一、首先：什么是AEM? AEM 是 "Adobe Experience Manager" 的英文缩写。是由一个 Java 构建的全面的内容管理解决方案。...一句话概括上面的官方废话：就是一个CMS 二、开门见山： Adobe CQ5默认的查询服务器 JSON : `http://localhost/bin/querybuilder.json 我们可以通过Fuzz...path=/etc 效果展示： 可见状态显示：success 并出现了etc下的目录 三、构造Template id: Jaky_AEM info: name: Jaky_AEM author...: Jaky severity: high reference: - https://www.luomiweixiong.com/ tags: Jaky_AEM requests:
(默认) -S 使用研究根信息模型 -k 指定检索条件(key=value) -od 指定输出目录 QueryRetrieveLevel 指定检索级别 -aem 设置移动目的地AE标题(movescu时使用...命名目的文件夹,本机接收远程服务器影像时使用 -fe .dcm 是指收到的文件以.dcm为文件后缀,本机接收远程服务器影像时使用 1.1：echoscu.exe 连接,接收答复回应(相当于ping),...参数介绍 本机AE(-aet zs-find-scu) 被呼叫机AE(-aec ebm-pacs) 研究信息模型(-S) 查询条件=(key=value) 检索级别(-k QueryRetrieveLevel...movescu.exe 影像拉取 参数介绍 打印处理详情(-v) 打印debug日志(-d) 本机AE(-aet zs-move-scu) 被呼叫机AE(-aec ebm-pacs) 设置移动目的地AE以及端口(-aem...) 筛选条件(-k PatientID=0017063006) movescu.exe -v -d -aet zs-move-scu -aec ebm-pacs -aem zs-move-scu
因此，AEM并没有尝试像AEG一样在PoC的基础上从零构建一个ExP的其余部分，而是以原ExP在能够利用成功的内核版本上的执行流为参考，调整ExP，使之在其他版本内核上的执行流与在参考版本上一致（align...5.2 关键技术 构成AEM的两大关键技术分别是： 以原语为中心的内存抽象：在参考版本内核上收集ExP引发的内存操作，去除前文提到的漏洞利用原语无关的和无法在用户空间施加调整的内存操作，将剩下的内存操作构建成一个...）： 表2 AEM的ExP迁移结果 其中，ExP迁移失败的原因主要有两个：一是部分ExP需要在多处理器上运行，而S2E不支持多处理器模式启动内核；二是部分ExP本身属于前文定义的“不可迁移”类型。...另外，论文也尝试使用现存的AEG方案（FUZE和KOOBE）完成上述测试，发现效果远差于AEM。 七....未经授权，严禁任何媒体以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式使用，转载须注明来自绿盟科技研究通讯并附上本文链接。
它今天推出了Smart Tags for video，这是体验管理者（AEM）的一项功能，即公司的内容管理解决方案，用于构建网站，移动应用程序和表单，新的功能可自动为每月提供的数十万个UGC剪辑生成标记...“在过去两年中，我们投入了大量真正高端的计算机视觉模型，研究团队已经使用它来自动化整理过程，”产品AEM经理Santiago Pombo表示。...视频智能标记，由Adobe Research和Adobe的搜索团队使用Adobe的Sensei机器学习平台共同构建，为每个剪辑生成两组标记。...视频底层技术的智能标记建立在AEM的图像自动标记器上，通过Adobe Stock的一系列图像的训练。系统摄取目标视频中的各个帧以产生第一组标记。...总的来说，AEM客户平均每秒执行十次搜索查询，这带来了严重的延迟挑战。Adobe研究团队必须设计一个可以处理大量UGC的注释管道。 Pombo说。
