语义搜索 是一个用于相关度排序的强大工具。它不仅使用关键词，还考虑文档和查询的实际含义。语义搜索基于向量搜索。在向量搜索中，我们的文档都有计算过的向量嵌入。...本文将帮助您：了解什么是精确和近似的 kNN 搜索如何为这些方法准备您的索引如何决定哪种方法最适合您的使用场景精确的 kNN：搜索所有内容一种计算最接近结果的方法是将所有文档嵌入与查询的嵌入进行比较。...我们需要使用相似性函数对所有文档逐一计算嵌入的相似性。这意味着搜索时间会随着文档数量的增加而线性增加。可以在向量字段上使用script_score 和向量函数进行精确搜索，以计算向量之间的相似性。...请记住，无论如何都要避免在 _source 中存储你的嵌入，以减少存储需求。...你需要考虑一些因素，并进行实验，以找到性能和精度之间的最佳平衡：数据大小搜索所有内容并不是你应该不惜一切代价避免的事情。根据你的数据大小（文档数量和嵌入维度），进行精确的 kNN 搜索可能是有意义的。
:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） --- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...依赖，来张图说明一下吧： [创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项] 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖：...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： [数据插入效果] 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京”...我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： [关键字“南京”的搜索结果] 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！
当然这部分可以参考本人的帖子： 《centos7上elastic search安装填坑记》https://www.jianshu.com/p/04f4d7b4a1d3 我的ES安装在http://113.209.119.170...:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ---- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖： ...数据插入效果 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： ? 关键字“南京”的搜索结果 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！
在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值...搜索到了的话会返回其坐标，例如”B10”.
游玩：kingname & 产品经理 我们知道，在 ES 中，字段类型如果是keyword，那么在搜索的时候一般只能整体搜索，不支持搜索部分内容。...例如，有一个字段叫做{"name": "我是青南"}，当我使用{"match": {"name": "我是青南"}}的时候可以正常搜索出来。...但是，ES 支持使用通配符来进行搜索，于是我们可以把 DSL 搜索语句构造为： {"wildcard": {"name": "*青南*"}} 这样就能正常搜索出结果了。...下面给出一段可以正常使用的elasticsearch-py的代码，用于编写 DSL 语句在 Elasticsearch 中搜索数据： from elasticsearch import Elasticsearch...： 搜索 ts 时间范围在2019-11-01 00:00:00到2019-11-29 00:00:00，并且source字段为baidu，title字段包含青南但是不包含大神的数据。
本文是根据上一篇文章拓展的，观看时请结合上一篇文章：容器部署企业级日志分析平台ELK7.10.1（Elasisearch+Filebeat+Redis+Logstash+Kibana）https://blog.csdn.net...) paths: - /var/log/nginx/access.log tags: ["nginx-access-log"] fields: #额外的字段（表示在...filebeat收集Nginx的日志中多增加一个字段log_source,其值是nginx-access-21，用来在logstash的output输出到elasticsearch中判断日志的来源，从而建立相应的索引...（表示在filebeat收集Nginx的日志中多增加一个字段log_source,其值是nginx-error-21，用来在logstash的output输出到elasticsearch中判断日志的来源...，从而建立相应的索引，也方便后期再Kibana中查看筛选数据，结尾有图） fields_under_root: true #设置为true，表示上面新增的字段是顶级参数。
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
https://elasticsearch.cn/question/13135 如下所示， 希望在查出的结果后， 对结果进行后处理，对tags列表，根据depth进行排序。...字段排序分类中的：基于特定字段的排序和基于 Nested 对象字段的排序，是对整个查询结果集进行排序，这在 Elasticsearch 中通常是针对顶层文档字段或者简单嵌套字段进行的。...要实现开篇的需求——即对每个文档的 tags 列表进行排序，需要在返回结果中对这些 tags 列表进行处理。...通常有两大类方案： 使用脚本字段（script_fields）实现； 在查询结果返回后在客户端进行处理，大白话：自己Java或Python程序层面处理。...是的，就是传统的数组排序的脚本实现。当没有办法的时候，不考虑性能的时候，笨办法也是办法。 在 Elasticsearch 中处理大量数据时运行复杂的脚本可能会消耗较多的计算资源！
... } 在这个示例服务程序中，先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求，通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作（Read 和 Write）。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉，会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错，为啥呢？...我们来看它是如何完成的。...根据网络就绪 fd 拿到 pollDesc。在 netpollready 中，将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。
