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Elasticsearch如何检索数据

我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎,那么它是如何实现快速的检索呢? 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值,对于全文检索而言,这样的存储是低效的。...举个例子,我有一个大文本字段,存到数据库里面只能是一个值,如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词,数据如何实现? 只能通过like模糊查询来实现,先不说性能低,这对于一个搜索引擎是远远不够的。...针对上面数据库的不足,所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引(Inverted Index)的数据结构,不同于数据库的行式存储,Lucene这里采用了列式存储的方式故而对单个字段可以支持多个值的存储...里面出现过的次数,在特定的Doucument里面出现的次数,每个Document的length,所有Document的平均length,这些信息是用来计算搜索的相关性(Relevance),我们都知道使用google...早期的全文检索所有的数据都会被做成一个大的倒排索引,当新索引准备好之后,它会替代旧的大索引并且最近的变化数据可以被检索

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0到1快速了解ElasticSearch数据检索

简介 这篇文章主要讨论一下ElasticSearch数据检索内部流程,方便大家对数据检索的理解。...如果对ElasticSearch的文档写入不了解的同学可以先看一下上一篇文章【0到1了解ElasticSearch文档写入】。...ES数据检索流程 GET获取数据 主要流程如下: image.png Search获取数据 GET /_search { "query" : { "term" : { "user..." : "kimchy" } } } 协调节向这个索引的所有分片发送search请求,每个分片执行数据检索,最后协调节点将数据返回给客户端,核心流程如下: image.png 搜索两阶段:query...phase 和 fetch phase,分别对应倒排数据和正排数据,query phase返回的是docIds,fetch phase就是Get操作; 两阶段相应的实现位置: 查询(Query)阶段

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记录我是如何Google薅羊毛的

后来 后来一直卡在了验证账户这里,要么是验证不了,验证了之后也使用不了 结果 我就这样开始了Google薅羊毛的不归路 教程 1.你需要有一个派安盈的美国收款账户(注册地址) ps:你也可以打电话给客服多要几个账户...2.你需要有一个谷歌账号(自己注册去吧) 3.在Google Pay -> 付款方式 -> 添加付款方式 -> 添加银行账户 表单对应关系如下: Google Pay 派安盈 银行账户上的姓名 受益人姓名...账号 账号 4.填好了之后就等着它打款吧,每次0.01-1.00美刀 5.到账了之后直接移除账户然后重复1-4步骤就可以了 尾声 享受薅全世界最大的互联网公司的羊毛的快感吧 如无特殊说明《记录我是如何...Google薅羊毛的》为博主MoLeft原创,转载请注明原文链接为:https://moleft.cn/post-144.html

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如何数据检索的结果导出?

最近很多同学询问不同的数据库的文献如何导出……老师表示很是不解,这是个很简单的小问题,上课时候也讲过,演示过,可是却是提问频率最高的问题之一。于是,今天就来大家讲讲不同的数据如何导出数据。...我能感觉到研究生对中文数据库的了解程度很高,大家对导出参考文献的惯性思维就能看出一二,因为每个咨询这个问题的同学都会附带问上一句:为什么这个数据库没有像CNKI那样的直接导出参考文献的按钮?...另一个原因是,数据库也是有自己的个性的,不是每个数据库都和CNKI是双胞胎啊。...万方 各种格式的供大家选择: 维普(结果页面——选中检索结果——导出题录) 导出选项: 多种格式可选: 中国生物医学文献数据库 这个数据库导出参考文献使用TXT文档的格式,自动下载后查看文件即可。...篇幅有限,其他的数据库就不多说了,记住导出的这个单词:Export,点他就对了。

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独家丨基于规则和检索的聊天机器人引擎

本篇主要介绍基于规则的,检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine....问题域 Speech to Text => Logic => Text to Speech STT和TTS,目前有很多厂商提供技术产品: Speech to Text 语音识别技术 Google Cloud...并发 在排序后,去同时处理匹配运算,将命中的规则的回复,按照排序的顺序放到数组里,然后,数组中取第一个元素。这样就比按照顺序一个一个检测快很多。...比如,一些Node.js模块:async https://www.npmjs.com/package/async 用户画像 在和用户聊天的过程中,获取到的用户相关的信息,有必要记录在数据库中,这其实是构建知识图谱的过程...知识图谱所用的数据库是存在三个字段的结构化数据: { "subject": "Mao", "predict": "chairman", "object": "China" } 由此构建了一个关系

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如何网站提取数据

开发人员能够用脚本任何形式的数据结构中提取数据。 构建数据提取脚本 一切都始于构建数据提取脚本。精通Python等编程语言的程序员可以开发数据提取脚本,即所谓的scraper bots。...数据提取工具 有多种方法可以网页提取公共数据-构建内部工具或使用即用型网络抓取解决方案,例如Oxylabs Real-Time Crawler。...但是,大多数网站或搜索引擎都不希望泄露其数据,并且已经建立了检测类似机器人行为的算法,因此使得抓取更具挑战性。 以下是如何网络提取数据的主要步骤: 1.确定要获取和处理的数据类型。...它确保能从搜索引擎和电子商务网站100%完成抓取任务,并简化数据管理和汇总数据,以便您轻松理解。 网站提取数据是否合法 许多企业依赖大数据,需求显著增长。...小Oxy提醒您:本文中写的任何内容都不应解读为抓取任何非公开数据的建议。 结论 总结起来,您将需要一个数据提取脚本来网站中提取数据

