场景描述 在ion-content中，拖动滚动条，当滚动条的位置发生改变时，动态修改ion-header-bar的title。...这个时候，下意识地就会想到用on-scroll方法，然后监听到滚动条滚动的位置，判断当位置为多少的时候就去修改$scope.title的值，本以为会动态绑定到视图上，谁知道视图并没有发生改变！...解决方法 原来在on-scroll方法中，改变了值之后，要调用一下$scope.$evalAsync()，这样才能发生改变！
在项目中，有需求需要对一个text类型的大字段进行搜索，结果发现一个比较有意思的问题，本来用的是%LIKE%这样的模糊匹配模式，竟然要一模一样的字符串才能匹配到，后来输出这个两个字符串比较了一下，发现查询前...encode过的字符串两端是多一个一对双引号的，而数据库字段的值在两端也有双引号，但当它们并不是一样的情况下，引号的位置就不同了，这个是导致模糊匹配不出来的原因，解决的办法也简单，只要把传进来的值在进行...json_encode后，执行一下去除双引号的操作就可以了。
由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏，我们希望提出客观的标准来评估搜索结果，而不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验，并评估术语匹配和语义信号所传递的值。...（https://cord19.vespa.ai/） 的事实，我决定花一些时间考虑如何在没有标记数据的情况下，在不同的匹配标准和排序函数之间进行评估。...文本搜索的客观标准 其目标是要有一个客观的标准，并摆脱“它看起来足够好”的标准，这是在没有可靠标签时通常使用的标准。我的建议很简单，我们可以使用文章的标题作为查询，并将相关的摘要作为查询的相关文档。...这太宽泛了，几乎匹配了语料库中的所有文档(89%)，但却获得了良好的召回率和MRR指标(分别为94%和80%)。...我们还可以调优使用weakAND检索多少文档。在本例中，我们将它设置为1.000个文档，以便与语义搜索实验中使用的最近邻操作符进行比较。 语义搜索 表2的第一行是通过语义搜索得到的结果。
现在我们可以开始在我们的应用程序中构建和渲染 3D 对象。 创建场景 场景是允许我们设置要渲染的项目的对象。 它就像一个显示区域，可以将对象放在一起并呈现给浏览器。...该库提供了一个 组件，其中包含用于在 Three.js 中创建渲染器和场景的底层代码。...使用此函数，我们可以通过在每一帧上为其旋转属性添加一个值来为我们的地球设置动画。...结尾 在本文中，我们介绍了 Lunchbox.js 的核心概念，并演示了如何使用该工具在 Vue 中创建 3D 视觉效果。...在本文中，我们创建了一个场景，构建了不同的网格几何体，为网格添加了纹理，为网格添加了动画，并为场景中的对象添加了事件侦听器。
压测信息 数据集 本篇文档中使用到 GIST 数据集，这个数据集在评估 ANN 的性能和准确性时经常使用，数据集来源 ann-benchmarks。...特别注意 由于 vespa-fbench 不支持参数或者配置指定http的认证信息，所以当我们的ES集群有身份认证时，则需要在压测命令的请求头中加入认证信息。...我们需要的执行命令是vespa-fbench 2....克隆项目 dense-vector-ranking-performance 我们需要在ES集群中创建需要压测的索引并导入数据集，以及生成压测的请求 [root@centos ~]# git clone...4.1 创建文件 config/elastic/index_knn.json 定义压测索引的属性： [root@centos dense-vector-ranking-performance]# cat
虽然这些视觉丰富的元素通常被排除在 RAG 工作流程之外，但一种用于从视觉增强文档中检索信息的新方法将简化多模态文档准备，并改变 RAG 和生成式 AI (GenAI) 的潜力。...使用 PaliGemma，ColPali 可以直接从文档图像创建高质量的上下文嵌入，而无需进行文本提取、OCR 或布局分析等复杂步骤。这种简化的方法使索引更快、更容易，从而提高了文档检索的效率。...有了 ColPali 和 Vespa，开发人员仅使用文档页面的可视化表示，即可为 PDF 等复杂文档格式构建一个完整的 RAG 管道。...Vespa 的复杂张量框架和计算引擎无缝容纳 ColPali 嵌入，以便通过 Vespa 排名表达式实现后期交互评分。...您可以使用我们的综合笔记本探索 ColPali 的潜力，展示如何在 Vespa 中利用 ColPali 嵌入。深入视觉文档检索的世界，亲自体验 ColPali 的强大功能！
