分词器需要达到的效果 1）短语可以精确匹配 2）查找时间要比standard少 3）如果查找的词语不在词典中，也必须要查到 4）如果数据在原文中出现，就一定要查全 IK分词器短语精确匹配的问题 楼主意淫着将所有的单字放入词典中...用上述的例子，查找”快乐“时，你会发现你用ik_max_word查找到的结果没有standard分词器建索引查找获取到的结果多。...认为其不匹配，因此查询不到这种结果。...虽然查找时可以减少每个token对应的文档数，但是存储量会增大很多，而且不在支持模糊的match匹配。很土。...至此总算解决了ES中文分词切精确匹配的问题。 源码修改： * 修改IK不支持小语种的问题 * 修改中文之间特殊字符不能过滤的问题。即原文“节 日 快 乐”不能匹配“节日快乐”的问题。
如图可看到默认只显示了 100 行数据。右上角的 Max Rows 就是指定最大显示行数的，把这个调大就好了，但也别太大，万一数据过多，你的客户端可能会崩溃掉，比如一张表几千万条数据的这种。 ?
使用基本查询测试，查询条件是name=测试&num=100，使用精确匹配term语句，查询数据未果，实际使用num=100独立查询时，有相关数据。...问题跟踪解决 导致此现象的原因在于中文分词的问题，使用elasticsearch-jdbc脚本中并未处理列的mapping类型。...注：es与ik分词插件结合，版本匹配需要特别关注，但本案例并不涉及 结合此案例，查询时并不需要分词，而是精确匹配，但es默认情况下是指定string类型的分词，所以在index创建之前我们需要手动指定相关列不需要分词...，相关数据列不会再使用分词分析，再使用term组合精确查询时，就可以查询相关数据来。...测试结果 GPS数据量5000W+，精确匹配查询出来50条数据，耗时700ms左右，结果查询缓存机制，基本可以稳定在300ms左右。这也是在单节点，未作任何优化的情况的结果。
最近需要处理几十万行的文字，然后提取出数千行（嗯，我在做输入法词库）。在 VSCode 里我用正则匹配到了想要的结果后，如何能够快速把这些行提取出来呢？...---- 其实非常简单，Alt + Enter 即可选中所有已经匹配到的文字。 来，我们看这个具体的例子： 这里有一个几十万行的词库，我需要将其中的英文部分提取出来做成单独的词库。...于是我使用正则表达式，匹配到所有英文词。 接着，按下 Alt + Enter 我就可以复制出所有的已匹配的词。将其粘贴出来即形成新的纯英文词库。...，同时有更好的阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
如何精确评估开发时间 1、任务拆分 2、合理认知时间 3、预留buffer(缓冲区) 4、回头看 总结 ---- 一个程序员能否精确评估开发时间，是一件非常重要的事情。...如果你掌握了这项技能，你在别人的眼里就会是这样： 靠谱 经验十足 对需求很了解 延期风险小 合格的软件工程师 正规军，不是野路子 评估开发时间的重要性 首先，在一个项目中，所有的环节都是承上启下的，上一个环节结束的时间节点正是下一个环节开始的节点...如何精确评估开发时间 最近几年，我都是以小时为单位进行时间评估的，有没有觉得有点恐怖？长期以来这样的习惯让我收获颇多。...这个能力是需要锻炼的，做好拆分，然后在实际开发过程中根据实际时间花销，回顾时间评估的准确性，以便让下次更准确。慢慢地，就会越来越精确，评估时间有依有据，不再是拍脑门给出的时间。下面看一个例子： ?...同样比较你实际完成的与计划完成的。这样你将会既提高你对一个任务包含细节的理解，同样也提高了你的估算技能。 尽管进行了精确估算，也不能保证每个项目都会100%精确。
写这篇的文章的原因是玩 LOL 手游。 我有个朋友抱怨说打排位匹配的队友太菜了，我就说我打排位觉得队友都挺行的啊？我经常躺赢。...打完之后我就来发文了，虽然结果不便透露，但我对游戏的匹配机制有了一点思考。 所谓「隐藏分」我不知道是不是真的，毕竟匹配机制是所有竞技类游戏的核心环节，想必非常复杂，不是简单几个指标就能搞定的。...但是如果把这个「隐藏分」机制简化，倒是一个值得思考的算法问题：系统如何以不同的随机概率进行匹配？ 或者简单点说，如何带权重地做随机选择？...但假设每个元素都有不同的权重，权重地大小代表随机选到这个元素的概率大小，你如何写算法去随机获取元素呢？...要知道涉及开闭区间、索引偏移和二分搜索的题目，需要你对算法的细节把控非常精确，否则会出各种难以排查的 bug。