查询（Query）：查询是指在索引中搜索和检索文档的操作。Elasticsearch提供了丰富的查询功能，包括全文搜索、精确匹配、范围查询、聚合查询等。...您可以使用查询DSL（Domain Specific Language）构建复杂的查询。 聚合（Aggregation）：聚合是对文档进行分组、过滤和计算的操作。...在Elasticsearch中，当文档被索引时，文本字段会被分析器分词成一系列词条，以便进行全文搜索和查询。...您可以在索引中创建、更新、删除文档，并使用索引进行数据的聚合、过滤和搜索操作。索引提供了组织和管理文档的能力，使您可以轻松地进行数据存储和检索。...映射定义指定了父文档和子文档之间的关系及其字段。这包括声明字段类型、索引设置和关系定义等。 父子关系查询： 父子关系允许您在查询时以父文档或子文档为基础进行搜索。
一种理解整个文档上下文的新颖的 RAG 方法 RAG 是当前使用LLM的标准方法，大多数现有方法仅从检索语料库中检索短的连续块，限制了对整个文档上下文的整体理解。...，然后逐层递归的查询，如下图所示： 在推理时，RAPTOR 模型从该树中检索，在不同抽象级别的文档中找出匹配片段。...在涉及复杂、多步骤推理的问答任务中，通过将 RAPTOR 检索与 GPT-4 结合使用，可以将 QuALITY 基准的准确率提高 20%。...RAPTOR 根据向量递归地对文本块进行聚类，并生成这些聚类的文本摘要，从而自下而上构建一棵树。 聚集在一起的节点是兄弟节点； 父节点包含该集群的文本摘要。...树的聚类算法基于高斯混合模型 (GMM)，聚类后，每个聚类中的节点被发送到LLM进行概括。在实验中，作者使用 gpt-3.5-turbo 来生成摘要。
了解评估最佳实践以简化流程，并迭代构建强大的系统。 深入研究 RAG 三元组来评估LLM回答的相关性和真实性：上下文相关性、接地性和答案相关性。...自动合并检索，将文档组织成分层树结构，其中每个父节点的文本在其子节点之间分割。根据子节点与用户查询的相关性，这可以让您更好地决定是否应将整个父节点作为上下文提供给 LLM。...普通 RAG 工作流程如下图所示： 检索增强生成 (RAG) 工作流程，从用户查询到使用矢量数据库检索，再到提示填充并最终生成响应。 检索：用户查询用于从外部知识源检索相关上下文。...为此，使用嵌入模型将用户查询嵌入到与向量数据库中的附加上下文相同的向量空间中。这允许执行相似性搜索，并返回矢量数据库中最接近的前 k 个数据对象。...增强：用户查询和检索到的附加上下文被填充到提示模板中。 生成：最后，检索增强提示被馈送到 LLM。
自动合并检索器（又称父文档检索器）：这里的想法与句子窗口检索非常相似——搜索更精细的信息片段，然后在将这些上下文提供给LLM进行推理之前扩展上下文窗口。...在检索过程中首先获取较小的块，然后如果在检索到的前k个块中有超过n个块与同一个父节点（较大的块）相关联，我们就用这个父节点替换提供给LLM的上下文——这就像自动将几个检索到的块合并成一个较大的父块，因此得名...需要注意的是——搜索仅在子节点索引中进行。想要更深入地了解，请查看LlamaIndex关于递归检索器+节点引用的教程[5]。...虽然不是很惊人，但了解这个选项还是不错的，尤其是如果你有一个你正在为之构建RAG的狭窄领域数据集。 排名器微调: 另一个老方法是，如果你不完全信任你的基础编码器，就使用交叉编码器对检索结果进行重排。...在Andrew NG最近发布的精彩短课程《构建和评估高级RAG》中，LlamaIndex和评估框架Truelens建议使用RAG三元组——检索到的上下文与查询的相关性、根据性（LLM答案受提供的上下文支持的程度
本文的贡献如下： 构建了一个涵盖7个会议的广泛数据集，每个会议都配备了一组近100个QA对，用于测试。 进行了几个基础实验，证明了不同检索对象在响应不同类型的查询时的熟练程度不同。...条目检索：在接收到查询输入时, 检索器的任务是从KB={1.2. } 与. 本文实现了一个在双编码器框架上运行的密集检索器。该框架使用编码器来处理两个输入查询 和条目。...结构感知方法包括在描述构建过程中结合节点周围的结构信息。此信息包括来自同级节点和父路径的详细信息。为了评估结构感知方法的优势，进行了消融实验，包括去除兄弟节点和消除父路径的描述。...移除同级节点意味着以自上而下的方式逐层构建描述，只提供父路径的描述，直到获得条目的描述。...另一方面，排除父路径的信息需要直接使用来自其兄弟节点的信息来生成条目的描述，从而有助于在一个步骤中产生条目的描述。
