这两年大数据技术开始普及，把大数据技术应用于IT运维，通过数据分析提升IT运维效率与水平，就是ITOA。 4、日志：时间序列机器数据 通常结合日志与网络抓包，能够覆盖大部分IT运维分析的需求。日志因为带有时间戳，并由机器产生，也被称为时间序列机器数据。 它包含了IT系统信息、用户信息、业务信息。 3、现在 我们需要日志实时搜索分析引擎，它有三个特点： 快： 日志从产生到搜索分析出结果只有几秒的延时 Google、百度的新闻搜索也只能搜索5分钟之前的新闻 大： 每天处理 TB 级的日志量 灵活： Google for IT， 可搜索、分析任何日志，运维工程师的搜索引擎 简而言之，这是Fast Big Data，除了大，还要快。 日志易还是个可编程的日志实时搜索分析引擎，用户可以在搜索框编写SPL（Search Processing Language，搜索处理语言），使用各种分析命令，通过管道符把这些命令串起来，组成上百行的脚本程序
因此也是指标的分析也是十分重要的一个问题。 1：指标介绍 在该系列文章1中列举了几种常见的指标，在这里显示的给出分析和计算的过程。 2：线上线下指标对齐分析 下面以最近做的一个项目进行分析机器学习常见的一个预测线下线上对不齐的问题。 将这两次搜索展示的结果融合到一起来预测，可能得到AUC不能很好的反应单次搜索的效果，因此在单次的搜索结果中用户当时看到只是那一次搜索下面的结果，其他次搜索的结果的排序顺序不应该应该这次排序的结果的评估的 系列文章： 【技术分享】一：搜索排序—概述 https://cloud.tencent.com/developer/article/1523867 【技术分析】二：搜索排序—工业流程 https://cloud.tencent.com 技术分享】四：搜索排序—数据的采集与构造 https://cloud.tencent.com/developer/article/1528253 【技术分享】五：搜索排序-特征分析 https://cloud.tencent.com
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计算hash，按数组index找到bucket 找到bucket后，在bucket双向链表中遍历找到CatCTup，元组记录在其中；找到后调整到双向链表头（LRU） 多条查询步骤概要 cc_lists用与多条数据查询 找到了有negative标记的，这种tuple是SearchCatCacheMiss函数查完系统表后，没有匹配的元组，就会在cache中增加一个negative的tuple，表示系统表中没有，省去了下次还要搜索系统表的操作 SearchCatCacheMiss(cache, nkeys, hashValue, hashIndex, v1, v2, v3, v4); } 3 多条查询步骤SearchCatCacheList 与#2 CatalogCacheCompareTuple(cache, nkeys, cl->keys, arguments)) continue; 与上面单条查询不同的是，这里没有bucket，需要按顺序遍历链表 already dead */ if (ct->dead) cl->dead = true; } Assert(i == nmembers); 构造完成，挂到cc_lists前面，完成搜索
文章来源：数据结构与算法（Python） 排序与搜索 排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 插入排序分析 ? ? 快速排序的分析 ? 归并排序的分析 ? 8.搜索 搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。
深度/广度优先搜索 #1 深度优先搜索(DFS) Depth-First-Search ? 步骤 : 不到尽头不回头 从 1 开始，先找到其中一个相连的，2 被找到了 然后直接开始从 2 开始搜索，3 被找到了 然后从 3 开始搜索，4 被找到了 然后从 4 开始搜索，5 被找到了 然后从 步骤 : 从 1 开始进行搜索的话 先搜索所有和 1 相连的，也就是 2 和 5 被找到了 然后再从 2 开始搜索和他相连的，也就是 3 被找到了 然后从 5 搜，也就是 4 被找到了 然后从 3 开始搜索，4 被找到了，但是 4 之前已经被 5 找到了，所以忽略掉就行 然后 3 开始搜索，忽略 4 所以啥都没搜到，然后从 4 开始，6 被找到了 1-2-5-3-4-6 #3 算法题 #3.1 与之前的最大面积相比, 取最大值 return ret def dfs(self, grid, x, y): # 深度优先遍历 if x<0 or y<
最近收集的两个搜索的case，如下： 案例一： 使用 A关键词：“中国诚通控股公司”搜索，不能搜到 B结果“中国诚通控股集团有限公司” 从关键词字面上看，确实不应该出现这种问题，因为A的关键词完全被 （2）改匹配方式： 有人说AND关系不行，那就OR呗，没错，用OR确实可以搜索出来，但是，这样以来无论搜什么， 搜索结果命中数量就会变的异常巨大，尤其是在关键词越长，总数据量大的情况下，对用户体验和搜索性能都不是 答案是肯定的，Lucene/Solr/ElasticSearch有一种 按照term匹配个数，来优化查询结果的方式，并且可以限制不同个数的采取不同的匹配方式，散仙在前面的文章，也分析过，这里不在详细展开 （2）进行数据归一化处理，我们知道在英文搜索中，一个单词可能有单数形式，复数形式，现在时，过去时等等等等，搜索引擎不关注你的七十二变， 只需要归一化到最原始的状态，然后索引起来，在搜索时候同样归一化， 总结： 文章简单剖析了，上面两种case造成的原因以及和他们的一些解决方法，当然这只是众多的问题中的几个例子，此外，任何一类问题的解决，都会可能引起新的问题，所以我们还是要具体问题，具体分析，能简单解决
