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    白话Elasticsearch04- 结构化搜索之使用terms query搜索多个值以及多值搜索结果优化

    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...https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/query-dsl-terms-query.html 前面的实例中,我们都是使用的...---- 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",...,如果仅仅是想搜索tag只包含java的帖子呢 ?...---- 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

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    2022-02-02:最接近的二叉搜索树值 II。 给定一个不为空的二

    2022-02-02:最接近的二叉搜索树值 II。 给定一个不为空的二叉搜索树和一个目标值 target,请在该二叉搜索树中找到最接近目标值 target 的 k 个值。...注意: 给定的目标值 target 是一个浮点数, 你可以默认 k 值永远是有效的,即 k ≤ 总结点数, 题目保证该二叉搜索树中只会存在一种 k 个值集合最接近目标值。...拓展: 假设该二叉搜索树是平衡的,请问您是否能在小于 O(n)(n 为总结点数)的时间复杂度内解决该问题呢? 力扣272。...root = root.right } else { root = root.left } } } // 返回moreTops的头部的值...*moreTops = append(*moreTops, cur) cur = cur.left } return ret } // 返回lessTops的头部的值

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    Halcon实例转OpenCV之实现给定区间二值化

    Halcon中的threshold函数定义如下,提取低阈值和高阈值之间的灰度值 ?...而OpenCV的threshold函数一般是给定一个阈值,对超过或者低于这个阈值的像素进行处理,具体公式如下: ?...简单来说,Halcon的threshold函数是获取区间[a, b]之间的灰度值,OpenCV的threshold只能针对大于或者小于a或者b的灰度值处理,一个是双阈值,一个是单阈值。...比如下面这张图,我通过Halcon先转为灰度图,然后用Ctrl + 鼠标可以获取每个区块的灰度值,如下下图(灰度值用黄色标出) ? ?...---- 假设阈值区间[a, b],低阈值a, 高阈值b (1)设置阈值为a,大于a像素值则置为255,小于为0 ? (2)设置阈值为b,大于b像素值则置为255,小于为0 ?

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    神经网络架构搜索——二值可微分搜索(BATS)

    方法 搜索空间重定义 标准 DARTS 搜索空间的问题 标准 DARTS 搜索空间下搜索得到的网络结构二值化训练是无法收敛的,原因如下: 深度可分离卷积(SepConv)二值化难。...温度正则(temperature regularization) 为了缓解上述问题,并使得搜索程序更具辨别力,迫使其做出 "harder" 的决策,本文借鉴知识蒸馏的思路,建议使用温度因子 T搜索过程中,由于信息流是使用加权进行聚合的,所以网络不能从所有信息流中提取信息,来平等地(或接近平等地)依赖所有可能的操作。...这种行为也更接近评估过程,从而减少搜索(网络从所有路径中提取信息)和评估之间的性能差异。 ? 温度正则的作用 上图中,图1描述了给定单元在不同温度下的架构参数分布。...对于搜索二值网络的情况,直接实现二值权重和激活的架构搜索,在大多数尝试中,要么导致退化的拓扑结构,要么训练简单地收敛到极低的精度值。此外,直接在实域中执行搜索,然后对网络进行二值化是次优的。

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    使用PHP脚本实现GitHub API搜索与数据库同步

    今天,我将分享一个我最近开发的PHP脚本,它能够自动从GitHub API搜索特定关键词的仓库,并将这些数据同步到MySQL数据库中。...这个过程不仅涉及到API调用和数据处理,还包括数据库操作和错误管理。让我们一步步深入了解这个脚本的实现。关键词的筛选 首先,我定义了一个关键词数组,这些关键词是我希望通过GitHub API搜索的。...这些信息同样需要保密,并且在生产环境中应该使用更安全的方法来存储和访问。...使用PDO(PHP Data Objects)扩展,我创建了一个数据库连接实例。...$successCount = 0; $errorCount = 0; 遍历关键词与分页搜索 我遍历每个关键词,并构建GitHub API的搜索URL。

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    向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索

