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： ?
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。...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...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的
可以使SQL语句的可读性更高，也可以在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。...语句要比第一种方式更复杂，但却将子查询放在了表变量@t中，这样做将使SQL语句更容易维护，但又会带来另一个问题，就是性能的损失。...为此，在SQL Server 2005中提供了另外一种解决方案，这就是公用表表达式（CTE），使用CTE，可以使SQL语句的可维护性，同时，CTE要比表变量的效率高得多。...，只是SQL Server 2005在处理公用表表达式的方式上有所不同。...在使用CTE时应注意如下几点： 1. CTE后面必须直接跟使用CTE的SQL语句（如select、insert、update等），否则，CTE将失效。
化代码 Ctrl+Alt+O 优化导入的类和包 Alt+Insert 生成代码(如get,set方法,构造函数等) Ctrl+E或者Alt+Shift+C 最近更改的代码 Ctrl+R 替换文本 Ctrl...+F 查找文本 Ctrl+Shift+Space 自动补全代码 Ctrl+空格 代码提示 Ctrl+Alt+Space 类名或接口名提示 Ctrl+P 方法参数提示 Ctrl+Shift+Alt+N 查找类中的方法或变量...Alt+Shift+C 对比最近修改的代码 Shift+F6 重构-重命名 Ctrl+Shift+先上键 Ctrl+X 删除行 Ctrl+D 复制行 Ctrl+/ 或 Ctrl+Shift+/ 注释...left/right 返回至上次浏览的位置 Alt+ left/right 切换代码视图 Alt+ Up/Down 在方法间快速移动定位 Ctrl+Shift+Up/Down 代码向上/下移动 F2 或...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
作为一类特定的有监督哈希方法，相似性保留哈希也广泛应用于大规模图像搜索任务。在训练中，相似性保留哈希的输入是带有相似性关系的三元组或二元组图像对。...表2 不同深度哈希方法在CIFAR-10数据集上进行图像搜索的MAP值（取自原论文） 3.深度哈希在移动设备上的优化 尽管深度学习技术在广泛的视觉应用中取得了巨大的成功，但其高计算量和高内存需求也为移动视觉搜索等应用带来了巨大挑战...从已有的工作中可以看出，加速卷积层和减少权重数量是在移动设备上加速神经网络的两种比较普遍的方法。...4.未来研究方向 4.1 设计面向移动视觉搜索特殊挑战的深度哈希方法 在移动视觉搜索中，图像或视频往往受噪声干扰严重，如闪烁、遮挡、旋转、模糊、仿射变换等。...因此如何设计无监督深度哈希方法，进一步提高无监督哈希的准确率及在移动视觉搜索中的应用是未来另一个重要的研究方向。
♣ 题目部分 在Oracle中，SQL优化在写法上有哪些常用的方法？ ♣ 答案部分 一般在书写SQL时需要注意哪些问题，如何书写可以提高查询的效率呢？...常用的方法为把对数据库的操作写成存储过程，然后应用程序通过调用存储过程，而不是直接使用SQL。 （2）减少对大表的扫描次数。可以利用WITH对SQL中多次扫描的表来进行修改。...（26）IN要慎用，因为IN会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。...如果自定义函数的内容，只是针对函数输入参数的运算，而没有访问表这样的代码，那么这样的自定义函数在SQL中直接使用是高效的；否则，如果函数中含有对表的访问的语句，那么在SQL中调用该函数很可能会造成很大的性能问题...，尤其是要避免在同一个SQL中多次访问同一张大表。
Graeme Turnbull 好了，您已经可以清楚看出我们在表示英语人名时的差异，这让我们有了检索方法。...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....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...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？...首先，如上所述，所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。...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]=>
本文主要解决的是这么一个问题: 在 IDA 中如何查找两个函数之间的调用路径？...双栈算法 为了解决递归搜索引起的栈溢出问题，就需要将搜索方法切换为非递归的算法。读者可能已经意识到了，寻找调用路径的问题，其实可以抽象为图论中的寻路问题。更准确地说，是有向图中的寻路问题。...前文中使用的递归搜索方法在遇到这种量级的层数调用时候毫无疑问会耗尽栈空间而失败。 值得一提的是，在使用 Finder 进行搜索时，因为时间关系无法直接找到层数正好的调用链路，但可以找到许多有效路径。...小结 本文主要是记录和分享了一种在 IDA 中通过非递归去实现的路径搜索算法，其算法核心是将递归的搜索替换为栈+循环的方式，可以应用在大规模的程序中避免递归内存耗尽。...另外通过修改 get_neighbors 方法也可以方便地拓展到 Ghidra 或者 BinaryNinja 中。
11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 ...是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。 ...18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 ...对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。...如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...否则返回 -1 ##题解 ###思路1 简单粗暴：遍历 这种方法很容易想到和实现 最好的情况在遍历第一个元素的时候就能找到 时间复杂度为O(1) 最差的情况是遍历到最后一个元素才能找到 时间复杂度是...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段...，且在目标值的前边 mid值在第二段，且在目标值的后边 mid值就是目标值 ###代码实现2 套用二分查找的通用公式 思路2的代码实现如下 public static int getIndex(int