除此之外还可以： 快速检索平面中和选区矩形相交的二维图形； 在数据库中快速找出多维度的产品，比如价格、库存、过期时间在特定范围的商品。 R 树的数据结构 下面看一下在图形编辑器的一个场景。...，并放到同一个父节点下。...这个父节点是 索引节点，不会保存图形信息，但会记录子节点的合并的包围盒数据。 父节点如果多了，也会把它们收集起来，放到一个新的父节点下。 这样就形成了一个树的结构。...实际生产环境，推荐使用一个名为 RBush 的高性能 NPM 库。...四叉树详细讲解可以看我的这篇文章： 《快速检索碰撞图形：四叉树碰撞检测》 四叉树更适合图形均匀分布的场景，如果不均匀，会产生大量空节点，且查询效率会降低。
区域和检索 O(1) 的更新查询； 执行结果：超时 class NumArray { private int[] nums; public NumArray(int[] nums...构建树：时间复杂度：O(n)。...二、线段树法 线段树法的主要思路是将数据放在一个二叉树（用数组就可以描述）内，父节点存放的是直接子节点的和，根节点存放的是所有的和。...当我们需要查询的节点不是整个父节点时，就单独计算该节点，否则就计算父节点的值的和，当需要查询的节点是其父节点的所有子节点时，不单独计算子节点，而是直接计算父节点。...听起来挺拗口 其实就是，自底向上的计算方式，相近办法上升减少计算次数，如果无法上升（也就是需要计算的节点不是该节点的父节点的所有子节点，那么就单独计算该节点，否则上升） 总的来说，线段树的做法我是没想到的
词法解析器负责识别查询字符串中的词位（如SQL关键字、字符串、数字文字等），而解析器确保生成的词位集在语法上是有效的。解析器和词法解析器使用标准工具Bison和Flex实现。...例如，您可以通过读取整个表并丢弃不需要的行来从表中检索特定记录，或者可以使用索引来查询与您查询匹配的行。数据集总是成对连接。连接顺序的变化会产生大量执行选项。然后有许多方法可以将2组行连接在一起。...否则，如果使用cursor，则规划器会选择一个规划，以最佳方式检索匹配行总数中等于cursor_tuple_fraction（默认0.1）的行数。...计划器只有表的统计数据，而不是连接结果的统计数据，这使情况变得更糟。 代价估算。代价估算过程也是递归的。子树的成本包括其子节点的成本加上父节点的成本。节点成本计算基于其执行操作的数学模型。...在接收到与连接条件匹配的行后，节点立即将结果行传递给父节点（和排序不同，排序必须在处理他们之前接收所有行），然后该节点停止，知道其父节点请求另一行。
而且，已经有了各种能够执行此任务的文本分割器实现。例如，在 LlamaIndex 中，NodeParser 就提供了一些高级选项，如定义自己的文本分割器、元数据、节点/块关系等。...有两种选择，一个是句子窗口检索，即在检索到的较小块周围按句子展开上下文，另一个是父文档检索，即递归地将文档分割成若干较大的父块，其中包含较小的子块。...在检索期间，获取较小的块，然后如果在top-k 检索的块中有超过 n 个块链接到同一个父节点(较大的块) ，就用这个父节点替换提供给 LLM 的上下文。需要注意的是，搜索仅在子节点索引中执行。...在 LangChain中，这是在集成检索器类中实现的，例如，一个 Faiss 矢量索引和一个基于 BM25的检索器，并使用 RRF 进行重新排序。...query重写使用 LLM 重新制定初始查询，以提高检索效率。
客户端向node1发送请求 node1为每个分片构建批量请求，然后转发到这些主分片上 主分片按序执行，每一个完成时，发送到副分片上 所有操作都完成后节点整理响应返回给客户端 3....标准切分，去掉大部分符号，最后转为小写 空格分析器：按空格切分，不转换为小写 语言分析器：根据特定语言的特性做分析 查询方式 字段查询：精确匹配，查询前不会将被查询的字符串分析 全文查询：查询前会先用分析器分析要查询的字符串...全文查询分类 低级查询：term查询。没有分析阶段，会精确匹配特定短语 全文检索：match，query_string等查询。有分析阶段。...，子文档多的情况 优势 更新父文档时，不用更新子文档索引 创建删除修改子文档时，不影响父文档和其他文档 劣势 查询速度比嵌套类型慢5-10倍 不适合父文档多的情况 设计父子关系 指定某一文档type为另一文档...作用是创建关联关系并保证分配到同一个分片（使用父文档id做hash计算） 尽量少使用父子关系，仅父文档比较少的时候 4.
