notpad 中文乱码 多列粘贴：在列模式中选中才能在粘贴到列模式中 3.6. Notepad++的列编辑功能 下面来解释Notepad++中的强大且好用的列编辑功能。 3.6.1....什么是列编辑模式 普通编辑器，编辑文本的时候，选中一部分内容，都是在一行或多行的范围内操作，从左到右的，所以，可以看做是行模式。 与此相对应的，就是上下方向的列模式了。...Notepad++的列编辑模式的基本操作 在Notepad++中，按住Alt键之后，就处于列（编辑）模式了。 比如，按住Alt键，此处从上到下，选择多列： 例 3.20....C： 然后在“插入文本”处，填写你所要插入的内容： 此处填入想要插入的内容，即可同时插入多行内容： 同样，可以看到，上面还有个“插入数字”的功能，可以插入自己所想要的某种序列的数字： 然后就可以看到插入了想要的数字了...列编辑：同时复制和粘贴多列 然后在Notepad++中，新建一个页面，将拷贝的内容，粘贴到新建页面中： 然后再用列模式去选取此部分内容： 然后Ctrl+C复制所选内容，再回到要粘贴的地方，同样先是进入列模式
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善，本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密，然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
问题阐述 在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 Excel数据查找，相信多数的同学都不陌生，我们经常会使用vlookup等各类查找函数，进行数据的匹配查找。...比如：我们要查询A列中的单号是否在B列中出现，就可以使用Vlookup函数来实现。 但是今天的问题是一列数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT，在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。 但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细的公式，我想有一个直接用的公式。 于是，我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整 这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。
背景 ES在查询时如果数量太多，而每行记录包含的字段很多，那就会导致超出ES的查询上线，默认是100MB，但是很多场景下我们只需要返回特定的字段即可，那么如何操作呢。...search(String index) { List> hitList = new ArrayList(); try { //搜索请求...response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); //封装查询的信息...return hitList; } String[] fields = {“字段1”,“字段2”}; sourceBuilder.fetchSource(fields,null); 注意：字段不是实体类中的字段...，而是表中的名称，不是userStatus而是user_status 本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持。
在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?
引言 有时候大家在做电商商品推广的时候会涉及到一些json串的存储，同时在检索的时候会通过json中里面的段就进行相关检索，这样的话就可能会引入虚拟列这个概念。...下面用一个简单的例子来介绍一下虚拟列的使用。...JSON字段类型 MySQL 5.7.8开始支持JSON类型，JSON类型支持存储json格式的字符串列，拥有以下特性： 自动校验存储JSON格式数据 优化json存储格式，存储在 JSON 列中的...JSON 文档被转换为允许对文档元素进行快速读取访问的内部格式 虚拟列的实践 数据准备 确认MySQL版本 查看mysql 版本必须在5.7.8及以上，查看命令参考： show variables like...，发现效果并不理想，耗时1.48s，效果图如下： image.png 那么我们是不是可以考虑把commission_amount作为一个虚拟列加上索引这样会不会效果好一点呢？
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...模型的极限规模，对于GBDT，SVM等模型的能力则更弱，而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的限制，找到更好的特征；另外，及时LR模型能支持到上亿规模的特征，在实时预测阶段也是有极大的工程挑战，性能与内存会有非常大的瓶颈...再考虑的是如果把用户行为序列建模起来，我们希望是用户打开手淘后，先在有好货点了一个商品，再在猜你希望点了一个商品，最后进入搜索后会受到之前的行为的影响，当然有很多类似的方法可以间接实现这样的想法。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题