作者：仁重 淘宝搜索事业部 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...下图对比了本文提出的方法和业内其他基础方法的差异。 解决相关性问题，数据来源有两个方面，一方面是根据用户的搜索和点击行为构造数据，例如query-item发生点击就认为是相关的。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
分析器: 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。 ...连接建立后，执行查询语句的时候，会先查询缓存，MySQL 会先校验这个 sql 是否执行过，以 Key-Value 的形式缓存在内存中，Key 是查询预计，Value 是结果集。...当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。 ...MySQL 查询不建议使用缓存，因为查询缓存失效在实际业务场景中可能会非常频繁，假如你对一个表更新的话，这个表上的所有的查询缓存都会被清空。...对于不经常更新的数据来说，使用缓存还是可以的。 所以，一般在大多数情况下我们都是不推荐去使用查询缓存的。
迅搜xunsearch全文搜索引擎在负载均衡集群中的配置方法 近来在一个电商项目中需要对商品检索实现中文分词和全文搜索功能,，于是使用了国内做得比较好并且是开源的迅搜全文搜索引擎，对PHP支持良好并且简单易用好上手...，安装和调用方法等就不详细介绍了，需要了解的朋友可以自行百度，这里主要是由于我们在这个项目中使用了负载均衡，但迅搜官方的文档里对这一块的配置说明不够详细，导致走我了一些弯路，所以写下来一个是分享给有需要的后来者...看了迅搜官方的说明文档后，以为在启动迅搜服务的时候以允许局域网访问的模式启动就可以了，以bin/xs-ctl.sh -b inet start 命令启动，即监听到所有本地地址上，但发现这样做实际上是行不通的...，经过尝试后得出实现的方法是这样的： 以0号服务器作为搜索数据服务器为例，它的IP是192.168.2.210，则以监听这个IP的模式启动，启动命令是：bin/xs-ctl.sh -b 192.168.2.210...start，然后0号的项目配置文件中，server.search配置项要修改默认值，改为：server.search = 192.168.2.210:8384;127.0.0.1:8384（最后一项后面是不需要加分号的
3,实例说明 示例1 SQL语句如下: select category, sum(count) as 数量之和 from groupbyDemo group by category 结果如下: ?...示例2 SQL语句如下: SELECT category, SUM(COUNT) AS 数量之和, summary FROM groupByDemo GROUP BY category ORDER BY...说明, 这里加的 查询summary 会显示数据的第一条记录. 4,Group By与聚合函数 常用的聚合函数: count, sum, avg, max, min 示例1 SQL语句如下: SELECT...5, Having与Where的区别 (1)where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行...示例1 SQL代码: SELECT category, SUM(COUNT) AS 数量之和 FROM groupByDemo GROUP BY category HAVING SUM(COUNT) >
原生方案 如果说 JS 的实现方法是令人沮丧的，那么把问题交给浏览器原生方法可能是未来最好的解决方案之一，事实上原生 HTML 早已提供了一种实现颜色选择的元素，它就是我们所熟悉的 input 标签。...于是搜索一番后发现真的有一个 BOM 的构造函数：EyeDropper()，它支持创建吸管工具的实例，以提供用户可使用的颜色选择工具。...注意：该功能仍是一项实验性技术，请谨慎在生产环境中使用，另外如果部署到线上发现失效，请检查站点是否已开启 HTTPS，如不在安全上下文环境中，无论浏览器是否支持该方法都不会生效（本地开发环境似乎不受影响...，自定义一个透明度滑块来支持改变色值 Alpha 通道，实现更复杂的应用场景： 图片 适用场景 目前该方法在兼容性方面只有 Chrome、Edge、Opera 这三个浏览器在全力支持，所以适用范围并不广泛...图片 另外提一嘴，我觉得在 Electron 中应当是非常契合的，虽然 Electron 有打包体积过大的缺点，但这个缺点也意味着它拥有绝对控制浏览器版本的权利，所以能放心地使用新特性，通过它就可以在桌面程序中用三两行代码便利地实现一个流畅的屏幕取色器了
文章分享了深度学习在酒店搜索NLP中的应用，并重点介绍了深度学习排序模型在美团酒店搜索的演进路线。...本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。...同义词：在北京搜索“一中”和搜索“北京第一中学”，其实都是同一个意思，需要挖掘同义词。 ?...基于双向LSTM（Long Short-Term Memory）+CRF的方法成为NER的主流方法，这种方法采用双向LSTM单元作为特征提取器替代原有的人工特征，不需要专门的领域知识，框架也通用。...我们尝试了双向LSTM+CRF，并在实际应用中做了些改动：由于在CRF阶段已经积累了一批人工特征，实验发现把这些特征加上效果更好。加了人工特征的双向LSTM+CRF是酒店搜索NER问题的主模型。
在这篇文章的其余部分，我将展示一些我们在实验室中所做的工作，这些工作是将一个在一个领域(ImageNet自然图像)训练过的网络用于在另一个领域(航拍图像)进行基于图像的搜索。...视觉搜索以及所需的训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...这可以找到不同大小的物体。 我们开发了一种“refining”搜索的交互式方法，使得匹配不只是基于单个片段，而是基于多个片段。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...然而，在我们的例子中，我们选择测试一种更简单的启发式来匹配船：我们在排序中从M之前选择了100个随机的片段(正样本)，在N之后选择了100个随机的片段(负样本)。
: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！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及
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