新增功能：设置部门负责人（部长）部分截图图片图片图片图片java实现企业排班考勤管理系统项目源码设计与实现 （一）链接java基于springboot的人脸识别企业排班考勤系统之人脸识别模块的设计和实现链接
为了帮助企业和软件开发人员应对海量非结构化数据检索难题，Zilliz 于 2019 年底推出了开源向量搜索引擎 Milvus。 Milvus 已成为大规模 AI 搜索技术领域的明星，将帮助越来越多的企业和组织挖掘海量非结构化数据中的精华价值。 爱奇艺在开发大规模视频推荐系统时，经过比较发现向量搜索算法更适合视频推荐应用，进而选择了 Tensorflow Serving 和 Milvus 为基础来打造整个系统的底层架构。 整套推荐系统的架构如下： ? 6焦点科技：Milvus 赋能智能搜索 焦点科技是国内头部软件企业，业务涉及电商、教育、云计算等诸多领域。
1.Motivation ---- 搜索查找是管理文件系统常用的操作，虽然动作逻辑本质上是匹配，很简单，但搜索也有很多种花样,可以用来加速搜索，快速提取想要的内容 最简单的搜索：你想递归遍历从当前目录下所有子目录以及子目录下的文件 ，得以了解这个目录组织结构 基于文件名的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定文件名或者后缀的文件 基于文件路径的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定路径名的路径 文件名反向排除的搜索：你不知道目标文件可能是什么但可以确定目标文件绝不是什么 ，需要将不可能的文件排除在外 目录范围模糊的搜索：当你可以确定目标文件在当前目录下的多少级范围内且目录层次较深时，超过一定级数范围的目录就可以不必搜索 基于文件类型的搜索：你也许只是想要搜索目录，或者链接 ，或者字符设备等等，其他文件类型就可以不必搜索 基于文件时间的搜索：你可能刚刚改动了许多文件但不记得名字，那么在过去的一个时间范围上对文件的三个时间进行搜索：访问时间，修改时间，变化时间 基于文件大小的搜索 ，也影响搜索的效率，比如限定搜索目录范围应该优先于限定搜索文件的名字 实际使用还需要从搜索逻辑来考虑多个影响因素，进而加快搜索速度，提高搜索效率
上文说到有赞搜索系统的架构演进，为了支撑不断演进的技术架构，除了 Elasticsearch 的维护优化之外，我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 在索引拆分前，首先需要检查索引对应业务是否满足拆分的三个必要条件： 读写操作必定会带入固定条件 读写操作维度唯一 用户不关心全局的搜索结果 比较典型的比如店铺内商品搜索，不论买卖家都只关心固定店铺内的商品检索结果 HA 随着搜索系统的广泛使用，用户对系统的稳定性也提出了更高的要求，比如在机房发生断电等故障情况下，依然能够保证服务可用，这就需要我们能够将数据进行跨机房复制同步。 为了避免乐观锁失效，我们的解决方法是软删除的方式： delete 操作在中间件转换为 index 操作，文档内容仅包含一个特殊字段，不会命中正常的搜索条件，也就是正常情况下无法搜索得到该文档，达到实际的删除效果 小结 到这里有赞搜索系统的大致框架已经介绍完毕，因为篇幅的原因还有很多细节的功能设计并没有完整表述，也欢迎有兴趣的同学联系我们一起探讨，有表述错误的地方也欢迎大家联系我们纠正。
正文 | 内容 01 — Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台，项目目前支持文档内容和数据库检索，已经集成分词技术。 02 — Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。 用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
Solr 企业级搜索引擎简介 Solr 是一个独立的企业级搜索引擎服务器，并提供类似web-service 的API接口。可以通过http协议把文档以xml格式的方式放入索引库。 首先，Solr 师出名门，apache的孵化项目：http://incubator.apache.org/solr/ 具体功能看看下表吧： 高级全文搜索功能 ； 为高Web负载做了特别的优化； 基于 的灵活性和可适配性； 提供支持插件的架构； Solr 使用的是Lucene包，并对其进行了扩展 支持实用数据Schema, 比如：动态字段和唯一键等 对Lucene 查询语言的强大扩展； 支持动态搜索结果分组和过滤
作者：杰少 CVR预估中的延迟反馈问题 在很多推荐搜索的建模中，我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于 这在搜索推荐系统中,我们称之为延迟反馈的问题。 炼 问题严峻性 看到这么个描述，我们似乎有了一个直观的理解，但是可能并不会过于重视，我们直观感受是，是的，但是可能比例不会很高吧，有必要重视吗？