列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。...列线图的定义 列线图是肿瘤预后评估的常用工具，在医学和肿瘤相关的期刊杂志上随处可见。典型的做法是首先筛选患者的生物学特征和临床指标构建一个预后模型，然后用列线图对该模型进行可视化。...所以列线图是预后模型的可视化形式，是回归公式的可视化，一个典型的列线图如下所示 在列线图中，对于模型中的每一个自变量，不论是离散型还是连续型变量，都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴，在最上方有一个用于表征变量作用大小的轴...通过校正曲线，可以比较不同模型预测概率之间的准确性的差别，比如20%比80%准确。需要注意的是，校准曲线是在特定队列数据上得到的，是一个模型在一个具体的队列上的体现，因此是队列特异性的。...4）列线图的高的理论性能并不代表好的临床效应 最后，列线图作为预后模型的可视化方式，可以辅助临床决策，但是前提是必须有清晰明了的临床问题和模型构建，而且在应用于临床决策前，需要了解其性能和局限。
http://www.cnblogs.com/WindBlog/archive/2011/07/21/2112452.html大家一般都认为用Hash的办法。不过其实还有更高效的算法。...层数就是手机号码的长度。 手机号的第一位就是第一层，只需遍历到最后一层即可判断是否重复。 于是让我们来实现这个十叉树。效率都和回复中的Linq做比较。...： Linq共有重复号9000耗时143185 十叉树共有重复号9000耗时411221 但是，你可不要以为这个算法有问题，要知道Linq是经过高度优化的，我们的算法的实现还有优化空间。...C#还是很强的，HOHO ================================== 今天又做了测试，发现我家的老笔记本上，是十叉树占优，但是公司的电脑上是HashSet比较快。...暂时想不出更好的优化方法-_- ================================== 五分钟后再次测试，十叉树只需在初始化时预先分配一个节点池，即可完胜HashSet.不过，此法或有胜之不武的嫌疑
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
您可以使用cmd + 2切换到它，或者单击结果窗口顶部的右侧小图标： 请注意，上面的搜索显示了数百次点击。如果你在平面列表中查看那么多结果，那么很难浏览。...您可以将输入的搜索保存到文件中（它们的扩展名为“.faf”）。然后，您可以在Finder中双击它们，让它们立即开始搜索，或将保存的搜索用作预设。...使用放大镜玻璃下的菜单选择要过滤的列。 -选择要在列表中显示的列 右键单击列标题以获取一个菜单，该菜单允许您选择列表中显示的列。...或者（从版本1.5开始），您可以设置首选搜索并从“ 文件”菜单中选择“ 另存为默认值 ” ，以便下次启动“查找任何文件”时重新显示这些设置。...（注意：如果您在保存搜索时选择了在打开文件时自动开始搜索，则仍然可以通过在“查找任意文件”打开文档时按住Option（⌥）键来阻止搜索启动。）
在当时来看，GBDT的模型已经对他们的业务有了一定的贡献，这篇文章主要是在讲，该团队在尝试使用NN模型来做进一步的迭代。...Introduction 最早一版实现的搜索排序是一个人工的打分函数，用GBDT替代人工打分函数使得业务有了airbnb有史以来最大的改善，同时也伴随着许多成功有效的迭代改进。...本文讨论的模型主要是用于对用户预定概率进行建模，对于一个用户，他会进行多次的搜索、点击，一个成功的session以预定一个房间作为结束。...System Engineering 工程Pipeline总结如下： 搜索query打到一个java服务器，然后进行检索和打分 服务器产生log，徐俩画的thrift实例 采用Spark pipeline...，模型是否能代表所有用户等等，这两年采用NN来做搜索排序，我们只是一个开始。
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....Turnbull） 重排的名字 作者名字标记的重新排序是Lucene邻近搜索中一个相当直接的操作。...Lucene语法查询的特性让我们能够处理用户的查询和相似度P： Douglas Turnbull 然后搜索用户输入或与之相似度在P之内的词组或短语，在Lucene语法查询中表现为： 作者：“Douglas...Turnbull出现的每一处（以及有David G. Turnbull的地方）！ 结合 好的，进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？
