Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。...混合检索尽管现代训练管道产生了在零样本场景中具有良好性能的检索器模型，但众所周知，词汇检索器（例如 BM25）和语义检索器（例如 Elastic Learned Sparse Encoder）在某种程度上是互补的...此外，我们想了解结果对这些参数的选择有多敏感，以及最优值是否可以在数据集和模型之间推广。这对于在零样本设置中对方法有信心非常重要。...理论上，分数比例的比率可以合并到α的学习值中。...然而，在以下实验中，我们使用最小-最大归一化对每个数据集的 BM25 分数和 Elastic Learned Sparse Encoder 分数进行归一化，计算每个数据集上一些代表性查询的前 1,000
ES版本：5.3.0 spring bt版本：1.5.9 首先当然需要安装好elastic search环境，最好再安装上可视化插件 elasticsearch-head来便于我们直观地查看数据。...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...项目的配置文件application.yml中需要把es服务器地址配置对 ---- 代码组织 我的项目代码组织如下： ?...，可以使用postman工具，也可以直接在浏览器中输入，如增加以下5条数据： 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： ?...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： 搜索结果如下： ? 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！
这是众所周知的，BEIR基准测试将多种检索任务组合在一起，作为模型在未见过数据集上表现的代理。在零样本情况下实现良好的信息检索，即使用预训练模型进行一键式搜索文本字段，正是我们想要实现的目标。...最后，值得一提的是，我们认为此功能是对 Elastic Stack 中现有模型部署和向量搜索功能的补充（这些能力适用于那些更定制的用例，例如跨模态检索）。...下表显示了 Elastic Learned Sparse Encoder 与带有英文分词器的 Elasticsearch BM25 的性能比较，并按我们评估的 12 个数据集细分。...在 8.8 中，Elastic 已经允许通过线性增强对 text_expansion 执行此操作，如果您校准数据集，则效果很好。...我们在之前的博客文章中表明，虽然经过微调非常有效，但密集检索在零样本情况中往往表现不佳。
BEIR 论文（“ BEIR：信息检索模型零样本评估的异构基准”，Takhur 等人，2021 年）提出了解决在通用环境中评估信息检索方法的问题。...当用例数据的性质未知或资源限制阻止专门调整模型时，在不同于训练数据的设置中评估模型很有价值。搜索相关性指标选择适当的指标对于准确评估模型的排名能力至关重要。...如果您有一个经过微调的嵌入模型，Elastic Stack 是一个很好的平台，可以为您运行推理并使用 ANN 搜索检索类似文档。有多种方法可以微调密集模型，其中一些方法非常复杂。...最后，随着时间的推移，数据库中主题或语义结构的变化将降低微调模型的检索准确性。结论我们使用 13 个数据集建立了信息检索的基础。...调整模型的过程需要标记工作，这对于资源有限的用户来说可能不可行。 在我们的下一篇博客中，我们将讨论不需要创建标记数据集的高效检索系统的替代方法。这些解决方案将基于混合检索方法。
背景 在同步MySQL数据到ES的场景中，选择了canal组件同步数据。...问题描述 在同步的时候发现canal-adapter中canal-adapter/conf/es7/product.yml 配置文件中sql 语句连表查询的时候会出现无法更新Elasticsearch...中数据的情况，而且日志没有提示异常（idea启动的时候有错误日志），令人百思不得其解。...根据错误日志断点调试一下，发现具体的问题在ES7xAdapter 适配器初始化的时候出错了。...异常信息：“关系条件”列必须位于“选择”列中（Relation condition column must in select columns.）。
图片自 8.0 和用于文本嵌入的第三方自然语言处理 (NLP) 模型发布以来，Elastic Stack 的用户可以访问各种模型来生成文本文档的embedding并使用向量量搜索执行基于查询的信息检索。...因此，在本系列博客文章中，我们将向您介绍如何使用 Elastic Stack 中的公开数据集和信息检索技术进行测试，并提供有关如何最佳使用这些技术的建议。让我们一起来探索吧！...众所周知，BM25 是零样本检索设置中的强大基线。...图片介绍了这些不同的技术后，我们将测量它们在各种数据集上的表现。我们对这种通用信息检索任务特别感兴趣。我们希望为一系列用户提供工具和指导，包括那些不想自己训练模型以获得搜索带来的一些好处的用户。...在本系列的下一篇博客文章中，我们将描述我们将使用的方法和基准套件。
