推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
之前介绍了在RAG系统中使用混合检索，而混合检索将不同的检索技术的优势，如向量检索适合语义模型匹配，而关键词检索适合精准匹配。将不同的优势结合互补单一检索的劣势，获得更好的召回结果。----
时间复杂度：O(n)[最好]，O(n^2^)[平均]，O(n^2^)[最差]空间复杂度：O(1)代码：
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
可以通过分号; 连接不同的代码（如赋值加输出，赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号）
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
我们在上一篇文章《Elasticsearch案例：百行代码实现腾讯ES帮助文档的RAG》中给大家介绍了如何通过一个完整的搜索解决方案来快速实现 RAG ，其重点落在效率上 —— 完整而便捷的解决方案套件，使我们整个RAG的构建和上线过程事半功倍。而本文，我们则将重点落在搜索效果上，如何适配各种情况（不同的用户搜索习惯以及可能的缺陷数据），并达到最优效果。
这个工作来自于上海交通大学，发表于CVPR 2022。我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步，基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。同时，这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定，称为multi-instance point cloud registration，即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。
在QuestDB(https://questdb.io/)，我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
在机器学习中，一个重要的任务就是需要定量化描述数据中的集聚现象。聚类分析也是模式识别和数据挖掘领域一个极富有挑战性的研究方向。
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中，SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法，帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概念。
《Elasticsearch 向量搜索的工程化实战》文章一经发出，收到很多留言。读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1802.06466.pdf
当多个人同时编辑一个在线文档时，如何处理多人操作的冲突，一直是大家讨论的热点话题。解决协作冲突业界使用最多的两种思路是基于OT（Operation Transformation）的文档合并算法和基于CRDT的文档合并算法。其中OT算法我们之前已经详细介绍过（OT算法）就不再讨论了。本文我们主要介绍基于CRDT的一种文档合并算法-YATA。它有自己的开源实现Yjs（https://github.com/yjs/yjs）
现在主流的排序模型设计和使用方式是：离线训练模型，冻结参数，并将其部署到在线服务。但是实际上，候选商品是由特定的用户请求决定的，其中潜在的分布（例如，不同类别的商品比例，流行度或新商品的比例）在生产环境中彼此之间存在很大差异。经典的参数冻结推理方式无法适应动态服务环境，使得排序模型的表现受到影响。
一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度”
一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度”Gr
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[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
文本分析 文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。 在“大数据”盛行的今天，对于非结构化信息的处理已经成了许多工作的必选项，而自然语言书写的文本，就是最典型的一种非结构化信息。 文本分析已经从学院派象牙塔中的研究课题逐步渗入到各个应用领域。对于正在做或者有志于做数据分析的人，掌握基本的文本分析知识和技法，已经成为必要。 向量空间模型 针对文本的具体操作很多，最典型的就是分类和聚类。引入机器学习的办法，让程序自己“学会”
随着互联网的发展,大数据应用越来越多。如何在内存有限的条件下,对超大规模数据进行效率处理,是一个值得探讨的问题。本文将以求两个文件共同元素为例,探讨一种基于布隆过滤器的高效算法。
给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。
不知道多少人还记得《是"塔"!是"塔"!就是"它"，我们的双塔!》那篇，那篇介绍了国内外各个大厂做召回的用的双塔模型，其中提到一篇《Embeding-based Retrieval in FaceBook Search》，还跟大家强烈建议，该篇必读，不知道有多少炼丹师认真读了？什么？你还没读！没关系，十方今天就给大家解读这篇论文。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di
在信息检索领域，向量搜索技术近年来成为了一个热门话题，它通过将文本转化为向量的方式，实现了更加精准和高效的搜索结果。在众多搜索引擎和数据库中，Elasticsearch和OpenSearch都提供了向量搜索的支持，但它们在实现方式上存在显著差异。Elasticsearch将向量搜索作为其核心功能之一直接内置于系统中，而OpenSearch则通过插件的形式提供类似功能。这种差异不仅影响了开发者的使用体验，也在性能和灵活性上造成了不同的影响。因此，理解这两种实现方式的特点及其背后的技术细节，对于选择合适的搜索解决方案至关重要。
理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题
本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略，这些策略虽然不是超参数，但对性能也会产生很大的影响。
今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站在 Elastic 这个搜索领域的巨人肩膀之上，并基于两年多的 Machine Learning 研发成就构建而成。Elasticsearch Relevance Engine 将 AI 的最佳实践与 Elastic 的文本搜索进行了结合。ESRE 为开发人员提供了一整套成熟的检索算法，并能够与大型语言模型 (LLM) 集成。不仅如此，ESRE 还可通过已经得到 Elastic 社区信任的简单、统一的 API 访问，因此世界各地的开发人员都可以立即开始使用它来提升搜索相关性。
https://download.csdn.net/download/joekepler/10590751
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h，生成与X长度相等的逻辑值向量，可用于向量取子集；
在人工智能盛起的当下，前有ChatGPT珠玉在前，后有Sora（聊聊火出圈的世界AI大模型——Sora）横空出世的消息铺天盖地，笔者作为一名资深数据科学从业者，也进行了很多的探索。最近梳理了一些关于Advanced RAG和ReRank相关的资料，整理到本文中和大家一起分享。
在介绍这节之前，首先给定一个情景方便理解，就是因为某种原因我们需要从扑克牌中选出方块的牌。
由于 RAG 的整体思路是首先将文本切分成不同的组块，然后存储到向量数据库中。在实际使用时，将计算用户的问题和文本块的相似度，并召回 top k 的组块，然后将 top k 的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中，最终得到回答。
https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/147832196
（1）将二维矩阵A转化成一维矩阵（列向量）：Matlab 默认将其转化成列向量，需要行向量转置即可。
前言：非常感谢团队的努力，最新的章节终于有了成果，因为自己的懒惰，好久没有最新的进展了，感谢群里兄弟的努力。
基数排序号称线性时间排序算法中性能最好，速度最快的排序算法。本文将简要概括其算法思想，串行代码及其并行化。
Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包，基于JAVA语言编写。
在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR，虽然这篇paper在业内广受好评，但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了。今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型，它诞生于2010年，原作者是Steffen Rendle。虽然诞生得更早，但是它的活力更强，并且衍生出了多种版本。我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文。
blog.csdn.net/javazejian/article/details/71333103
一提到shuffle, 我们犹如“谈虎色变”。shuffle是大数据中的性能杀手，其来源于大数据中的元老级的组件Hadoop。
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