Bird.so，技术问题的搜索结果来自对Stack Overflow的镜像和对谷歌搜索、雅虎搜索、必应搜索的聚合，还有其他各类技术网站的聚合，非常喜欢这个网站，作为技术人员的我，非常喜欢这种清新淡雅、小众而生的感觉...No.2 漫步者 ( https://www.rambler.ru/ ) Rambler，该网站是俄罗斯门户网站，也是俄罗斯三大门户网站之一 ，国内正常访问，不需要翻墙，这个网站的搜索引擎是谷歌提供支持...No.3 MEZW ( https://so.mezw.com/ ) MEZW搜索是一家聚合搜索引擎网站，致力于为用户提供准确、干净的网页内容搜索服务，我们的搜索结果来自海内外不同内容渠道的聚合，登录帐号后您还可以设置屏蔽掉任何不希望看到的网站...No.4 小红伞 （ search.avira.com ） Avira，是世界著名的杀毒软件，中文名：小红伞，来自德国，搜索引擎基于ASK，虽然搜索结果相较较前面的推荐有差异，但相对准确比国内的良心很多...总结 如上四款搜索引擎我经常使用的是Bird.so,而且访问速度杠杠的，搜索技术问题也比较精准。
words.length <= 3 * 104 1 <= words[i].length <= 10 words[i] 由小写英文字母组成 words 中的所有字符串互不相同 题解 Trie+暴力搜索
如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。 在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...例如，如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣，则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎，并获得有关该主题的新闻报道。 与搜索不同，推荐系统通常不接受查询。...例如，在新闻网站上，当用户浏览并单击新文章时，可能会显示几条具有相似主题的新闻文章或其他用户与当前文章一起单击的新闻文章。 表1.1总结了搜索和推荐之间的区别。...在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。但是，最近这种区别变得模糊了。...表1.1：搜索和推荐的信息提供机制
使用 ES + 云开发实战优化网站搜索 大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，带大家优化网站搜索的灵活性。...ES + 云开发搜索优化实战 本文大纲： 鱼皮 - 网站搜索优化 背景 我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。...技术选型 想要提高网站搜索灵活性，可以使用 全文搜索 技术，在前端和后端都可以实现。 前端全文搜索 有时，我们要检索的数据是有限的，且所有数据都是 存储在客户端 的。...实现 由于编程导航的后端使用的是腾讯云开发技术，用 Node.js 来编写服务，所以选用官方推荐的 @elastic/elasticsearch 库来操作 ES。...双写 以前，用户推荐的资源只会插入到数据库，双写是指在资源插入数据库的时候，同时插入到 ES 就好了。
TLDR: 本文针对移动互联网业务中用户在app中既使用搜索又使用推荐服务的场景，提出了一种搜索增强的序列推荐框架SESRec。...短视频场景中用户搜索和推荐行为的例子 如上图，用户观看了一段关于狗的视频后，选择点评论区推荐的query（被动搜索）以了解更多信息。...同传统的序列推荐不同，搜索增强的序列推荐同时考虑了用户的历史搜索行为（提出过的query以及点击过的物品序列，和）和推荐行为（）来建模用户兴趣并预测下一次的交互。...所提算法 为了解决上述问题，我们设计了一个用于序列推荐的搜索增强框架，即SESRec，用于学习推荐中解耦开的搜索表示。...我们分别对搜索和推荐行为提取了用户兴趣表征。下图展示了抽取推荐兴趣的过程，搜索兴趣的抽取过程相同。
打算做一个属于自己的网站,但是从零开始太费时了,就在github淘了一下,发现了一个好东西。...一个开源项目my-site,是使用Docker+SpringBoot2.0+Mybatis+thymeleaf等技术实现的个人网站,可以把它作为springboot技术的学习项目,还可以将其视为一个docker...之后我将会对这个项目进行改造，做成属于自己的一个网站，加一些自己想要的功能，比如资源分享、支持每个用户登录去发布文章等等，从中可以学习或练习一些前后端技能，比如Docker、SpringBoot、thymeleaf...等，还可以自己去扩展，加权限管理shior、集成MyBatis 增强工具Mybatis-Plus、网站监控、压力测试等等 拥有自己的一个专属网站是个很酷且有意义的事，动手搭建看看。...如果想要从零搭建网站，可以模仿着别人去做，模仿是学习的第一步。 my-site项目地址 https://github.com/WinterChenS/my-site 坚持日更:6天