一个动作可能会：使用关键字搜索访问API检索数据使用结构化查询访问关系数据库检索记录使用语义搜索访问向量数据库检索文本片段我们将在本指南中探讨与各种检索集成相关的特定考虑事项。...身份验证方案例如，Google Drive使用OAuth对用户进行身份验证，并确保仅其可用文件可供检索。OpenAPI规范一些提供商将提供一个OpenAPI规范文档，您可以直接导入到您的动作中。...例如，假设您正在构建一个GPT来帮助用户了解保险理赔的状态。如果GPT可以根据索赔号在关系数据库中查找索赔，那么GPT对用户将会更加有用。...因为GPT托管在OpenAI的基础设施上，您需要确保您暴露的任何API都可以在防火墙之外访问。复杂的查询字符串关系数据库使用像SQL这样的正式查询语法来检索相关记录。...数据库权限因为向量数据库存储的是文本块而不是完整文档，所以很难维护可能存在于原始源文件上的用户权限。请记住，任何可以访问您的GPT的用户都将可以访问数据库中的所有文本块，因此请合理规划。
stars:>4000 vimrc 检索星星数量超4000的vimrc相关的项目! Tags: None Archives QR Code
在撰写本文时，Play 2.6是Play的当前版本，已在开发中取代了Play 1。 优点 1. 与JVM密切相关，因此，Java开发人员会发现它很熟悉且易于使用。 2....它为资产汇编、格式处理、数据库集成等提供了广泛的框架支持结构 6. Play是开源的，它使采取者获得更高的安全性和持续审查的代码库。 缺点 1....Akka HTTP ——Akka HTTP模块在akka-actor和akka-stream之上实现完整的服务器和客户端HTTP堆栈 Akka HTTP是Scala的高度模块化和极其强大的...Chaos ——用于在Scala中编写REST服务的轻量级框架 Chaos是Mesosphere的框架。...Chaos指的是在希腊创世神话中，宇宙创造之前的无形或虚无状态。同样，Chaos（框架）先于创建服务“宇宙”。 优点 1. Chaos易于使用，特别是对于那些熟悉使用Scala的用户来说。 2.
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
总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT，该方案是第一个在官方评测指标...本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...基于MS MARCO数据集，微软提出了两种不同的任务：一种是给定问题，检索所有数据集中的文档并进行排序，属于文档检索和排序任务；另一种是根据问题和给定的相关文档生成答案，属于QA任务。...在美团业务中，文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...通过BERT强大的语义表征能力，可以很好衡量单词在文档中的重要性。如下图4所示，颜色越深的单词，其重要性越高。其中的“stomach”在第一个文档中的重要性更高。 ?
特别是，RAG引入了信息检索过程，通过从可用的数据存储中检索相关对象来增强AIGC结果，从而提高准确性和鲁棒性。在本文中，我们全面回顾了将RAG技术集成到AIGC场景中的现有工作。...提出检索增强生成（RAG）以缓解，如果不是完全解决，上述挑战，通过其可适应的数据仓库。用于检索的知识可以被概念化为非参数记忆。这种形式的记忆易于修改，能够容纳广泛的长尾知识，并且也能编码机密数据。...虽然大多数研究兴趣，特别是在LLM研究人员中，集中在文本生成任务中基于查询的RAG上，但认识到其他RAG基础范式也是有效的技术，并具有显著的使用和进一步发展潜力是至关重要的。...尽管检索器和生成器在不同的模态和任务中展现出变化，我们提炼了RAG基础的基本抽象，将应用视为源自这些抽象的适应。...根据检索器如何增强生成器，我们将RAG基础范式分类为4个不同的类别，如图6所示。 在本节中，我们将介绍用于增强RAG性能的方法。
theme: smartblue 在SQL中，SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下： SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而，在使用SUM函数时，对于字段中的NULL值，需要特别注意其处理原则，以确保计算结果的准确性...SUM函数作用字段存在非NULL值的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中存在任意一条数据不为NULL，那么SUM函数的结果将不会是NULL。...这确保了计算结果的准确性，即使在记录集中存在部分NULL值。 在实际应用中，确保对字段的NULL值进行适当处理，以避免出现意外的计算结果。...适用范围： SUM函数主要用于对数值型数据的求和，不适用于非数值型数据。 后续内容文章持续更新中… 近期发布。
在GWAS分析中，利用卡方检验，费舍尔精确检等方法，通过判断p值是否显著，我们可以分析snp位点与疾病之间是否存在关联，然而这得到的仅仅是一个定性的结论，如果存在关联，其关联性究竟有多强呢？...在关联分析中的”相关系数”则对应两个常用的统计量， risk ratio和odd ratio。...以探究吸烟和肺癌之间的关联为例，基于的数据格式如下 肺癌 正常个体 吸烟 a b 不吸烟 c d risk ratio， 也叫做relative risk, 简写为RR, 通常称之为相对风险度，是暴露组的发病率与非暴露组的发病组的比值...值得一提的是，在计算过程中使用了抽样数据的频率来代表发病的概率，这个只有当抽样数目非常大才适用， 所以RR值适用于大规模的队列样本。...从上述转换可以看出来，OR其实是RR的一个估计值，其含义和RR值相同。 通过OR值来定量描述关联性的大小， 使得我们可以直观比较不同因素和疾病之间关联性的强弱，有助于筛选强关联的因素。 ·end·