    向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 一、简介   Elasticsearch在7.x的版本中支持 向量检索[2] 。...为了更好的利用DSL优化器,可以使用参数的方式提供一个查询向量。 4. 检查缺失值:如果文档中没有用于执行向量函数的向量字段的值,会抛出错误。...可以使用doc['my_vector'].size() == 0来检查文档是否有my_vector字段的值。...使用标准的sigmoid函数可以防止分数为负。 3.3 曼哈顿距离:l1norm l1norm函数计算给定查询向量和文档向量之间的L1距离(曼哈顿距离)。...:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 [2] 向量检索: https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/e8c382f89553e3a7aaafa88a5934288c1192acdc

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    使用 %Status 值

    许多类使用 %Status 数据类型类来表示状态信息,并且它们的方法返回表示成功或错误的 %Status 值(状态)。如果状态表示一个错误(或多个错误),则状态值还包括有关错误的信息。...还可以返回自己的状态值。本文讨论状态值以及如何使用它们。使用状态值的基础知识如上所述,许多 类中的方法返回一个状态以指示成功或错误。...你可以随意使用这个约定,但是这个变量名并没有什么特别之处。...要获取有关由状态值表示的所有错误的信息,请使用 $SYSTEM.Status.DecomposeStatus(),它返回错误详细信息的数组(通过引用,作为第二个参数)。...要创建状态值,请使用以下构造: $$$ERROR($$$GeneralError,"your error text here")或等效地: $SYSTEM.Status.Error($$$GeneralError

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    如何使用google搜索_谷歌在线搜索

    准确搜索 排除关键字 用 Either OR或进行搜索 同义词搜索 站内搜索 星号的用处 在两个数值之间进行搜索 在网页标题链接和主体内容中搜索关键词 搜索相关网站 组合使用上述搜索技巧 1....准确搜索会排除常见但相关度偏低的信息,会提高搜索的精确性。 2. 排除关键字 如果准确搜索不能得到想要的结果,你可以通过使用减号的方式来排除特定词汇。...在不确定哪个哪个关键字对搜索结果起决定作用时,OR 搜索是很有用的。 4. 同义词搜索 有时使用不确定的关键词进行搜索反而更有用。如果你不确定使用哪个关键词,可以试试使用同义词搜索。...在两个数值之间进行搜索 在一定范围内使用限定词来搜索某些东西是一个不错的方法。...组合使用(上述)搜索技巧 你可以组合使用上述的搜索技巧来缩小或扩大搜索范围。尽管一些搜索技巧不常使用,但是准确搜索和站内搜索的使用范围是很广的。

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    如何使用python计算给定SQLite表的行数?

    您可以通过执行以下命令来设置 SQLite: pip install sqlite3 安装 SQLite 后,就可以开始使用数据库了。...首先将 SQLite 库导入 Python 脚本: import sqlite3 接下来,使用 connect() 函数建立与 SQLite 数据库的连接。...建立连接后,需要使用 cursor() 方法创建一个游标对象: cursor = conn.cursor() 您可以使用游标对象运行 SQL 查询并从数据库中提取数据。...最后,不要忘记在使用完数据库后关闭光标和数据库连接: cursor.close() conn.close() 关闭游标和连接对于确保正确释放所有资源以及避免数据库的潜在问题非常重要。...以下是在 Python 中使用 SQLite 表时可能会发现有用的一些其他信息。 处理异常 处理数据库时,处理可能发生的潜在异常至关重要。一种常见情况是数据库中不存在指定的表,这将导致引发错误。

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    使用 Unstructured.io 和 Elasticsearch 向量数据库搜索复杂文档

    在构建真实的 RAG(检索增强生成)应用时,解析文档以使信息可搜索是重要的一步。...我们将使用 Elastic 的 ELSER 模型创建稀疏向量嵌入,然后使用 Elasticsearch 作为向量数据库存储和搜索这些嵌入。...Unstructured 还具有使用不同策略对分块进行分区的能力,而不仅仅是按字符数分块。这些“智能分区和分块”策略可以提高搜索相关性并减少 RAG 应用中的幻觉。...在解析数据后,我们将其存储为 Elasticsearch 向量数据库中的向量嵌入并运行搜索操作。我们使用 Elasticsearch 向量数据库连接器将这些数据发送到 Elastic。...Unstructured 将原始文档转换为 LLM 可以理解的数据的方法,加上 Elastic 作为向量数据库和搜索平台的优势,将加速你使用 AI 的构建旅程。祝你搜索愉快!

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