搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
计算广告学(Computational Advertising)是一门广告营销科学，以追求广告投放的收益最大化为目标，重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型问题，涉及到自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。计算广告是依据给定的用户和网页内容，通过计算得到与之最匹配的广告并进行精准定向投放的一种广告投放机制。其目的是为用户提供最易于接受的优质广告；对于广告主的广告投放效果负责。综合用户和广告主之间的关系。进行广告竞价产生最大收益。
图数据库的查询性能可以通过合理建模、索引优化、避免全图查询、使用搜索算法、批量操作、数据分片、缓存机制以及查询性能测试和调优等多个方面进行提升。
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。
今天优化了一个，join关联查的语句，需要优化join的语句，那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼，百战百胜！！
总之，BF算法可以应用于文档管理软件的窗口列表查询、窗口状态监测和窗口内容监控等场景中，能够帮助用户更加方便、快速地监控和管理窗口。同时，BF算法具有查询速度快、内存占用少、误判率可控等优点，能够在文档管理软件中发挥其优势。
上回我们已经学习了一些简单的搜索功能，比如设置搜索语句、分页方法、数量查询以及高亮和折叠的查询效果。而今天，我们将更加深入地学习其它搜索相关的内容。最核心的，就是布尔查询，也就是类似于我们在数据库中的 AND 和 OR 之类的语法。不过在这之前，就像是 Explain 可以分析数据库的查询语句一样。XS 也为我们提供了一个可以查看分词结果以及查询条件的方法，我们得先来学会它的使用。
我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。
转载自Tarjan算法 LCA问题（Least Common Ancestors，最近公共祖先问题），是指给定一棵有根树T，给出若干个查询LCA(u, v)（通常查询数量较大），每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先，即找一个节点，同时是u和v的祖先，并且深度尽可能大（尽可能远离树根）。 LCA问题有很多解法：线段树、Tarjan算法、跳表、RMQ与LCA互相转化等。本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现。 一 LCA问题 LCA问题的一般形式：给定一棵有根树，给出若干个查询，每个查询要求指定节点u
HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ） 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。
加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路。
SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。在上一篇文章中，我们分享了评估查询语句的步骤和方法（参考：如何编写更好的SQL查询：终极指南（上））今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题，也可以是查询问题。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储，一般使用的都是不可逆的慢hash算法，慢hash算法可以避免暴力破解（典型的用时间换安全性）。 在检索时我们既不需要解密也不需要模糊查找，直接使用密文完全匹
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储，一般使用的都是不可逆的慢hash算法，慢hash算法可以避免暴力破解（典型的用时间换安全性）。 在检索时我们既不需要解密也不需
来源：ningyu1.github.io/20201230/encrypted-data-fuzzy-query.html 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储，一般使用的都是不可逆的慢hash算法，慢hash算法可以避免暴力破解（典
综上，选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度，同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中，可以尝试使用不同的压缩算法，通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
今天的算法可能有点难，但是如果我们只需要会使用 RMQ 问题的 ST 算法模板，这种程度就已经可以了！因为 RMQ 问题除了最优解的 ST 算法，剩下的都是高级数据结构的应用，例如：线段树、树状数组、Splay、Treap 甚至是主席树（额，我什么都没有暗示，业界就是这个名字）。好了今天我们从两个角度来解决这个问题。ST 算法和线段树。当然如果你对高级数据结构感兴趣，我也会在以后的文章中更新这个系列。
k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。
left join 左连接，用法如下，这种查询会把左表(student)所有数据查询出来，右表不存在的用空表示，结果图如下
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
嵌套查询是 SQL 中表达能力很强的一种机制，既给应用带来了方便也给查询优化带来了很大的挑战。本文总结一下经典的单机系统对嵌套查询的优化。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象（如集或成员）或标量值（如字符串或数字）。
数组 中的元素 是 已经 排序好的 , 由于 元素 是有序的 , 因此在 查询目标值 的时候 , 可以更加高效 的查询 其所在数组的索引 ;
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的，这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
Link：https://journals.asm.org/doi/epub/10.1128/msphere.00916-21
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在一段时间内对观察结果的记录。
Cobar 虽然是一款“古老”的数据库中间件，但目前不少公司仍然在用它，且它包含了不少有意思的算法和实现，今天就来分享 Cobar 提出的一种在分库场景下对 Order By / Limit 的优化。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：Netflix探索了许多通过机器学习提升视频生产效率的方式，比如对话搜索和视频搜索。但由于不同项目均独立开发，维护成本巨大。目前，Netflix正在着手解决这一问题。本文来自Netflix科技博客。 文 / Guru Tahasildar, Amir Ziai, Jonathan Solórzano-Hamilton, Kelli Griggs, Vi Iyengar 译
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
来源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region
原标题 | Few-Shot Image Classification with Meta-Learning
关系：实际上是一张二维表，表的每一行是一个元素，每一列是一项属性。 元组：指的是一个关系上属性集的笛卡尔积的一个元素。大部分情况一下，我们可以理解为表的一行数据。
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅，如果您是 DAX 的熟练选手，可以试试以下题目。
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