将一些指令操作记录下来，便于查询和使用 登录 [root@logs ~]# mongo -u loguser -p log123456 --authenticationDatabase admin...", "Date" : ISODate("2015-02-11T03:12:03.061Z") } 插入 --插入文档对象 > db.blog.insert(post)...Blog Post", "Date" : ISODate("2015-02-11T03:18:10.509Z"), "comments" : [ ] } 删除 --删除title限定条件的文档...x set default number of items to display on shell exit quit the mongo...shell --特殊集合名处理 如果集合名恰好是和数据库类的一个属性名相同，可以使用db.getCollection进行访问 > db.version function (){
将一些指令操作记录下来，便于查询和使用 登录 [root@logs ~]# mongo -u loguser -p log123456 –authenticationDatabase admin MongoDB...Content” : “Here is my blog Post.”, “Date” : ISODate(“2015-02-11T03:12:03.061Z”) } 插入 –插入文档对象...“You Blog Post”, “Date” : ISODate(“2015-02-11T03:18:10.509Z”), “comments” : [ ] } 删除 –删除title限定条件的文档...x set default number of items to display on shell exit quit the mongo...shell –特殊集合名处理 如果集合名恰好是和数据库类的一个属性名相同，可以使用db.getCollection进行访问 > db.version function (){ return
搜索即找到跟搜索词句很相似的文本，例如在百度中搜索"人的名"，结果如下 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢？...： 公式已经有了，我们需要将文本转化成可以计算的数据。...文本向量化 使用词袋one-hot的方式，就是形成一个词的字典集，然后将文本中的词投射到词袋中，对应的位置用出现的频次填充，没有的填充零，例如有这么个词袋： 0 苹果 1 手机 2 魅族 3 非常 4...1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0] 转化完成，代入上面的公式计算： B & A = 3/4 = 0.75 B & C = 3/4 = 0.75 B & D = 2/4 = 0.5 从结果上看...下一篇准备写Lucene是怎么应用这个算法做搜索匹配的
:"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2":"我在九寨沟", "3":"我在九寨沟,很喜欢", "4":"很喜欢"} query = "我在九寨沟,很喜欢" # 直接搜索...pre>>>>>', pre) # 先召回 match_pre = text_match_recall( query, doc_dict ) print( '召回的结果...jaccard_sim'] ) mf.init(words_dict=candidate_doc_dict) pre = mf.predict(query) print ('排序的结果...>>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4':...0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>>
grep是“global search regular expression and print out the line”的简称，意思是全面搜索正则表达式，并将其打印出来。...这个命令可以结合正则表达式使用，它也是linux使用最为广泛的命令。 grep命令的选项用于对搜索过程的补充，而其命令的模式十分灵活，可以是变量、字符串、正则表达式。...语法格式： grep [参数] 常用参数： -i 搜索时，忽略大小写 -c 只输出匹配行的数量 -l 只列出符合匹配的文件名，不列出具体的匹配行 -n 列出所有的匹配行，显示行号 -h 查询多文件时不显示文件名...-s 不显示不存在、没有匹配文本的错误信息 -v 显示不包含匹配文本的所有行 -w 匹配整词 -x 匹配整行 -r 递归搜索 -q 禁止输出任何结果，已退出状态表示搜索是否成功 -b 打印匹配行距文件头部的偏移量...，不列出具体匹配的行： [root@linux ~]# grep -l zwx file_* file_1 file_2 file_4 不显示不存在或无匹配的文本信息： [root@linux ~
[Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 1 背景 Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。...经过一番调研和讨论，所谓术业有专攻，文本搜索的工作还是交给外部的第三方全文搜索引擎来做，在保证查询性能的基础上，同时也降低了 Nebula 内核的开发成本。...2 目标 2.1 功能 2.0 版本我们只对 LOOKUP 支持了文本搜索功能。也就是说基于 Nebula 的内部索引，借助第三方全文搜索引擎来完成 LOOKUP 的文本搜索功能。...具体的数据同步逻辑我们将在以下章节中详细介绍。 数据查询性能：刚刚我们提到了，如果不借助第三方全文搜索引擎，Nebula 的文本搜索将是一场噩梦。...4.3 查询逻辑 [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 由上图可知，其文本搜索的关键步骤是 “Send Fulltext Scan Request” → "Fulltext Cluster" →
grep是“global search regular expression and print out the line”的简称，意思是全面搜索正则表达式，并将其打印出来。...这个命令可以结合正则表达式使用，它也是linux使用最为广泛的命令。 grep命令的选项用于对搜索过程的补充，而其命令的模式十分灵活，可以是变量、字符串、正则表达式。...语法格式： grep [参数] 常用参数： -i 搜索时，忽略大小写 -c 只输出匹配行的数量 -l 只列出符合匹配的文件名，不列出具体的匹配行 -n 列出所有的匹配行，显示行号 -h 查询多文件时不显示文件名...-s 不显示不存在、没有匹配文本的错误信息 -v 显示不包含匹配文本的所有行 -w 匹配整词 -x 匹配整行 -r 递归搜索 -q 禁止输出任何结果，已退出状态表示搜索是否成功 -b 打印匹配行距文件头部的偏移量...，不列出具体匹配的行： [root@linuxcool ~]# grep -l zwx file_* file_1 file_2 file_4 不显示不存在或无匹配的文本信息： [root@linuxcool
ack是一个专为程序员设计的文本搜索工具，在很多场景下被认为比传统的grep更方便实用，以下为你详细介绍：基本概念ack由 Andy Lester 开发，它的设计初衷是为了在代码库中更高效地进行文本搜索...指定搜索目录：ack "pattern" /path/to/directory在指定的目录/path/to/directory及其子目录下搜索包含pattern的文本行。...只搜索特定类型的文件：ack --python "pattern"只在 Python 文件（.py扩展名）中搜索包含pattern的文本行。...与 grep 相比的优势智能过滤：ack默认会忽略版本控制目录和二进制文件，避免了在这些无关内容上浪费搜索时间。而grep需要手动添加复杂的排除规则才能达到类似的效果。...文档搜索：在大型文档项目中，使用ack可以方便地搜索特定的文本内容，节省查找时间。局限性依赖安装：ack不是所有系统默认安装的工具，需要手动安装。
egrep 是 Linux 系统中的一个强大的文本搜索工具，用于在文件中查找匹配指定模式的行。它支持使用正则表达式进行高级模式匹配，提供了灵活和强大的文本搜索功能。...例如：egrep -n 'Hello' example.txt2.5 递归搜索目录要在目录及其子目录下的所有文件中递归搜索匹配的行，可以使用 -r 选项。...这只是一小部分正则表达式模式的示例，正则表达式具有很高的灵活性和强大的功能，您可以根据需要使用更复杂的模式进行文本匹配和搜索。...总结egrep 是 Linux 系统中一个强大的文本搜索工具，它支持使用正则表达式进行高级模式匹配。通过结合不同的选项和正则表达式模式，您可以根据需要精确地搜索和匹配文件中的文本内容。...在本教程中，我们介绍了 egrep 命令的基本语法和常用选项，并提供了一些常见的正则表达式模式示例。这些示例可以帮助您理解和应用 egrep 命令进行文本搜索和匹配。