搜索与推荐的区别 1....搜索与推荐的协同作用 推荐中的搜索 推荐服务中基于内容的推荐实际上相当于一种无声的搜索，常常在实现时会采用搜索服务的中的倒排索引等技术，例如基于内容的推荐，常常是通过规则或推荐模型得到用户感兴趣的内容的标签...搜索中的推荐 当搜索出来符合用户的数据量很多时，需要根据推荐服务中用户画像等结果帮助搜索服务匹配用户的需求。例如周一的晚上进行搜索得到的结果列表和周五的晚上进行搜索得到结果列表就会有所差异。...推荐与搜索常常在一个页面中协同为用户提供服务，例如搜索引擎搜索结果页面的关联推荐，电商软件搜索浏览页面的相关推荐等。...参考内容：https://www.6aiq.com/article/1601333030483 ---- - 相关阅读 - 自动化测试的未来趋势 如何构建团队内的反馈氛围 点击【阅读原文】可至洞见网站查看原文
提供定义跳转，引用及搜索等功能。 ? image.png bearychat 可以看成是国产简化版的slack吧 ?...image.png SSL/TLS安全评估报告 评估网站的ssl安全程度 闲鱼搜 默认只让在闲鱼app中搜索，把功能做到了web端 ? image.png
—— 冯学峰 分享一个mvn依赖搜索网站 https://mvn.coderead.cn/ 最快捷的Maven搜索 不依赖于国外网络，每周自动去Maven仓库同步索引到国内。...自研搜索算法，无论单词多长，输入你记得的前几个字母即可。 热度排序，使用的人数越多，结果越智能。 对应仓库地址:https://repo1.maven.org/maven2
接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，...，uM和一组N个项目 V=i1，......这对应于以下事实：在推荐系统中显示了用户和项目，而用户对项目的兴趣由系统中用户对项目的已知兴趣确定。...，可以推荐相对于该用户具有最高分数的项目的子集。...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。
今天推荐一个国外PPT模板站：顶尖PPT，这个算是目前国内最好的PPT模板网站了，里面的模板全都是国外高质量，包含PPT和keynote两种模板，所有模板都是可以直接编辑修改的。...1.jpg 这种高逼格模板目前我只发现以下这个网站有： 顶尖PPT | www.gfxaa.com 分享全球最顶尖，最时尚的keynote、Powerpoint模板。...5.jpg 尚图网 | 76pic.cn 纯PPT下载站点，模板多为国内&国外类型，但数量不如顶尖多，采用会员制度，也是目前全网会员价格最低的一个网站。
作者：杰少 CVR预估中的延迟反馈问题 在很多推荐搜索的建模中，我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于...这在搜索推荐系统中,我们称之为延迟反馈的问题。 炼 问题严峻性 看到这么个描述，我们似乎有了一个直观的理解，但是可能并不会过于重视，我们直观感受是，是的，但是可能比例不会很高吧，有必要重视吗？...在广告推荐中，有一个指标价值是非常大的， eCPM=CPA∗P(conversion,click)=CPA∗P(click)∗P(conversion|click), CPA: Cost per conversion
重点推荐Emoji中文网-传送门。 Emoji中文网是一个Web网站，拥有最全最详细的Emoji图标，同时支持分类、检索、专栏推荐、Emoji小游戏等功能。...我们先看看网站的首页 左侧导航 左导航栏是对Emoji图标的分类，不同分类的表情个数，分类名称都有显示。
人工智能（AI）技术已经在各个行业取得了显著的成果，为了让更多的人了解AI在各个领域的应用和最新进展，推荐三个AIGC（AI in General Context）导航网站。...这些网站适合任何人，无论是AI专业人员还是普通爱好者，都可以从这些网站中获取有趣且实用的信息。...AI Nav 导航（网址） AI Nav 是一个中文AI导航网站，几乎涵盖了AI在各个行业应用的导航网站。在这里可以找到AI在医疗、金融、教育、制造业、物联网等领域经典开源、免费或商业产品。...图片 图片 futurepedia（网址） futurepedia 是个全方位展示AI技术在各行业应用的导航网站。...在各个领域的成功案例、技术演示、实用工具和在线课程，让您可以更直观地了解和体验AI技术的魅力 图片 All Things AI（网址） All Things AI是一个关注AI在各个领域实际应用的导航网站
