例如在taobao的搜索栏查找“给爸爸的生日礼物”，也许宝贝的标题是组合出来的，甚至只是宝贝的描述正文带其中一些关键字，也能被搜索出来，推荐给你。这些功能是传统的Mysql Like%功能所不具备的。...图片太大了，篇幅有限，明天我们用漫画来读懂搜索引擎的原理。
index_name：该属性存储在索引中字段的名称，不指定默认为字段定义的对象名称 index：该属性取值为analyzed或no，字符串也可以设置成not_analyzed，设置analyzed该字段被索引，可以被搜索...，设置no该字段不能被搜索，字符串设置为not_analyzed该字段可以被搜索但是不分析，只能原样搜索。...取值为no或yes，标注该字段是否存储原始值，即使没有指定原始值也可以通过_source返回 boost：默认1，表示该字段在文档中的重要性，分数越高越重要 null_value：表示该字段在文档中不存在时应写入何值...内置分词器（eg：standard、simple、keyword等）、自定义分词器 模板：可应用到所有索引，存放到config/templates/目录下，模板之间可覆盖 路由：routing参数（put数据时指定...routing字段（定义字段指定，相比routing参数要慢一些） 别名：可以为一个索引或多个索引定义另一个名字，也支持过滤别名（支持filter指定数据用于别名） 过滤器支持缓存 _cache参数 搜索数据
ElasticSearch与搜索引擎其实是异曲同工的，搜索引擎baidu、google等基本原理也是采用了文本搜索技术。
pid=4628 题意：给个字符窜，每步都可以删除一个字符窜，问最少用多少步可以删除一个字符窜 分析：状态压缩+记忆化搜索 先打表，把每一个构成回文的字符窜的状态i都存到一个ss数组中
document）：是ElasticSearch中存储的主要实体 文档类型：文档类型可以区分不同的对象 节点和集群：ElasticSearch支持在多台协同工作的服务器上运行 分片：节点的计算能力或硬件限制不够时，...pretty 3.操作：通过REST操作数据，GET、POST、PUT、DELETE 二、搜索数据 A.查询和索引的过程 1.索引过程：准备发磅到ES的文档并在索引中存储文档的过程 2.搜索过程：匹配满足查询条件的文档的过程...constant_score：用于封装另一个查询（过滤器），被封闭查询（过滤器）返回的每个文档都得到一个恒定分值，允许我们严格控制赋予被查询或过滤器匹配的每个文档的分值 4.indices：需要在多个索引上执行一个查询时非常有用...包含参数的对象 2.可用的对象：doc，访问基于计算分值或者字段取值找到的当前文档；_source，可以访问当前文档的源，以及在其中定义的取值 ；_fields，用于访问文档中的字段取值 三、扩展结构与搜索...、span_near、span_or、span_not，指一个字段中开始和结束的词条位置 五、组合索引、分析和搜索 1.父子映射：_parent 2.从其他系统获取数据：river 六、搜索之外 1.统计
同时 只有 ，容易想到使用「状态压缩」来代表「当前点的访问状态」：使用二进制表示长度为 的 int 的低 来代指点是否被访问过。...我们可以通过一个具体的样例，来感受下「状态压缩」是什么意思： 例如 代表编号为 和编号为 的节点已经被访问过，而编号为 的节点尚未被访问。...状态压缩 + BFS 因为是等权图，求从某个状态到另一状态的最短路，容易想到 BFS。...是因为如果从「常规的 DP 转移思路」出发，状态之间不存在拓扑序（有环），这就导致了我们在计算某个 时，它所依赖的状态并不确保已经被计算/更新完成，所以我们无法使用常规的 DP 手段来求解。...// DP 过程，如果从 i 能够到 j 的话，使用 i 到 j 的最短距离（步长）来转移 int[][] f = new int[mask][n]; // 起始时，
从ELK这种系统层的工具到电商平台的核心业务交易系统的设计都需要它来支撑实时大数据搜索分析。比如，商品中心的上千万的sku需要实时搜索，再到海量的在线订单实时查询都需要用到搜索。...一时无解。好奇心作怪，本想再进一步看下exec/elasticsearch-linux-x86-64.so文件的，后来发现打开根本就看不懂。...这个配置在《ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案》一书中作为重点配置介绍，可想而知还是有不少人踩到过的坑。...当我们提交所有以“log_xxx”名字格式的索引时将自动命中这个mapping模板。...参考书籍《ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案》、《ElastcSearch权威指南》。
作为解决方案，我们提出了动态内存压缩（DMC），这是一种在推理时在线压缩键值缓存的方法。最重要的是，该模型可以学习在不同的头和层中应用不同的压缩率。...为了解决这些问题，论文提出了DMC方法，它允许模型在推理时动态地压缩键值缓存，并且能够学习在不同头（heads）和层（layers）中应用不同的压缩率。...动态压缩方法：Anagnostidis et al. (2023) 和 Kim & Cho (2020) 等人提出了动态压缩方法，这些方法在推理时决定哪些token应该从键值缓存中丢弃。...样本效率：比较DMC和GQA在不同压缩率下的样本效率，即在达到相同性能时所需的训练步骤数量。...方法: 提出了动态内存压缩（DMC），一种在推理时在线压缩键值缓存的方法。DMC允许模型根据输入序列动态决定是追加新的键值表示到缓存中，还是与缓存中的顶部元素进行加权平均。
代码中用了很多位运算，通过位运算很方便的把状态进行了压缩存储起来。
---- tar压缩文件的时候排除特定文件和文件夹： tar --exclude='./folder' --exclude='.