一致性检查和修复 作用域 Nested Sets Model简介 Nested Set Model 是一种实现有序树的高明的方法，它快速且不需要递归查询，例如不管树有多少层，你可以仅使用一条查询来获取某个节点下的所有的后代...*在下面的例子中， $parent 为已存在的节点 添加到父节点的末端的方法包括： // #1 使用延迟插入 $node->appendToNode($parent)->save(); // #2 使用父节点...重建子树 对于4.3.8版本以后你可以重建子树 Category::rebuildSubtree($root, $data); 这将限制只重建$root子树 检索节点 在某些情况下我们需要使用变量$id...->down(3); 操作返回根据操作的节点的位置是否改变的布尔值 约束 很多约束条件可以被用到这些查询构造器上： whereIsRoot() 仅获取根节点； whereIsAfter($id) 获取特定...你也可以构建一个扁平树：将子节点直接放于父节点后面。
1.1.1 图 - 两条折线分别代表了两台服务器的负载指标 例如图中，这些线条本身并没有太多的描述性，为了区分不同的数据序列，我们通常会使用标签（tag）来标识它们。...这种方法的本质在于，既然倒排索引的构建成本如此之高，我们便放弃了传统的倒排索引，转而使用基于概率的索引结构来进行高效的数据过滤。...3.5.1 图1 - 父表作为物理表，在固定节点打开造成单机热点 解决方案： 为了解决这个问题，我们在第一版的优化中引入了虚拟表的概念。...我们将父表升级为虚拟表，这样它就可以在集群中的所有节点上打开，而不再是仅限于一个节点。这种设计允许集群中的任何机器来处理父表的读写请求，从而实现了负载均衡，并消除了单机瓶颈。...3.5.1 图2 - 父表作为虚拟表，在所有节点打开 3.5.2 优化挑战二：大量网络IO 挑战： 在分布式系统中，查询引擎必须将查询条件发送到各个子表，并在父节点汇总计算结果。
应用程序和控件开发者可以构建SiteMapNode实例并使用这些信息来显示导航界面。...开发者也可以给＜siteMapNode＞添加自定义属性，利用SiteMapNode类的默认索引器（indexer）就可以检索这些属性了。...SiteMapProvider为执行下面一些事务提供了丰富的API： · 依据当前的HttpContext或任意URL检索SiteMapNode实例。 · 检索SiteMapNode的父或子节点。...· 获取某个节点的父和子节点。 · 在某个节点的前后节点之间进行导航。 · 获取SiteMapProvider实例的指针，它返回一个节点。...该控件演示了如何使用SiteMapNode的默认索引器来检索自定义属性的值。
＋树可以设计的阶树比B树大，相同的索引，B＋树的索引层数比B树少，因此检索速度比B树快。...最后，B＋树的检索、插入和删除都在叶子结点进行，比B树相对简单 B+树比B树更适合数据库索引？...以上均没有会生成隐藏的聚簇索引 作用 有了聚簇索引后，将插入的数据行，都会按照Id值的顺序，有序在磁盘存储数据 辅助索引B树结构 使用普通的列作为条件构建的索引，需要认为创建 种类 普通的单列辅助索引...作用 优化非聚簇索引列之外的查询优化 构建过程 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构 首先提取此列所有的值,进行自动排序 将排好序的值,均匀的分布到索引树的叶子节点中(16K) 然后生成此索引键值所对应的后端数据页的指针...如果冗余索引过多，表的数据发生变化的时候，导致索引频繁更新，造成锁 索引过多会造成优化器选择偏差 # 查询表索引 desc table_name show index from table_name #
答案是可以的，但问题是基于磁盘寻道查询比基于内存慢太多了，举个例子，假设现在有100万数据分布在红黑树里面，按照红黑树的平均查找性能O（logN）来计算，在N=100万时，检索任意数据平均需要20次查询...0.2秒，假如现在数据量扩大100倍，数据总量是一亿，那么检索一次数据就需要20秒，这个性能是完全不能接受的，可以想象在这种情况下，使用二叉树是不合适的。...上面问题的根源在于树的高度太高，导致查询外存，也就是访问磁盘IO次数太多，从而大大拖慢了检索性能，那么思路就清晰了，只要想法子降低树的高度就可以了，没错B树就是这么一种m叉的多路平衡树，你可以想象它的孩子节点少则...，在高度为h的B树，最多的查询次数就该树的高度，B树查询分为交替执行的两步过程： 把根节点从磁盘中读出来，在根节点所包含的关键码中进行查询给定的关键码值，这里注意如果关键码不多时，就用顺序检索，如果关键码数组数量较大时...，可以采用二分法查询，如果找到则检索成功。
此外，还有一个父级断路器（parent-level breaker），规定了所有断路器可以使用的内存总量。...如果Elasticsearch估计某项操作会导致内存使用率超过断路器设置的上限，它会停止操作并返回错误。 默认情况下，父级断路器在 JVM 内存使用率达到 95% 时触发。...Step4：部分执行 PS：执行检索过程结果召回前的部分 Gif 动图如下： 4.2 使用命令行查看 JVM 使用率 使用 cat nodes API 来获得每个节点的当前堆内存使用率 heap.percent...JVM 内存使用量，请使用节点统计 node stats API。...原因 2：复杂的检索或查询操作。 举例：wildcard 查询、设置很大分桶数的聚合操作都是非常“吃”内存的，要避免。
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