AI增强与向量检索能力，支持在端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成，10亿级向量检索平均响应延迟控制在毫秒级，助力客户实现由AI驱动的高级搜索能力，为搜索与分析带来全新的前沿体验...压测信息 数据集 本篇文档中使用到 GIST 数据集，这个数据集在评估 ANN 的性能和准确性时经常使用，数据集来源 ann-benchmarks。...特别注意 由于 vespa-fbench 不支持参数或者配置指定http的认证信息，所以当我们的ES集群有身份认证时，则需要在压测命令的请求头中加入认证信息。...我们需要的执行命令是vespa-fbench 2....克隆项目 dense-vector-ranking-performance 我们需要在ES集群中创建需要压测的索引并导入数据集，以及生成压测的请求 [root@centos ~]# git clone
该项目以 Dota 英雄中的 Rubick 为名，因为他可以使用其他英雄作为插件完成任务。...它能够选择大型语料库中的一部分数据，并对其进行评估和聚合，在不到 100 毫秒内返回结果。...Vespa 具有高可用性和高性能，并且已经在许多互联网服务和应用程序上使用，每秒为这些应用程序处理数十万个查询请求。...，让你可以更快更好地创建 API。...除此之外还有以下优点： 可以在线使用或下载安装 提供了强大的插件系统来增强其功能 支持多语言：中文和英文 多协议支持：HTTP REST 和 Websocket 包含API 文档设计与测试 Mock 功能
这就是 ANN 的作用所在，它无需查看每一本书即可找到最接近的匹配书。它的工作原理如下： 索引：创建一个可以快速指向最相似书籍的特殊索引。 近似值：使用此指数来估计哪本书可能是最接近的匹配。...虽然我们无法轻松地在幻灯片上描绘它或完全可视化它，但从数学上讲这是可行的，原理保持不变：您在多维空间中有向量，然后计算它们之间的相似性。...具有红色、绿色和蓝色成分的颜色是最简单的例子。在现实生活中，它通常更复杂。 例如，在文本搜索中，我们可以将文档表示为高维向量。这引出了"词袋"的概念。...基本上，您可以创建一种特殊的索引，忽略没有搜索词的文档。因此，您不必每次都针对搜索检查每个文档。稀疏向量也很容易理解，从某种意义上说，它们可以进行逆向工程。...在他们的方法中，他们使用经典的 BM25 作为第一阶段排名模型，并仅根据 BM25 模型计算排名前 K 个文档的混合分数。结果发现，混合搜索模式在大多数测试中都优于它们中的每一个。
在 Node 中，Http 是首要的。Node 为创建 http 服务器作了优化，所以你在网上看到的大部分示例和库都是集中在 web 上(http 框架、模板库等）。...在浏览器中执行的大多数事情都可以使用 Puppeteer 完成，比如： ● 生成屏幕截图和 PDF 页面。 ● 检索 SPA 并生成预渲染内容（即“SSR”）。 ● 从网站上刮下内容。...● 自动提交表单，UI 测试，键盘输入等 ● 创建一个最新的自动测试环境。使用最新的JavaScript和浏览器功能，在最新版本的 Chrome 中直接运行测试。...Serpent.AI 中包含大量支持模块，在以游戏为开发环境时经常遇到的场景提供解决方案，同时也提供加速开发的 CLI 工具。支持 Linux、Windows 和 MacOS 。...11 开放大数据服务引擎 vespa https://github.com/vespa-engine/vespa Star 2157 Vespa 是雅虎开源的针对大数据集的低延迟计算引擎。
在最新的报告“向量数据库概览，2024 年第二季度”中，Forrester 强调了 20 多个向量数据库，并将它们分为两大类：专门的原生 向量数据库 和将向量存储集成到更广泛数据生态系统中的多模态数据库...它通过将相似向量聚类到查询结果中来组织数据，并支持合规性，同时还搜索表格、文本和向量以查找特定值、文档匹配和相似性搜索，以使用人工智能模型生成推断。...ML 模型在历史数据中查找模式以预测趋势、识别异常、对结果进行排名/评分并推荐行动。它们主要选择表格、文本或图像等数据以供进一步使用。...生成式人工智能模型根据现有数据生成文本、图像、音频或视频等内容，预测序列中的下一个元素。 这些模型通常在人工智能数据库中托管和运行，它们根据接收到的数据学习模式、进行推断并创建输出。...Vespa：一个开源的 AI 工程师平台 Vespa.ai 是一个开源平台，用于开发和运行针对搜索、推荐、个性化和检索增强生成 (RAG) 的实时 AI 驱动应用程序。