但是在 Github 上托管的开源项目非常之多，最简单的搜索方式就是在搜索框中，输入我们要搜索的关键字。这在有明确目标的前提下，将非常的高效，但是有时候我们并不能完整的确定。...如何在这一大片资源中，找到我们需要的，就是需要技巧的了。本文就这个话题，展开讨论，看看如何高效的在 Github 上，搜索我们需要的开源项目。...二、搜索技巧 2.1 搜索结果先来看看，当我们直接在 Github 上，搜索项目的时候，出现的效果。...而如果想要在搜索结果中，进行排序，可以点击 Sort 来选择，默认是 Best Match ，表示一个最佳匹配的结果。...通常，这些选择之后，就已经可以精准的找到我们需要的开源库了。假如，还是不确定，可以考虑使用高级搜索(Advanced search)，来进行搜索，在搜索结果的右上角，有快捷入口可以点击。
网络可被视为由两部分组成：编码器功能“h = f（x）”和产生重建“r = g（h）”的解码器。 ? 好的，知道你在想什么！只是另一篇没有正确解释的帖子？没有！那不是将如何进行的。...这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！
那么如何在VMware上克隆虚拟机呢？详情如下。 本文以之前安装过的master虚拟机为例进行克隆，具体教程如下。...4、这一步选择克隆源，选择第一项“虚拟机中的当前状态(C)”，如下图所示，然后选择“下一步”。 ? 5、弹出“克隆类型”的界面，如下图所示。这里选择“创建完整克隆(F)”，尔后选择“下一步”。...6、之后为克隆的虚拟机进行命名和指定安装位置。这里将该克隆机命名为slave1，位置放在主克隆机的同一目录下，如下图所示。设置好之后，点击“完成”按钮即可。 ?...9、尔后在VMware主页下面可以看到克隆好的虚拟机slave1，如下图所示。 ? 10、按照同样的克隆方法，我们可以很快的克隆出更多的虚拟机，这里小编还克隆了虚拟机slave2，如下图所示。...在VMware中进行虚拟机的克隆步骤很简单，很容易掌握，掌握了虚拟机克隆，在后期部署集群的时候，便可以提高效率。
早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。...在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。 一、背景介绍 首先，我们需要了解一下dense_vector。...你可以在这个链接找到更多关于dense_vector的信息。 在接下来的部分，我将展示如何创建一个简单的Elasticsearch索引，该索引包含基于文本嵌入的向量搜索功能。...该查询首先执行一个匹配所有文档的查询（match_all），然后根据我们的脚本对每个文档进行评分。...使用dense_vector字段和相关的搜索方法，我们可以在Elasticsearch中实现复杂的向量搜索，为用户提供更精确和个性化的搜索体验。
感谢朋友们的提醒，之前的按需转置案例文件有错，现已经更新。 今天我们来聊下如何在Power Query中进行类似Excel中通配符的查找。...例： 在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"a"开头的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符a*来查找。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"结尾的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*a来查找。...List.Select(源,eachText.EndsWith(_,"b")) ={"b","ab"} 解释：在筛选条件的时候，以Text.EndsWith作为结尾关键词查找，类似于之前是"*"。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"为中间的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*b*来查找。
图片 图片 而在这方面，Elasticsearch中的ELSER表现优异： 图片 向量搜索受限于什么？ 当然，向量搜索仍然是具备更强大的语义理解能力的。我们需要向量搜索。...对于一些资源有限的应用场景，或者缺乏专业人员对模型的选择时，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。...多路检索是一种使用多个不同类型或来源的索引进行检索，并将各个检索结果进行融合（Fusion）或重排（Re-ranking）的查询 需要在调优相关性的同时，提供对召回效果的验证能力： 调整了搜索的参数、字段
分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document...类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。...在索引中全文搜索，然后会查询到每个分片，将每个分配的结果进行全局地收集处理，并返回。...这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。...unassigned_shards 已经在集群状态中存在的分片。 2.3 如何水平扩容 主分片在索引创建已经确定。读操作可以同时被主分片和副分片处理。因此，更多的分片，会拥有更高的吞吐量。
📷 1、点击[命令行窗口] 📷 2、按<Enter>键 📷 3、点击[命令行窗口] 📷 4、按<Enter>键 📷 5、点击[命令行窗口] 📷 6、按<Ent...
但EvilTree还增加了在文件中搜索用户提供的关键字或正则表达式的额外功能，而且还支持突出高亮显示包含匹配项的关键字/内容。 ...工具特性 1、当在嵌套目录结构的文件中搜索敏感信息时，能够可视化哪些文件包含用户提供的关键字/正则表达式模式以及这些文件在文件夹层次结构中的位置，这是EvilTree的一个非常显著的优势； 2、“tree...”命令本身就是分析目录结构的一个神奇工具，而提供一个单独的替代命令用于后渗透测试是非常方便的，因为它并不是每一个Linux发行版都会预安装的，而且在Windows操作系统上功能还会有部分受限制。 ...，在/var/www中寻找匹配“password = something”的字符串： 样例二-使用逗号分隔的关键字搜索敏感信息： 样例三-使用“-i”参数只显示匹配的关键字/正则式内容（减少输出内容长度...）： 有用的关键字/正则表达式模式 搜索密码可用的正则表达式 -x ".{0,3}passw.{0,3}[=]{1}.{0,18}" 搜索敏感信息可用的关键字 -k passw,db_
关于Mantra Mantra是一款功能强大的API密钥扫描与提取工具，该工具基于Go语言开发，其主要目标就是帮助广大研究人员在JavaScript文件或HTML页面中搜索泄漏的API密钥。...Mantra可以通过检查网页和脚本文件的源代码来查找与API密钥相同或相似的字符串。这些密钥通常用于对第三方API等在线服务进行身份验证，而且这些密钥属于机密/高度敏感信息，不应公开共享。...除此之外，该工具对安全研究人员也很有用，他们可以使用该工具来验证使用外部API的应用程序和网站是否充分保护了其密钥的安全。...总而言之，Mantra是一个高效而准确的解决方案，有助于保护你的API密钥并防止敏感信息泄露。 工具下载 由于该工具基于Go语言开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Go语言环境。
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