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。...Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。...当文档的数值大于10000时，返回的 total 数值为10000，并在 relation 中指出 gte。 我们可以做如下的一个实验。...假如我们使用如下的方式来进行搜索的话： 4.png 显然我们得到的文档的数目是10000个，但是它并不是我们的实际的满足条件的所有文档数。...假如我们想得到所有的文档数，那么我们可以做如下的方式： 5.png 我们在请求的参数中加入 track_total_hits，并设置为true，那么我们可以看到在返回的参数中，它正确地显示了所有满足条件的文档个数
本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。 我真的很喜欢研究无监督的学习问题。...让我们了解 k-means 算法是如何工作的，以及该算法可能达不到预期的情况。 k-means 聚类简介 k-means 聚类是一种基于距离的聚类算法。...这意味着它试图将最近的点分组以形成一个簇。 让我们仔细看看这个算法是如何工作的。这将帮助你了解高斯混合模型是如何在本文后面发挥作用的。 因此，我们首先定义要将总体划分为的组的数量——这是 k 的值。...因此，对于具有 d 个特征的数据集，我们将得到 k 个高斯分布（其中 k 相当于簇的数量）的混合，每个都有一定的平均向量和方差矩阵。但是，如何分配每个高斯分布的均值和方差值？...那么，GMM 如何使用 EM 的概念，以及如何将其应用于给定的点集？让我们看看！ 高斯混合模型中的期望最大化 让我们用另一个例子来理解这一点。我想让你在读的时候自己也思考以下。
默认看到查询条件有 3 条结果，我想只查询出日期最晚的那一条记录。...cdmc_financepay where vbillno = 'SFLXQD0036_001') order by settledate desc 把查询条件括起来，加个 rownum=1 的筛选条件就能筛选出...-- 筛选符合条件的第一条 select * from ( select settledate as "日期", syscalculationmny...vbillno = 'SFLXQD0036_001') order by settledate desc ) where rownum=1 两条数据的话要用小于号，等于号我试过了，查询出的结果为空
陪孩子学数学，碰到了计算乘11的技巧，恕我孤陋寡闻了，学习了解下。 "计算乘11"就是指某个数和11相乘，快速计算结果，公式就是"两头一拉，逐位相加"。 举些例子，可能更容易理解。...第二步：将被乘数十位和个位上的数字相加，即：1+3=4。 第三步：将"4"填入到第一步的括号内，得出结果是143。...（2） 25×11= 同（1）中的方法，首先拆分被乘数2（ ）5，然后将被乘数中的十位和个位上的数字相加，即：2+5=7，得出结果等于275。...第二步：将被乘数的百位和十位上的数字相加，即：1+1=2，十位和个位上的数字相加，即：1+2=3。 第三步：将2、3，按前后顺序序填入括号内，得出结果为1232。...（4）1234×11= 被乘数是四位数时， 第一步：将千位和个位上的数字1、4分写两边，即：1（ ）（ ）（ ）4。
为了更好地说明如何返回异步调用的结果，先看三个尝试异步调用的示例吧。...因为这三个示例涉及的三个操作————ajax、fetch、readFile都是异步操作，从操作指令发出，到拿到结果，这中间有一个时间间隔。无论你的机器性能多么强劲，这个间隔也无法完全抹掉。...在了解了JS的异步机制以后，下面看前面三个示例如何正确改写。...回调函数：最古老的异步结果返回方式 先看示例一，使用回调函数改写： function foo(callback) { $.ajax({ url: "......小结 在JS中处理异步调用的结果，最佳实践就是“异步转同步”：使用Promise + async/await语法关键字。