"b":{ "type":"string" } } } 添加一条数据： PUT test/test/1 { "a":"a,b,c","b":"a,b,c" } 先来分析一下 ，a,b,c被默认分析成了什么？ 因为整个regexp查询是应用到一个词上的，针对某个词，搜索a.*b. *，a字段由于不分词，它的词是整个的a.b.c；b字段经过分词，他的词是a和b和c三个独立的词，因此针对a字段的正则搜索可以查询到结果；但是针对b字段却搜索不到。 归纳起来，还是需要好好理解分词在搜索引擎中的作用才行。
本博客整理了当前经典的搜索算法的实现，并进行了简单的分析；博客中所有的代码实现位于：https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/搜索算法 ; 如果代码对您有帮助 是线性表还是树结构还是图结构；如果是顺序表，还要考虑表格中的数据是否有序； 顺序查找：顺序查找的思想是从左到右依次进行扫描比较，如果满足指定的查找条件则查找成功，若到末尾还未找到，则数组中无满足结构，适合与线性表 ，第一个元素满足情况为1；最后一个满足情况，需要比较n次； 平均时间复杂度：ASL = (n+...+1)/n = (n+1)/2，O(n); 二分查找：二分查找又称为折半查找；思想是将查找的关键字与中间记录关键字进行比较 ，直到到达叶子节点，再进行回溯；根绝根节点遍历顺序的不同，又分为先序，中序和后序遍历； 关于深度优先搜索和广度优先搜索，在经典数据结构实现与分析树结构部分进行详细讲解； 保持更新，转载请注明出处；更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen; 参考链接： 七大查找算法（Python） 几种常见的搜索算法 程序员的内功——数据结构和算法系列 排序与搜索
通常会根据特定的条件来提取出表的子集，此时我们需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件也叫作过滤条件（filter condition）。 1、WHERE 子句 在 SELECT 语句中，使用 WHERE 子句指定搜索条件，其语法为： SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2 2.1 `%`通配符 SQL LIKE 子句中使用 % 字符来表示任意字符，如果没有使用 % 那么 LIKE 子句与 等号的效果一样。 ------+------------+---------------+---------------+ 1 row in set (0.00 sec) 虽然通配符很有用，但这种功能是有代价的：通配符搜索的处理一般比其他搜索所花时间更长 注意以下几点： 不要过度使用通配符； 确实需要通配符时，除非绝对必要，否则不要把它们用在搜索模式的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处，搜索起来最慢。
一、 搜索 1.DSL搜索 全部数据没有任何条件 GET /shop/goods/_search { "query": { "match_all": {} } } 查询名称包含 xxx 的商品，同时按照价格降序排序 ） 短语搜索的功能和全文检索相对应，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回 phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中 { "match_phrase" : { "producer" : "xxx" } } } 5 highlight search（高亮搜索结果 }, "highlight": { "fields" : { "producer" : {} } } } 二、 聚合、分析 "aggs": { "group_by_tags": { "terms": { "field": "tags" } } } } size表示不返回文档 只返回聚合分析后的结果
因为邻接表上边表里的邻接点域的内容与建表时的输入次序相关。 因此，只有给出了邻接表的内容及初始出发点，才能惟一确定其DFS序列。 5、算法分析 对于具有n个顶点和e条边的无向图或有向图，遍历算法DFSTraverse对图中每顶点至多调用一次DFS或DFSM。 在G中任选一顶点v为源点，则广度优先遍历可以定义为：首先访问出发点v，接着依次访问v的所有邻接点w1，w2，…，wt，然后再依次访问与wl，w2，…，wt邻接的所有未曾访问过的顶点。 5、算法分析 对于具有n个顶点和e条边的无向图或有向图，每个顶点均入队一次。广度优先遍历(BFSTraverse)图的时间复杂度和DFSTraverse算法相同。 Linux_c_study_html/ch12s03.html ============================================================================== 队列与广度优先搜索