下面介绍的结构化数据/丰富文本摘要准确上来说并不属于SEO 的范畴，但是在某种程度上，其起到的作用堪比SEO 的效果。...结构化数据/丰富文本摘要通俗解释 在介绍结构化数据/丰富文本摘要，先给点通俗的讲解，如图，你在谷歌中搜索的时候，可能会接触过以下“特殊”的搜索结果显示： ? ? ? ?...评分、投票、作者头像、作者G+、面包屑导航（路径）……这个其实就是结构化数据产生的丰富文本摘要。...详细与可作参考的资料 丰富文本摘要 英文是 Rich Snippets，它是Google、Yahoo、Bing、Yandex等搜索引擎为了改善搜索引擎而新提出的一种数据定义方式。...微格式、RDFa 和数据标注工具之间的联系与区别； Schema.org、Schema.org 中文站 一个目前被各大搜索引擎推崇，新一代的提供丰富文本摘要的站点； MG12:评分微数据 Rating
isSingle) throws DaoException {if (ObjectUtils.isEmpty(sourceClazz)) {throw new DaoException("ERROR-DB-DAO0000000008...FleaObjectPool 中的方法，操作的就是实际要池化的 FleaJPAQuery 对象。...FleaObjectPoolFactory 有重载的 getFleaObjectPool 方法，分别获取 默认Flea对象池 和 指定对象池名的Flea对象池。...key="FleaJPAQuery" desc="Flea JPA查询对象池构建者">com.huazie.fleaframework.db.jpa.common.FleaJPAQueryPoolBuilder...总结基于对象池的 FleaJPAQuery 很好地解决了上一版单例模式引出的并发问题；当你想要尽可能少地创建某个对象，同时又要支持并发环境中使用该对象，不妨试试对象池吧。
怎样使搜索结果页 搜索文本框去除(或保留)搜索的内容 如下图 第一步：找到对应的搜索模板的代码 我们都知道，dede有自带的搜索功能，我们只要找到对应的模板，然后把我们想要的代码拿出来就行了。...如下图： 以下代码是已经开发过的都是道理相同，找到 实际上也就是去掉了...value="{dede:global name='keyword' function='RemoveXSS(@me)'/}"的值，这个value=""空值就是去掉了搜索文本框的内容，相反就是保留文本框的内容...，相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识。
首先我们需要在搜索页面获取商品的id，为下面爬取用户评价提供productId。...key_word为搜索的关键字，这里就是【胸罩】 import requests import re """ 查询商品id """ def find_product_id(key_word):...我们通过分析preview发现获取用户评价这个请求响应的格式是一个字符串后面拼接了一个json(如下图)，所以我们只要将无用的字符删除掉，就可以获取到我们想要的json对象了。...而在json对象中的comments的内容就是我们最终想要的评价记录 ?...表,没有自动创建 product_db = db.product # 保存mongo def save_mongo(comments): for comment in comments:
lucene允许你往程序中添加搜索功能，lucene能够把你从文本中解析出来的数据进行索引和搜索 ，lucene不关心数据来源 甚至不关心语种，不过你需要把它转换成文本格式。...也就是说你可以搜索 html网页，文本文档，word文档 ，pdf，或者其他一些 总之 只要能够提取出文本信息的即可。...同样你也可以利用lucene来索引存储在数据库中的数据，以给你的用户提供一些 比如 全文搜索功能等 ，反正lucene的功能很是强大。里面还有很多开源的对不同语言进行分析的插件等。...下面我介绍一个例子 ，这里我进行对 一个txt文档的 每一行进行了 索引的添加 ，也就是说 把每一行 当作一个document对象来处理，实际上在lucene中 每一个document 相当于我们在数据库中的库名...， 而每个field相当于我们的表名 ，它能够对文本进行自动处理去掉里面的一些语气词，它能把你规定的域当作关键词来进行索引 以备查询时使用，lucene比较容易使用 ，但是不如数据库灵活，速度很快。
全文搜索通过支持对非结构化文本数据的直观高效访问来解决此问题，允许用户根据主题或关键思想进行搜索。...ClickHouse 原生文本搜索的局限性 ClickHouse 提供了基本的文本搜索功能，如 hasToken、startsWith 和 multiSearchAny，适用于简单术语查询。...执行文本搜索：当用户发起文本搜索查询时，Tantivy 解析查询语句，提取标记，并在每个段上根据查询条件和 BM25 相关性算法对文档进行排序和评分。...无缝集成能力 MyScaleDB 用 C++ 编写，建立在 ClickHouse 的基础上，并作为人工智能原生应用程序的强大搜索引擎。...通过解决 ClickHouse 的原生文本搜索功能的局限性并引入 BM25 相关性评分、可配置的标记器和自然语言查询等高级功能，MyScaleDB 为复杂的文本搜索需求提供了一个强大且高效的解决方案。