造成的结果，是本以为没事儿的年轻人，再次重症发病入院；老年人却不少都治愈后健康回家了。 这种结果的传递沟通，有效地改进了医生的决策和行为方式。...通过文献阅读，我发现了其他机器学习研究人员为了解释结果所做的努力。 在深度学习领域，现在做得比较好的，是卷积神经网络。 在《文科生如何理解卷积神经网络？》...一文中，我给你解释过卷积神经网络的概念和使用方法。 ? 但是，我们当时，还只是给你讲解如何用它进行分类等，没有涉及解释方案。 你看这样一幅图，机器模型可以很容易分辨它为“非洲象”。 ?...单看结果，不好分辨。但是我们可以对卷积神经网络训练的结果参数进行可视化，并且叠加到原图上，你一眼就可以看到，机器做出图像分类的依据，究竟是什么。 ?...只要能够真正影响对方的决策，帮助他们更好地达成自己的目标，你的机器学习分析，便有了更佳的效果。 如果你对数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》
几秒钟或者几分钟的倒计时这样写没有问题，但是如果是长时间的倒计时，这样写就会不准确。如果用户修改了他的设备时间，这样的倒计时就没有意义了。今天就说说写一个精确的倒计时的方法。...短时间的误差倒也可以接受，但是作为一个长时间的倒计时，误差累计就会导致倒计时不准确。...因此我们可以在获取剩余时间的时候，每次 new 一个设备时间，因为设备时间的流逝相对是准确的，并且如果设备打开了网络时间同步，也会解决这个问题。...简单的说，一个简单的精确倒计时原理如下： 初始化时请求一次服务器时间 serverTime，再 new 一个设备时间 deviceTime deviceTime 与 serverTime 的差作为时间偏移修正...image.png 如果在倒计时结束的时候要使用新的数据渲染页面，正确的做法是： 在倒计时结束前的一段时间里，先请求好数据，倒计时结束后，再渲染页面。
近日，微软公司介绍了他们是其如何应对用户搜索习惯的改变，并开源了支撑 Bing 搜索背后的算法。 搜索需求的改变 以前的网页搜索功能十分简单，用户输入几个词，就会返回一系列相应的结果页面。...他们可能会直接输入一个问题，并期待一个对应的回复，而不仅仅是给出多个可能答案的网页列表。 搜索需求的改变对于以往基于索引系统，依赖关键字匹配给出搜索结果的传统搜索引擎是一个挑战。...“人工智能正在使我们的产品更加符合人的思考习惯，”Majumder 说， “但在以前人们不得不思考，'当我使用计算机进行搜索时，如何输入才能得到自己想要的结果？'”...反过来，这意味着他们可以更快地向用户提供更匹配的结果。 矢量搜索相较于关键字搜索，可以更容易的按照内容得到搜索结果。例如，如果用户键入“巴黎铁塔有多高？”...微软将矢量搜索应用于 Bing 搜索引擎，该技术可以帮助 Bing 更好地理解数十亿网络搜索背后的意图，并在数十亿网页中找到最匹配的结果。
本文由来 一年前在知乎上关注过这么一个问题： 如何判断两段文本说的是「同一件事情」？...直接比较encoding后的矩阵的方法听起来虽然好，但是两个矩阵之间的相似度该如何比较？细粒度的词、短语的匹配信息又该如何聚合呢？显然后一种更麻烦一些。...我们以CNN为例，讨论一下如何在文本匹配模型中对两段文本进行有效的encoding。 这就不得不提到参考文献[1]啦。这篇文章针对这个问题做了详细的实验。 ?...哪怕一个回答是标准回答，问题的embedding结果与回答的embedding结果都很难完全一致，而且真的完全一致了也不合理。...如参考文献[2]的实验结果支撑，文献[2]仅仅使用了简单的attentive pooling就使得模型在多个QA匹配数据集上取得了显著提升（如图3，CNN上提高接近10个百分点），这个实验现象恰好验证了上述小夕的理论猜想