实现语义搜索的挑战正如大多数矢量搜索供应商所宣传的那样，语义搜索系统的基本设计有两个简单的（这很讽刺） 步骤：计算文档和查询的嵌入。某处。不知何故。你自己想办法吧。...有没有办法客观地衡量参考数据集的好坏？BEIR 基准学术论文 “ BEIR：信息检索模型零样本评估的异构基准” 提出了 IR 方法的基准和数据集的参考集。...我们会得到下面这些数字：图片从这张表中我们可以得出两个明显的结论：最初的原始BERT 嵌入是为了下一个单词预测而设计的，并不是用于语义搜索和文档相似性。...all-MiniLM-L6-v2 是一个很棒的模型，但它太小，无法用 10M 参数捕获搜索中的所有语义差异。在大小和性能之间找到平衡对于构建出色的嵌入模型至关重要。...供应商的博客文章介绍了Vespa关于ColBERT实现的内容，以及Elastic关于 ELSER 的内容。
2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...答案2023-10-14： 大体过程如下： 1.初始化一个栈stack和索引指针i、j，分别指向pushed和popped的起始位置。...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...时间复杂度分析：遍历pushed数组的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。...= pushed.size(); int size = 0; for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) { // i : 入栈数组，哪个位置的数要进栈
3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。...3.Vespa：•优点：实时大数据处理，灵活的数据模型，内置机器学习功能，适用于多种场景。•缺点：可能不如其他专用向量数据库在向量搜索性能上快速。...要将 Elasticsearch 中的分词器与向量搜索结合，可以在索引创建时设置分词器，以便在存储文本数据时对其进行处理。...将文本和生成的向量一起存储在新创建的索引中： curl -X POST "localhost:9200/text-vector-index/_doc/1" -H 'Content-Type: application...需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据所选的向量化模型和分词器对这个过程进行调整。在选择向量搜索引擎时，应该考虑数据集的大小、查询性能和扩展性需求。
工程师可以使用它来在导入过程中向量化他们的数据，或提交自己的向量，最终创建问答提取、总结和分类系统。...Vespa |inline Vespa: https://vespa.ai/ GitHub stars: 4.5k 解决问题： Vespa是一个开源的数据服务引擎，允许用户在服务时存储、搜索、组织和在大量数据上进行机器学习判断...Vespa的关键特性包括： 写入确认：向客户端确认写入，并在数据持久且在查询中可见时，在几毫秒内发出 持续的写入速率：在服务请求时，每个节点每秒可以交付数千到数万次写入 数据冗余复制：可以配置冗余复制...OpenSearch的关键特性包括： 作为向量数据库，OpenSearch可用于多种目的，如搜索、个性化、数据质量和向量数据库引擎 在其搜索用例中，可以找到多模态搜索、语义搜索、视觉搜索和生成式AI代理...您可以使用协同过滤技术创建产品和用户嵌入，并用OpenSearch为您的推荐引擎提供动力 OpenSearch用户可以使用相似性搜索来自动化数据中的模式匹配和重复，以帮助数据质量操作 解决方案允许创建一个集成的
在这个生态中，核心组件包含三个部分：LLM 负责最后问题的摘要和润色；向量数据库保存数据；还有 LangChain 和 llama_index 这样的中间件负责其他的部分，主要包括：把文档切分好转化为向量...这 Top K 个粗筛结果根据一些相对固定的因子进行排序，比如 Web 搜索引擎中的 PageRank 或者企业搜索引擎中的文档词频统计信息如 TF/IDF 等。粗筛之后还需要对返回结果作精排。...搜索引擎采用的倒排索引，是基于分词后的结果，倒排索引会根据文章内的不同词的统计信息建立词与包含这些词的文档间的映射关系。相应的查询则是通过把问题变为关键词，再从索引中获取结果。...本质也是搜索引擎的进化，只是比搜索引擎多做了以下几件事： 用 LLM 重新理解用户的提问，并解析为更清晰的搜索语句； 调用搜索引擎，比如 Google、Bing 的 API，创建了自己的索引库，来构建特定领域的索引库...没有办法胜任的。