关于浏览器插件下载的网站我之前也推荐了不少，以前的文章中总结了5个国内可以免费方便下载插件的网站。...最近在网上搜索的时候又发现一个特别棒的（符合我审美）的好网站，于是就将这些网站进行了一个汇总给大家分享一下。希望这些插件能让你的上网浏览体验更好。...点击全部插件-最热，可以看到许多以前我推荐的插件，比如谷歌服务助手、谷歌访问助手、广告净化器、油猴插件等。...下载方便是一个特点，没有乱七八糟的东西，只需要点击推荐下载或者备用下载，就会通过浏览器直接下载了。...插件网 网址：http://www.cnplugins.com chrome插件搬运网站，和上面的网站是同一个人建立（佩服），提供了插件分类、插件推荐、插件百科、插件排行等四大板块， 同样的这个网站下载插件必须关注他的公众号回复一些关键词获取下载
网站SEO提交网站和网站地图到谷歌网站管理员控制台，假设你的网站已经有网站地图并准备告诉谷歌网站地图的位置。在实际操作过程中你可以能会需要多个网站地图，例如文件，图片，视频。...谷歌网站管理员网站认证 访问谷歌网站管理员工具，注册一个谷歌账号并登录到网站管理员后台，提交你的网站，我们学习过提交网站到网站管理员控制台，需要认证你的网站，这只是确认你是否拥有或管理网站的权限。...提交网站地图 通常网站地图是在网站根目录下面有个sitemap.xm文件,其实这个XML网站地图想放到哪里都可以，所以我们就要告诉谷歌网站地图所在位置，操作如下： 在谷歌网站管理员控制台主页上选择你的网站...提交网站和网站地图到搜索引擎就这么简单。 网站所有权认证后谷歌展示更多网站信息 现在谷歌知道你是负责这个网站，可以给你展示关于这个网站的信息。谷歌知道你的网站地图是什么，帮助谷歌索引你的网站。...请记住，你希望该网站地图可以在网页准备就绪的情况下自动更新。请参阅提交搜索引擎部分，确认是否提交你的站点地图，如果不是，立即到谷歌搜索控制台提交操作。
Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。...图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...明显的趋势是，在某些情况下，搜索和推荐将集成到单个系统中，以更好地满足用户的需求，而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术，因为它们在匹配方面很相似。...此外，如果搜索和推荐共享相同的信息对象集（如上述电子商务网站和生活方式应用的示例），则可以联合建模和优化【6】【7】【8】。...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。
因为工作需要，最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。 排序推荐 比较偏向于 输入联想（类似于淘宝，我们输入手机，下面会提示推荐）。 但是本文，重点介绍个性化推荐。...系统推荐： 据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。...排序推荐：结合 用户输入的关键词、系统推荐、个性化推荐 三个维度进行排序推荐。...关于个性化推荐，根据推荐引擎的数据源有三种模式：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐 结合个人理解，具体化简述上面三个概念： （1）基于人口统计学的推荐：针对用户的“性别、年龄范围、...内容推荐和协同过滤推荐 结合 应该能满足大部分需求， 基于人口统计学的推荐看情况，如果有必要再实现。 另外 基于协同过滤 数据量 大的时候 才比较准。这种情况内容推荐 可以补位，推荐类似商品。
不过有的小伙伴可能会想，你不是做搜索，做推荐的吗，为啥去凑人家的 nlp 的热闹~哈哈哈，来了大佬不去凑热闹，拿什么发朋友圈（狗头） 晒一晒邱老师的签名书 其实最近也有一些小伙伴在后台，或者加我微信咨询一些关于搜索和推荐相关的问题...今天借着 nlp 这个开题，简单的扯一下 nlp，搜索，推荐这三个方向，给同学们提供一点参考。 话说，上来就问我（搜索，推荐）这行业还有前途吗？好不好转？自己的情况适不适合？应不应该转？...这是我做搜索以后最明显的体会，导师也多次强调：搜索是需要堆人力的。 推荐的模型折腾了这么多年，其实核心灵魂还是 FM 那一套。...但是我个人更想将「现代化」的搜索定义为 nlp + 推荐的产物。 为什么说「现代化」的搜索呢。...我目前的工作重点也集中在搜索的召回与推荐上，后面文章的分享也会重点在搜索和推荐在召回与排序方向上的收获。
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