有用户需要获取EasyNVR平台录像视频指定时间段的录像文件，但是目前平台生成的切片默认是3s一个ts文件，目前第一个ts文件和最后一个ts文件不是完整的ts文件，会导致用户调用录像的时候会出现多1s或者少...1s的录像文件。...1）首先，需要先调整EasyNVR的ts切片生成的时长（默认为3s，我们可更改为1s）： 2）更改完成后，在设备端（摄像机/录像机）更改推送的I帧间隔时间为1s： 3）在保存完摄像机的参数后，因为上述步骤修改了...EasyNVR的配置文件参数，所以需要重启EasyNVR服务让参数生效，然后查看下效果： 在m3u8文件中查看到，已经是1s一个ts文件，所以在后续调用之后就会得到一个准确的录像文件。...EasyNVR目前在线下场景中也有较为广泛的应用，如智慧工厂、智慧园区、智慧码头、智慧港口、智慧农场等等。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。
数据操作语言：去除重复记录 结果集中的重复记录 假如我们要查询员工表有多少种职业，写出来的 SQL 语句如下： 去除重复记录 如果我们需要去除重复的数据，可以使用 DISTINCT 关键字来实现 SELECT...DISTINCT 字段 FROM ......; SELECT job FROM t_emp; SELECT DISTINCT job FROM t_emp; 注意事项 使用 DISTINCT 的
（中）使用PyTorch教程实现的样式转换结果。（右）使用本文详细介绍的实现的样式转移结果。生成的图像在视觉上具有较高的质量，并且更加忠实地匹配样式图像的样式。 旁白：为什么Gram矩阵会衡量样式？...进入网络的深度越深，各层对精确匹配的关注就越少，而当要素通常位于正确的位置时，它们就会激活得更多。...右侧更远的层在网络中更深。 本教程使用第4卷积（conv2_2图2中）作为内容层。正如在上面的图3中可以看到的那样，由于网络仍然关心在此深度精确匹配像素，因此该层可能太低而无法用于内容。Gatys等。...提高传输质量 到目前为止，已经实施的修复程序应该使相当接近Gatys等人所见的质量。从这里开始，将更深入地研究如何采取进一步的步骤来生成更好的图像。...想不出有充分的理由使用L2损失进行样式转移（除了0处的可微性），因为平方项会严重影响离群值。正如上一节所提到的，并不十分在乎精确匹配像素，而是可以容忍所生成图像中的一些离群值。
有时候，分析2个基因之间的相关性，但是我们的分组特别多，比如不同癌症类型中，某2个基因之间的相关性。你可以绘制上面那种散点图，但有一个问题，癌症类型多了，图片也就多了。...这种展现形式是不友好的，有的是以table，一般的table展现是不如图形直观的。取每种癌症相关性分析的p值取负对数和r值绘制在一个散点图中，是可以的。像下图。...这是来自Cancer Cell的文章中的。 你可以直接美化为不同的样式。比如类似下面这种，我就觉得比上面的好看，可以只标记自己研究的癌症。没必要把所有相关性高的都打上标签。...还有就是多基因与多基因之间相关性的展示，这种一般通过热图展示。一个基因与多个基因之间的相关性也可以通过热图展示。 再比如下面这个图，就是分析了一个基因与免疫相关的基因的相关性热图。...下面是我自己的展现形式： 上面这个图的代码，可参考火山图绘制：R绘图笔记 | 火山图的绘制 下面是热图的核心代码，没有数据处理部分，热图绘制可参考： R绘图笔记 | 热图绘制，基因表达谱热图绘制
但C测试文件的弊端在于只能查看待综合顶层函数的输出，而对于子函数（顶层函数中调用的函数）或者其他一些中间变量的输出结果无能为力。如果C仿真有错误，这说明本身算法描述可能有问题。...此时，尽管可以通过调用Debugger设置断点的方式跟踪数据处理结果，但从快速定位问题的角度而言，这种方法仍不够高效。如果可以打印出子函数或者中间变量的输出结果，那就可以实现快速粗定位。...但这种方法的弊端是在C综合时，需要将头文件中第7行定义的宏注释掉，否则综合会报错，因为cout是不可综合的。 ? ?...由于代码中使用了#ifndef，因此，在C仿真时，__SYNTHESIS__没有生效，故可以输出中间结果。而在C综合时，__SYNTHESIS__生效，此时34行代码无效，不影响综合。 ?...结论：通过使用Vivado HLS自定义宏__SYNTHESIS__的方式可以查看待综合函数的中间输出结果，实现粗定位，调用Debugger加断点的方式可以实现细定位。
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