1.tar 用于对文件进行打包压缩或加压 格式：tar 选项 文件 参数 -c 创建压缩文件 -x 解开压缩文件 -t 查看压缩包有哪些文件 -z 用Gzip压缩或加压 -j 用bzip2压缩或加压 -...v 显示压缩或加压过程 -f 目标文件名 -p 保留原始的权限与属性 -P 使用绝对路径来压缩 -C 指定压缩到的目录 [root@linuxprobe ~]# tar -czvf etc.tar.gz...fonts/conf.d/65-0-khmeros-base.conf /etc/fonts/conf.d/59-liberation-mono.conf ... 2.grep 用于文本中的执行关键词搜索...，并且匹配结果 格式：grep 选项 文件 参数 -b 将可执行文件当做文本文件来搜索 -c 仅显示找到的行数 -i 忽略大小写 -n 显示行数 -v 反向选择-仅列出没有关键词行 [root@linuxprobe
实现搜索结果列表下拉滑动触底时自动加载更多搜索结果的功能，通常涉及到前端页面滚动事件的监听、后端数据接口的调用以及前端列表的渲染。...以下是一个基本的实现步骤和示例： HTML结构 首先，你需要一个包含搜索结果的列表容器： 加载更多 CSS样式 为加载更多按钮设置样式...） document.getElementById('load-more').addEventListener('click', loadMoreData); 后端接口 你需要一个后端接口来返回搜索结果
公众号:知识浅谈 众所周知，在 HTTP 传输时是支持 gzip 压缩的，客户端发起请求时在请求头里增加 Accept-Encoding: gzip，服务端响应时在返回的头信息里增加 Content-Encoding...: gzip，这表示传输的数据是采用 gzip 压缩的。...默认情况下，传输内容是不压缩的，采用 gzip 压缩后可以大幅减少传输内容大小，这样可以提高传输速度，减少流量的使用。 本来 OkHttp 是默认支持 gzip 解压缩的，不需要额外配置的。
近期将 Nexus Repository Mannager 2 升级到 Nexus Repository Mannager 3 使用 Maven 坐标搜索，Version 字段可以搜索到 release...版本的组件，却搜索不到 SNAPSHOT 版本的组件 而用 baseVersion 可以搜索到 release 版本的组件，也可以搜索到 SNAPSHOT 版本的组件 查看搜索条件，发现 Maven...那么，在使用 Maven 坐标搜索时，是否在可以去掉 Version 这个条件呢？...nexus-coreui-plugin/src/main/resources/static/rapture/NX/coreui/controller/SearchMaven.js 去掉 version 这个搜索条件
向量相似性搜索需要大量的内存资源来实现高效搜索，特别是在处理密集的向量数据集时。而压缩的主要作用是压缩高维向量来优化内存存储。...这个方法通常应用在大规模数据检索任务中，特别是在处理非常大的数据数据库时表现出色。 IVFPQ 中包含了两个关键概念： 倒排索引（Inverted File）： 这是一种数据结构，用于加速搜索。...这种差异是由于所有压缩算法在压缩和重构过程中固有的损失造成的，也就是量化的损失这是不可避免的。 IVFPQ的搜索流程 建立索引： 在建立索引阶段，首先将数据库中的每个数据提取出高维度的特征向量。...查询处理： 当进行查询时，首先将查询数据的特征向量进行乘积量化，映射到码本中。然后，通过倒排索引找到包含与查询码本相似的倒排列表。...这样一来，检索时可以在量化后的空间中快速定位相似的数据，然后再在原始特征空间中进行更准确的匹配。