全文搜索为您每天在网站上使用的所有搜索框提供强大的功能，以查找所需的内容。每当您想在Amazon产品数据库中找到该蝙蝠侠手机壳时，或者当您在Youtube上搜索玩有激光灯视频的猫时。...那么，为什么我们要麻烦学习像Elastic Search这样的新复杂技术，又为什么要在我们的系统架构中引入新的复杂性呢？让我们看一下MongoDB文本搜索支持以找出原因。...为此，如果我搜索单词，我将假设MongoDB将返回同一文章 $ db.articles.find( { $text: { $search: "chi" } } ) 这是MongoDB对全文搜索功能的最大限制之一...问题在于它在单词级别上为文档建立索引，因此无法通过使用文本索引来完成所谓的 partial matching 这就是匹配单词的部分部分。 在这一点上，一个功能更强大的文本索引平台很有用。...这将导致不必要的结果，因为我们要 chi 专门搜索文本，而不是 c或ch或chi 。这就是为什么我们必须将分析仪显式设置为标准分析仪的原因。
后两个为分页参数，productId是每个商品的id，通过这个id去获取商品的评价记录，所以我们只需要知道每个商品的productId就轻而易举的获取评价了。再来分析搜索页面的网页源代码 ?...首先我们需要在搜索页面获取商品的id，为下面爬取用户评价提供productId。...我们通过分析preview发现获取用户评价这个请求响应的格式是一个字符串后面拼接了一个json(如下图)，所以我们只要将无用的字符删除掉，就可以获取到我们想要的json对象了。...而在json对象中的comments的内容就是我们最终想要的评价记录 ?...表,没有自动创建 product_db = db.product # 保存mongo def save_mongo(comments): for comment in comments:
丰富的查询支持：MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。....insert(对象>) db..insertOne(对象>) db...."category.name":"联想"}) 不要这样查： db.shop.find({"category":{"name":"联想"}}) find搜索数组 find支持对数组中的元素进行搜索 db.shop.insert...查询结果 find搜索数组中的对象 db.shop.insert({name:"手机",brand:[{name:"华为",price:4000},{name:"小米",price:3000},{name...副本集配置 //在mongod-103机器上启动副本集 //首先使用mongo命令进入控制台 mongo //开启副本集 rs.initiate() //添加节点 rs.add("机器名:端口号")
在封装和继承中，其技术细节很多，但设计的外延却很少，面向对象真正对于程序设计的利器，其实是多态这个特性。 多态在代码形式上的一个重要作用，就是取代switch…case。...在网络上，这两种模型的争论非常激烈，依我来看，失血模型是不符合“封装”这个面向对象特征的。...，无需额外学习），然后就可以直接调用这个对象上的任何方法，来操作文件了。...这个对象本身也代表了在操作系统中打开的这个文件句柄。这些操作完全没有任何组合、顺序上的要求。...面向对象的API的学习，基本上只要看手册就行了，而那些不是类库的API，既要看例程学习使用顺序，又要查手册看参数列表含义。 第二个传统API学习的困难，在于参数的数量。
无法处理用户没有看过的文档以及没有过的查询 企业微信截图_15626513457190.png 概率模型的核心思想就是，假设当前文档是某个用户想要的，那么这其中有多大的概率表明这个查询是来自于此特定用户...这种计算方式，很明显的是它依赖于当前语句的，用处在于处理自然语言中的不确定性，比如要知道某个句子“Today is”下一个单词是”Wednesday”的概率。...这种模型最简单的情况就是 Unigram LM Unigram LM 假设所有单词都是互相独立的，那么单个句子成立的概率就是每个单词出现的概率。...因此为解决这些问题，可以在计算概率上加上log运算函数，改成加法便能得到解决 企业微信截图_15626516529100.png 能转换成所有的单词是因为当所有单词在查询语句中没有的时候，其实就是...，所以可以忽略【针对所有的文档库计算的】，对于中间的部分，可以看到相对长的查询有一个基于因子的log算法，某种程度上是对长度的一种惩罚，越长可以选择较大的因子，而对于第一部分来讲，可以看到，可见的文档的单词概率则类似于
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