空搜索 测试数据: https://gist.github.com/clintongormley/8579281 1.1 搜索 最基本的搜索API是空搜索(empty search)，它没有指定任何的查询条件 每个结果还有一个 _score 字段，这是一个相关性得分，它衡量了文档与查询文本的匹配程度。默认情况下，首先返回相关性最高的文档，就是说，返回文档是按照 _score 降序排列的。 max_score 是文档与查询文本匹配度最高的 _score。 1.3 Took took 告诉我们整个搜索请求执行多少毫秒数。 多索引和多类型搜索 如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制，就会搜索集群中的所有文档。 在多个索引中搜索的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。 搜索一个具有五个主分片的索引完全等同于搜索每个具有一个主分片的五个索引。
我们今天要向大家分享几个关于付费搜索分析的故事。 建立起付费搜索分析体系很简单，但是专栏作家Jacob Baadsgaard指出，如果您没有有效的利用这些数据的话，您很可能会错过一些提高业绩的良机。 从表面上来看，付费搜索分析好像很简单。您只要在页面上放上一个代码就万事大吉了，对吧？ 不幸的是，建立起付费搜索分析相对简单，但同时以合适的方式利用这些数据来推动您的业务就没有那么容易了。 然而，建立和评估分析数据并不是市场营销最有魅力的部分，如果您没有花时间去搞清楚您的付费搜索分析，您很可能会错过一些提高业绩的良机。 为了向您说明原因，让我们来看几个案例。 与上面的例子中的客户不同，这个公司有非常好的数据分析体系，他们只是没有有效的利用它。 当他们来到Disruptive时，他们有点沮丧。 结论 建立起付费搜索分析体系很简单，如果您没有有效的利用这些数据的话，您很可能会错过那些能够提高您付费搜索账户业绩表现的良机。
分析 深度搜索方法 代码 public class Solution { // recursion public boolean exist(char[][] board, String
加载搜索日志¶ 加载某天用户query session In [1]: df.dropna() 有效去重复¶ 从每个用户的query session中，获取20个 tag 词 未直接采用全部用户query做tag权重分析
norm(d) = 1 / √numTerms 即： 1 / 词出现次数的平方根 二、elasticsearch的全文搜索 elasticsearh的全文搜索涉及到两个重要的方面：相关性（Relevance ）和分析（Analysis） 相关性(Relevance) 它是评价查询与其结果间的相关程度，并根据这种相关程度对结果排名的一种能力，这种计算方式可以是 TF/IDF 方法（参见 相关性的介绍）、地理位置邻近 TF/IDF 相关性方法分析 做一次搜索，带explain，elasticsearch会返回如何匹配。 比如在title字段中进行全文搜索，关键词为'python' GET course/_search?
搜索与推荐的区别 1. 搜索与推荐的联系 1. 相同的本质 搜索与推荐本质上都是当前时代信息过载的产物，解决的根本思路都是通过匹配（召回）、排序为用户在过载的信息中挑选出用户想要的信息。 推荐与搜索常常在一个页面中协同为用户提供服务，例如搜索引擎搜索结果页面的关联推荐，电商软件搜索浏览页面的相关推荐等。 架构演进与架构统一 搜索架构的演进 一般而言，一个企业的搜索引擎，由于在初始阶段业务线不多，提供简单的搜索服务即可。 随着业务的不断增多，对搜索需求的不断抽象和统一，逐渐可以发展为平台阶段，提供多数据源的写入与多业务的统一搜索能力，不同业务的不同需求可以灵活配置。
} int main (){ cin >> n; dfs(0); return 0; } ---- 02.n-皇后问题 BFS 01.走迷宫 02.八数码 树与图的深度优先遍历 01.树的重心 树与图的广度优先遍历 01.图中点的层次 拓扑排序 01.有向图的拓扑序列 Dijkstra 01.Dijkstra求最短路I 02.Dijkstra求最短路II bellman-ford
近十年来，AI与搜索结合得愈发紧密，AI从搜索获取数据和反馈不断进化，反过来也在大幅提升搜索的智能化水准，两者形成类似于DNA的“双螺旋”结构，可谓取之于搜索也用之于搜索。 、场景与数据，AI并未迎来爆发。 AI率先在搜索引擎场景大规模商用并不让人意外。 第一，AI与搜索都具备“数据驱动”的本质。 百度早已从搜索引擎升级成AI公司，但这并不意味着百度不做搜索了，相反，百度是真的将“AI+搜索”这件事给做透了，搜索与AI形成了很强的协同效应，两者都受益。 百度做AI创新，既要攀珠峰（实现技术创新和突破），也要接地气（从用户侧吸收反馈），还要持久战（与生态伙伴一起长效经营）。而搜索引擎是百度与用户最近的窗口，是其获得市场反馈的一线。
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