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Google earth engine——如何导入栅格数据

属性编辑 通过指定一个或多个元数据属性来编辑资产元数据。在 Properties菜单中,单击Add property以定义属性名称和值(图 2)。该值可以是字符串或数字。输入不带引号的字符串。...高级选项 在高级菜单中,为您的数据选择金字塔策略和屏蔽模式。 该金字塔政策指定地球引擎是如何产生的图像分辨率较低的版本。在比例文档中了解有关 Earth Engine 如何处理多个分辨率的更多信息 。...对于分类(例如土地覆盖)或 QA 数据,选择“样本”(左上角像素)或“模式”(最常出现的值,如果没有模式,则选择样本)金字塔策略。 掩蔽模式指示上载的图像是如何 掩蔽(如果有的话)。...要指定无数据值,请选择“无数据值”并输入值。具有此值的像素将在上传的图像中被屏蔽。该值独立地应用于图像的每个波段。...所述 α带应该是一个无符号的8位带,其中0被掩蔽(完全透明)数据和255是完全不透明的。

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python语音识别终极指南

通过麦克风,语音便物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索并运行。...(): Google Web Speech API recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the...使用 record() 文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容: >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...要了解噪声如何影响语音识别,请下载 “jackhammer.wav” (https://github.com/realpython/python-speech-recognition/tree/master

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这一篇就够了 python语音识别指南终极版

通过麦克风,语音便物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索并运行。...(): Google Web Speech API recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the...使用 record() 文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容: >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...要了解噪声如何影响语音识别,请下载 “jackhammer.wav” (https://github.com/realpython/python-speech-recognition/tree/master

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500W数据,20Wqps分词检索,架构如何设计?

有水友提问: == 沈哥,我们有个业务,类似于“标题分词检索”,并发量非常大,大概20W次每秒,数据量不是很大,大概500W级别,而且数据不会频繁更新,平均每天更新一次,请问有什么好的方案么?...常见的文本检索方案有哪些? (1)数据库LIKE法 将标题数据存放在数据库中,使用like来查询,方案非常简单,能支持简单的模糊搜索,但不支持分词。 画外音:显然不适用于本例。...(2)数据库全文检索法 将标题数据存放在数据库中,建立全文索引来检索,方案依然简单,利用了数据库的能力,不用额外开发,但性能较低。 画外音:本例的并发肯定扛不住。...DAT是double array trie的缩写,是trie树的一个变体优化数据结构,它在保证trie树检索效率的前提下,能大大减少内存的使用,经常用来解决检索,信息过滤等问题。...画外音:更具体的,可以Google一下“DAT”,DAT的缺点是,需要提前建立索引,索引不能实时更新。 为什么用trie树的变种DAT,是否可以直接使用trie树呢?

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Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

通过麦克风,语音便物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索并运行。...(): Google Web Speech API recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the...使用 record() 文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容: >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...要了解噪声如何影响语音识别,请下载 “jackhammer.wav” (https://github.com/realpython/python-speech-recognition/tree/master

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【云+社区年度征文】浅谈 TensorFlow.js 在前端的工程化应用

本文不涉及机器学习的算法和原理,仅从一个前端工程师的角度, 4 个 demo 浅谈 TensorFlow.js 在前端的应用,包括机器学习的模型如何拿来在前端或者说在浏览器中使用、模型的迁移学习以适配业务需求以及...python 模型如何与 js 模型互转优化三部分内容。...构建双层神经网络作为输出,tensor 数据 mobilenet 模型 flow 到构建的双层神经网络模型 const model = tf.sequential(); // 初始化神经网络模型...迁移学习,以实现中文的语音的训练识别,步骤如下: 浏览器中收集中文语音训练数据 使用 speech commands 包进行迁移学习并预测 语音训练数据的保存和加载 浏览器中的效果如下图,点击按钮采集语音数据...import * as speechCommands from '@tensorflow-models/speech-commands'; ... window.onload = async () =>

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Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

通过麦克风,语音便物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索并运行。...(): Google Web Speech API recognize_google_cloud(): Google Cloud Speech - requires installation of the...使用 record() 文件中获取数据 在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容: >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...要了解噪声如何影响语音识别,请下载 “jackhammer.wav” (https://github.com/realpython/python-speech-recognition/tree/master

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Python语音识别终极指南

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python语音识别终极指南

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数据分析中,如何做文献精准检索

关键词:SCI论文;大数据分析;文献检索 最近后台请我们做大数据分析的留言非常多。 其实,我们每次做临床科室大数据解析的时候,都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检,或者出现错误。...很多朋友也发信问,我们如何做大数据分析。其实大数据分析只是手段,分析的内容是PubMed检索结果。 就如我们说meta分析是trash in, trash out。...姓名如何拼写是标准的? 这个问题,我们在20年前丁香园论坛里就做了好久的讨论,当时比较一致的意见是“Zhang San-feng”。...我们做的第一步是科室的名称入手,完善检索词。特别针对如瑞金医院内分泌科是“内分泌代谢病学科”这些科室信息,做了补充。...在这个检索基础上,我们就可以继续进行大数据分析了。 Ending

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