之所以叫伪元素，是因为他修饰不在文档树中的部分；不是真实存在的； ? 伪元素实用小技巧 ? 1.清除浮动 何谓清除浮动—？...方法：把父容器的高度撑起来，考虑到浮动了的元素并没有脱离正常文档流，而其它元素会围绕着它环绕，所以清除浮动简单有效的办法就是让环绕的元素不可环绕，把它变成一把尺子，放在最后面，把所有浮动的元素顶起来，而这把尺子就是一个设置了...在开发中如果我们遇到类似这样的需求我们？我们应该如何只用一个简单的css元素去实现他？ 方案：一个p标签,左右两条线用before和after画出来： ?...1.counter-reset: 属性创建或者重置一个或多个计数器； 2.counter-increment: 属性递增一个或多个计数器值； 3.content: 与:before 及:after...没有用到一行js代码，你可以试一试;这个主要是结合:checked和counter，用before/after纯CSS实现的，这种纯粹是炫技； 4.平行四边形 有没有办法只让容器的形状倾斜而保持其内容不变呢
紧接着，在resources目录下创建一个shiro.ini文件，将官网提供内容配置内容复制进去： # =================================================...继续创建一个Tutorial类，将官网提供的代码复制进去，由于采用的是1.7.0版本，官网实例中下面的代码已经没办法正常运行了： Factory factory = new...("someKey", "aValue"); // 6.再次从会话中获取存储的内容，并比较与存储值是否一致。...； 5、向会话中存储一些内容（不需要web容器或EJB容器）； 6、再次从会话中获取存储的内容，并比较与存储值是否一致； 7、判断当前用户是否认证； 8、将账号和密码封装到UsernamePasswordToken...在实践中，可根据具体情况进行初始化，比如实例中通过Environment加载文件，也可以直接创建DefaultSecurityManager，在web项目采用DefaultWebSecurityManager
之所以叫伪元素，是因为他修饰不在文档树中的部分；不是真实存在的； ? 伪元素实用小技巧 ? 1.清除浮动 何谓清除浮动—？...方法：把父容器的高度撑起来，考虑到浮动了的元素并没有脱离正常文档流，而其它元素会围绕着它环绕，所以清除浮动简单有效的办法就是让环绕的元素不可环绕，把它变成一把尺子，放在最后面，把所有浮动的元素顶起来，而这把尺子就是一个设置了...在开发中如果我们遇到类似这样的需求我们？我们应该如何只用一个简单的css元素去实现他？ 方案：一个p标签,左右两条线用before和after画出来： ?...1.counter-reset: 属性创建或者重置一个或多个计数器； 2.counter-increment: 属性递增一个或多个计数器值； 3.content: 与:before 及:after 伪元素配合使用...没有用到一行js代码，你可以试一试;这个主要是结合:checked和counter，用before/after纯CSS实现的，这种纯粹是炫技； 4.平行四边形 有没有办法只让容器的形状倾斜而保持其内容不变呢
Shiro简介 在Web系统中我们经常要涉及到权限问题，例如不同角色的人登录系统，他操作的功能、按钮、菜单是各不相同的，这就是所谓的权限。...**SessionManager：**shiro的会话管理器； **SessionDAO：**用于会话的CRUD，比如存储到ehcache或者redis中的会话增删改查； **CacheManager：...**缓存控制器，来管理如用户、角色、权限等的缓存的；因为这些数据基本上很少去改变，放到缓存中后可以提高访问的性能 **Cryptography：**密码模块，Shiro提高了一些常见的加密组件用于如密码加密...进行认证逻辑处理 调用AuthenticationStrategy进行多Realm身份验证 调用对应Realm进行登录校验，认证成功则返回用户属性，失败则抛出对应异常 我们从login方法开始debug一下流程，用简要方式追踪...---- 推荐阅读： 分享一套SpringBoot开发博客系统源码，以及完整开发文档！速度保存！ Github上最值得学习的100个Java开源项目，涵盖各种技术栈！
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