MongoDB中条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式...MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or 下面是具体一个PHP例子中的$filter数组： array(3) { ["$or"]=> array(2) { [0]=>
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如果你在平面列表中查看那么多结果，那么很难浏览。但是，使用此新的分层视图，您可以直接在您感兴趣的文件夹中查找结果。...您可以将输入的搜索保存到文件中（它们的扩展名为“.faf”）。然后，您可以在Finder中双击它们，让它们立即开始搜索，或将保存的搜索用作预设。...使用放大镜玻璃下的菜单选择要过滤的列。-选择要在列表中显示的列右键单击列标题以获取一个菜单，该菜单允许您选择列表中显示的列。-预先设置要搜索的首选磁盘启动“查找任何文件”时，它始终默认搜索启动卷。...或者（从版本1.5开始），您可以设置首选搜索并从“ 文件”菜单中选择“ 另存为默认值 ” ，以便下次启动“查找任何文件”时重新显示这些设置。...（注意：如果您在保存搜索时选择了在打开文件时自动开始搜索，则仍然可以通过在“查找任意文件”打开文档时按住Option（⌥）键来阻止搜索启动。）
选择添加键重映射可添加新的重映射。 请注意，各种键盘键实际均会发送快捷方式。 新的重映射行出现后，在“选择”列中选择要更改其输出的输入键。 在“发送内容”列中选择要分配的新键、新快捷方式或新文本值。...将键重映射到文本 若要将键重映射到任意 Unicode 文本，请在“发送内容”列中首先在组合框中选择“文本”，然后在文本框中填写所需文本。 例如，若按 H 键，就会生成 Hello!...选择添加快捷方式重映射可添加新的重映射。 新的重映射行出现时，在“选择”列中选择要更改其输出的输入键。 在“发送内容”列中选择要分配的新快捷方式值。 例如，快捷方式 Ctrl+C 会复制所选文本。...将快捷方式重映射到单个键 在 PowerToys“设置”中选择重新映射快捷方式即可将快捷方式（组合键）重映射到单个键。...例如，在 Outlook 电子邮件应用中，默认情况下会设置快捷方式t Ctrl+E 来搜索电子邮件。
在数据质量规范上使用非常多，比如很多系统对应性别gender字段的定义不同。 ? 4、增加常量就是在本身的数据流里面添加一列数据，该列的数据都是相同的值。 ?...6、字段选择，是从数据流中选择字段、改变名称、修改数据类型。 ? 可以选择要移除的字段。 ? 可以选择要改变的元数据信息。 ?...9、字符串替换，是指定搜索内容和替换内容，如果输入流的字段匹配上搜索内容就进行替换生成新字段。 ? 10、字符串操作是去除字符串两端的空格和大小写切换，并生成新的字段。 ?...15、列拆分为多行就是把指定分隔符的字段进行拆分为多行。 ? 16、列转行就是如果数据一列有相同的值，按照指定的字段，把多行数据转换为一行数据。去除一些原来的列名，把一列数据变为字段。 ...注意：列转行之前数据流必须进行排序！必须使用排序记录图元哦！ ? 17、行转列，就是把数据字段的字段名转换为一列，把数据行变为数据列。 ? 18、行扁平化就是把同一组的多行数据合并成为一行。
EHCC（或者说后来因使用平台更多，在除了exadata之外，在Oracle corp的zfssa、Pillar Axiom、SuperCluster、ODA上都支持了之后改成了叫做HCC）本质上解决的问题是...IO问题，也可以说，是为了在CPU及IO间平衡，拿算力换空间，目前看来在大部分场景下，这个交换是非常超值的，几倍、十几倍甚至几十倍的压缩率都很常见，如果这部分数据是冷数据，这个特性看起来是完美的。...hr.BIG_TABLE_NO_EHCC这个表是基于PDB的dba_objects来创建的一个28列的表，实话说，这个表做HCC跑分测试并不适合，但是依然能在archive high模式下，达到惊人的360...那么在接下来的分配中，超出当前CU的数据是特么的不会被压缩的。...在执行update操作时，db会将列压缩的数据，转换为行来操作，并且在操作完成之后，并不会再次压缩。 如果需要重新让这些复苏的数据重新压缩，需要显式的move这些表。
电商搜索推荐系统的核心作用是根据用户的搜索意图及偏好，从海量商品中检索出合适的商品并展示给用户。...结果的平均延时在 300 ms 左右。...读取流程：搜索服务根据用户查询关键词和用户画像获取 user 向量，在 Milvus 中查询相似向量并召回 TopK 个 item 向量。 Milvus 支持增量更新和全量更新两种方式。...未来展望 目前，基于 Milvus 的向量召回在推荐场景的搜索中已经能够稳定使用，其高性能使我们在模型的维度和算法选择上有了更大的发挥空间。...我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。
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