hexo-butterfly-搜索系统引入 本地方式 开发说明： <1>安装hexo-generator-search，按照文档做相应的配置（格式只支持xml） npm install hexo-generator-search hexo-algoliasearch 构建思路 <1>引入相关插件 <2>注册algolia，创建集合存储信息 <3>配置_config.yml存储algolia相关参数 <4>配置主题配置文件，开启algolia的搜索模式 (关闭本地搜索) hexo-algolia 开发说明 <1>安装hexo-algolia，按照文档做相应的配置 npm install hexo-algolia --save 注册algolia， 配置完成，随后执行hexo algolia，执行成功之后查看algolia中相关内容（如果提交失败，则先clean项目） <3>数据推送 上传数据到algolia（当添加了新文章，搜索不到的时候则需要刷新 load_data: 数据库加载中 algolia_search: input_placeholder: 搜索文章 hits_empty: '找不到您查询的内容：${query
一，背景介绍 ElasticSearch 是由 Lucene 包装上分布式复制一致性算法等附加功能，构成的开源搜索引擎系统。 近两年在业界热度大增，主要有 3 种应用场景： 全文搜索引擎 NOSQL 数据库 日志分析数据库 ELK 很多垂直领域搜索需求，都可以基于 ElasticSearch 来设计架构。 统一监控告警系统，监控各种请求失败，延迟分布等，并监控 ElasticSearch java 进程状态，集群状态 转发文档更新请求给本机的队列 。用队列做削峰填谷，自动合并批量，做限流。 三，搜索应用开发优化指南 垂直搜索系统的在线检索部分，一般流程如下 ? ES 用来实现 召回和粗排环节 ，和部分自动补全环节。 Elasticsearch 性能调优实践 https://www.infoq.cn/article/elasticsearch-performance-tuning-practice-at-ebay 有赞搜索系统的架构演进
目前企业网站已经成了企业宣传和推广中不可或缺的一部分。 一个初创企业如果没有自己的官方网站，就失去了一个重要的互联网窗口和引流渠道，目前国内90%的企业网站都是通过建站系统来搭建，很多人对建站系统并不了解，所以接下来就跟大家科普一下关于关于它的常见问题。 二、企业网站建设怎么选择建站系统 挑选建站系统需要非常慎重，要着重从以下这几点考虑： 1、建站团队的技术水平必须到位，这样才能保证建设出来的网站能够稳定运行； 3、系统功能完善，成熟度高、用户量大、这样的系统才有较高的实用性 通用系统：pageadmin系统、帝国系统、phpcms系统，这几个可以做企业，政务、学校类网站。 以上就是关于企业建站系统的基础知识科普了，在建站前了解清楚这些，能让你更快地建设出自己的网站。 1.jpg
对于企业而言，内部流程和系统可能会对SEO性能产生重大影响，因此除了SEO顾问现场或非现场指导外，下面有关企业SEO优化的内容还将讨论应对运营团队的挑战。 企业搜索引擎优化需要在跨职能、融入所有从事或影响网站变更的部门时处于最佳状态。 当上述因素缺失时，可能会发生以下情况： 搜索引擎优化变成一个清单：当搜索引擎优化在一个孤岛上时，那我们根本不知道企业是否还有其他有关的项目或业务可以融合一起来解决，最后除了检查标题标签和更新内部链接之外 除了让更多的人认识品牌之外，搜索引擎优化还可以促进： 品牌忠诚度，通过确保网站有用且信息丰富。如果不是，客户就会流失。 品牌信任，通过确保网站上内容真实可信。 本地化内容 如果你从事的企业品牌在本地店面之外运营或在本地提供某种服务，那么将你的网站内容本地化，这种做法是通过自然搜索接触本地受众的重要方式之一。
正文： 搜索技术现在非常成熟，业界的开源工具，算法论文都很容易获取，前一段时间参加公司的课程《视频搜索技术栈解析》又系统的捋了一遍，做一个简单的搜索系统并不难，但是要做一个高效，高质量的搜索结果还是很复杂的 下面的思维导图主要的流程为参加学习的课程脉络来整理，有一些自己的调整，其中有些部分也没有展开，因为篇幅限制同时自觉能力自觉驾驭不了深挖的部分，例如搜索内容排序权重部分，对检索结果根据用户行为（搜索，点击率 不敢妄言，希望以后有机会深入学习实践与君共勉 搜索主流程 爬虫-》数据抽取-》搜索引擎-》智能提示-》Query分析-》召回&排序-》交互呈现 下面是思维导图正文：可以下载下来用工具查看，或者单独查看图片 在写技术小结的时候有几个困惑 1：有些知识明显的大家都知道，或者大部分人都知道，例如搜索中分词跟倒排索引，基本搜索相关文章必带的所以就更不好意思展开来写，毕竟珠玉在前。 所以就想到哪里写到哪里了，关于搜索的整体流程基本可以再上面的思维导图里面，具体的单点的模块如果了解就当跳过，如果不了解不熟悉就抽时间了解下、查漏补缺。
在对linux进行编译，常用的命令是make menuconfig，使用图形界面来对整个系统进行裁剪；这里主要就make menuconfig的执行过程进行解析。 这三个文件的作用分别是： Kconfig：定义了配置项 .config：对配置项进行赋值 Makefile：建立配置项的生成法则 三者的关系为：make menuconfig依赖于Kconfig进行系统可视化配置 ，Kconfig为可视化配置菜单；在可视化配置界面修改完相应配置之后，生成的配置项保存在.config文件里，即对不同的配置项定义的赋值；在系统中运行make的时候，Makefile会依赖于.config
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