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。...为了保护公司的机密信息，监控软件需要检测用户输入的文本中是否包含敏感信息，如公司机密信息、禁止使用的词汇等。KMP算法可以用于实现字符串匹配功能，即在用户输入的文本中查找是否包含敏感信息。...监控软件可以将敏感信息存储在一个字符串数组中，然后使用KMP算法对用户输入的文本进行匹配。如果匹配成功，则说明用户输入了敏感信息，监控软件可以立即进行相应的处理，如记录日志、弹出警告框等。...KMP算法可以在文档管理软件中用于检测用户在电脑上输入的敏感信息，例如密码、银行账号等。其优势包括：高效性：KMP算法的时间复杂度为O(n)，相比暴力匹配算法的O(n*m)更加高效。...总之，KMP算法在文档管理软件中具有重要的应用价值，可以帮助企业保护公司机密和员工隐私。
在根目录下创建一个名为utils的文件夹,在文件夹中创建一个localstorage.js文件 export default function tools () { const signSetItem...中引入使用 import storage from '..../utils/locaStorage'; Vue.use(storage); 在需要监听localstorage中数据变化的文件中加以下代码 // 监控locaStorage watchStorage...{ const that = this; window.addEventListener('setItemEvent', function (e) { // 监听setitem的...key ，执行对应的业务逻辑 console.log(e.key, e.value); if (e.key === 'isFullScreen') {
对数据值智能化显示，让作图能力上到一个新的台阶。这将需要综合运用 Power BI 及 DAX 的众多高级思维模式和技巧实现，是高级专家值得仔细研究的课题。...矩阵数据值的智能化显示 用户希望矩阵中的数据值可以根据自己的大小自行判断并给出紧凑的显示，如下： 大部分的产品的年销售额都是几十万规模，用英文规范显示，就是多少 K ，而总计则超过了百万，则应该显示为...图表数据值的智能化显示 除了矩阵，用户也希望在其他图表得到智能的合理适配显示，如下： 你没有看错，PowerBI 的全部原生基础图表的数字显示全部智能化。而且真正的支持了中文的万作为单位。...如果你认为这种方法只是对矩阵文本的处理，那就错了，因为除了矩阵外，我们还需要对图表（如：柱形图）的显示做智能化处理，如下： 在向下钻取后，如下： 如果切换到中文模式，如下： 这样一来，矩阵和图表中的数据值都可以得到正确合理的显示...整数智能模式 对于数量，不存在小数的全整数情况，也要完美适配，如下： 导出数据而非文本 不论是矩阵或图表，虽然在显示上都是 K，M 等，但导出数据后需要继续处理，因此导出数据必须是纯数字的，如下：
有好几种插值方法，本文仅仅介绍一维线性插值和双线性插值在BMS开发中的应用。...红色的数据点与待插值得到的绿色点 假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值，假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2...首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 这样就得到所要的结果 f(x, y)： Part22、线性插值在BMS中的应用 32.1 一维线性插值在BMS中的应用 电芯SOC...来看一组电池数据，一般电芯厂家提供的都是5%步进的SOC对应的电压值，在两个电压点之间的SOC可以近似直线，当然这样也是有误差的。 那么如何利用一维线性差值计算不同电压下对应的SOC值呢？...42.2 双线性插值在BMS中的应用 要计算在负载情况下的SOC，需要对电压和电流做建模，获得比较准确的SOC，当然这个SOC也只是尽可能准确一些，相比较OCV，电池工作过程中是不能直接使用OCV计算SOC
问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...我们提出了一种解决方案，使用 doseq 参数对字典提出序列化，从而正确处理列表作为字典值的情况。通过这种方式，我们可以更好地处理用户提交的数据，并提供更好的用户体验。希望这个解决方案能对你有所帮助！
21.7154145609395], [108.609408309177, 21.7154145609395] ] } }; 1:Thymeleaf 获取model中的值...访问model中的数据 //通过“${}”访问model中的属性 2:JS获取Model中的数据
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