官方Blog : https://www.elastic.co/blog/found-fuzzy-search 强烈推荐 ---- 例子 我们知道，搜索的时候，可能输入的搜索文本会出现误拼写的情况。...举个例子 如下两个doc doc1: hello world doc2: hello java 我们本来是想搜索hello world ,结果手误输成了hallo world ?...怎么办呢 ，还能继续搜索hello world吗？...fuzzy搜索技术 --> 自动将拼写错误的搜索文本，进行纠正，纠正以后去尝试匹配索引中的数据 实例 如下： 模拟一批数据 POST /my_index/my_type/_bulk { "index...，会自动尝试将你的搜索文本进行纠错，然后去跟文本进行匹配 fuzziness，你的搜索文本最多可以纠正几个字母去跟你的数据进行匹配，默认如果不设置，就是2 ---- 推荐写法 一般不用上面的那种写法，常用写法如下
机器之心发布 来源：百度飞桨 从剪枝、量化到轻量级神经网络架构搜索与自动模型压缩，越来越强大的飞桨 PaddleSlim 已经模型瘦身提供了一系列高效工具。...支持百度自研的基于模拟退火的轻量模型结构自动搜索 Light-NAS 自动模型压缩 支持基于模拟退火自动网络剪枝 其它功能 支持配置文件管理压缩任务超参数 支持多种压缩策略组合使用 PaddleSlim...模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。...由于每次剪枝完在验证集上进行评估的开销比较大，该方法在计算敏感度时每次只对其中的一层进行剪枝，没有考虑到不同层之间的相关性，所以实际的敏感度并不是非常准确。 ?...由于计算机底层硬件在实现两个 n 位宽数据的乘法运算时必须完成 2*n 位宽度的逻辑单元处理，而同样数据在执行加法时只需要 n 个位宽的逻辑单元处理，因此理论上可以得到 2 倍的加速比。
PaddleSlim 简介 PaddleSlim 是百度飞桨 (PaddlePaddle) 联合视觉技术部发布的模型压缩工具库，除了支持传统的网络剪枝、参数量化和知识蒸馏等方法外，还支持最新的神经网络结构搜索和自动模型压缩技术...支持百度自研的基于模拟退火的轻量模型结构自动搜索 Light-NAS 自动模型压缩 支持基于模拟退火自动网络剪枝 其它功能 支持配置文件管理压缩任务超参数 支持多种压缩策略组合使用 PaddleSlim...模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。...由于每次剪枝完在验证集上进行评估的开销比较大，该方法在计算敏感度时每次只对其中的一层进行剪枝，没有考虑到不同层之间的相关性，所以实际的敏感度并不是非常准确。 ?...由于计算机底层硬件在实现两个 n 位宽数据的乘法运算时必须完成 2*n 位宽度的逻辑单元处理，而同样数据在执行加法时只需要 n 个位宽的逻辑单元处理，因此理论上可以得到 2 倍的加速比。
针对这种 y 轴范围太大、有一部分点与其他点差距非常大的情况，可以考虑压缩/压扁 y 轴。删除 y 轴中没有点的部分也是可以，但个人更倾向于直接对 y 轴进行缩放，把偏离比较大的区域压扁。..., aes(x=group, y=value)) + geom_point() 得到的图是这样的，不同组别的值差别非常大，y 轴范围很大： 接下来构建一个 squash_axis 函数来实现坐标轴压缩功能...} # return the transformation return(trans_new("squash_axis", trans, inv)) } 然后就可以在 ggplot 画图时的...参数 from 和 to 是要压缩的范围， factor 是要压缩的倍率。...比如要把 5 到 95 范围的 y 轴压缩 10倍： ggplot(shiyanhe, aes(x = group, y = value))+ geom_point()+ coord_trans
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。...当文档的数值大于10000时，返回的 total 数值为10000，并在 relation 中指出 gte。 我们可以做如下的一个实验。...假如我们使用如下的方式来进行搜索的话： 4.png 显然我们得到的文档的数目是10000个，但是它并不是我们的实际的满足条件的所有文档数。
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