一、 搜索 1.DSL搜索 全部数据没有任何条件 GET /shop/goods/_search { "query": { "match_all": {} } } 查询名称包含 xxx 的商品，同时按照价格降序排序..." } }, "_source": ["name", "price"] } 2、query filter 搜索商品名称包含xxx，而且售价大于25元的商品 GET /shop...） 短语搜索的功能和全文检索相对应，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回 phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中...、分析 5.x以后对排序，聚合这些操作用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启。...": { "terms": { "field": "tags" } } } } size表示不返回文档 只返回聚合分析后的结果 group_by_tags和all_tags 只是给本次聚合
联邦学习中的模型聚合 在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(global)的模型都由多个分量模型集成...该论文最关键与核心的地方在于将各任务节点学习到的模型进行聚合/通信，依据模型聚合方式的不同，可以将模型采用的算法分为client-server方法，和fully decentralized(完全去中心化...)的方法 因为有多种任务聚合器(Aggregator)要实现，采取的措施是先实现Aggregator抽象基类，实现好一些通用方法，并规定好抽象方法的接口，然后具体的任务聚合类继承抽象基类，然后做具体的实现...我们先来看任务聚合器(Aggregator)这一抽象基类 class Aggregator(ABC): r"""Aggregator的基类....最终得到一个clients子集列表并赋予self.sampled_clients """ 1.client-server 算法 这种方式的通信/聚合方法也称中心化(centralized
基于Java的开源 Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎 2.0发布了 专注是不断前进的指南针 --- 题记 基于Java的开源 Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎 2.0发布了....Carrot2 可以自动的把自然的搜索结果归类（聚合聚类）到相应的语义类别中，这个功能是通过Carrot2一个现成的组件完成的，除此之外Carrot2 还包括了很多其他的搜索结果聚合聚类算法 search...Carrot2 2.0 的一个亮点是速度和易用性的提高。...lingo and 3g 呵呵 )-- 提供高性能的文档聚合引擎 ，这个引擎功能十分强进，他提供基于层级的,同义的 , 标签过滤的等功能。...IDOL由动态推理引擎 (DRE)、分类服务器、用户服务器等模块组成，DRE 可实现概念识别、自动摘要、有效识别、自动超链接、自然语言检索等核心操作，分类服务器可实现自动聚类、自动分类、自动目录生成等功能操作
作者的方法涉及可合并模型的聚类和最佳合并策略选择，以及通过模型混合将聚类集成在一起。...作者的目标是提出一种系统性的方法，以在所有知识领域产生一个更强大的聚合模型。具体来说，统一LLM主要通过合并和混合的方式将单个LLM集成在一起。...启发式-系数构建在启发式-平均的基础上，通过每个回合使用不同的系数将已合并的模型与新候选模型相结合。 启发式-相似度选择具有最高或最低相似度的候选模型，并使用系数搜索将其与之前合并的模型相结合。..._块 Level 混合_通过将具有相同索引的每个LLM的相同索引的Transformer块聚合为专家，并添加块状路由器，创建MoE模块。...A：是的，通过贪心搜索方法。在本节中，作者探索了三种潜在的模型选择启发式方法，并在图4(a)中报告了结果。 作者包括了在合并前实现最佳平均性能的最佳单一模型（模型参与者）。
一、python中如何创建类？ 1. 直接定义类 class A: a = 'a' 2. 通过type对象创建 在python中一切都是对象 ?...其实A这个类也是一个对象，它是type类的对象，可以说type类是用来创建类对象的类，我们平常写的类都是type类创建的对象，再由创建的对象再去创建我们平常使用的对象，我们可以看看type的官方文档...中，name是这个类的名字，bases是这个类的基类（是一个元组），dict是这个类的属性（是一个字典），我们通过type实现上面的例子中A类的创建 A = type('A', (), {'a': 'a...我们已经知道，类也是对象，那么我们在创建类的时候，可不可以控制类的创建过程？当然是可以的，这就是元类编程。 三、如何实现元类编程？ 1....B类种的代码，控制A类的创建，这个例子也是为A类添加了一个类属性a。
用到京东的对其搜索应该不会陌生，其搜索也是使用elasticsearch完成的，下图为一个搜索效果图： 搜索筛选条件会根据查询返回的结果动态变化，要实现这个功能就要用到elasticsearch的聚合功能...template配置，aggProperties部分为动态聚合所用，通过aggProperties下面的值动态聚合满足条件的搜索结果所具有的所有属性，比如光泽度、熔点等，而searchProperties...是为搜索使用，先说下属性动态聚合的实现，下面是elasticsearch的查询脚本： { "from" : 0, "size" : 100, "query": { "bool":{...field": "aggProperties.value" } } } } } } } } 通过上面的搜索得到下面结果...，把aggregations中的数据处理后返回给前端就可以实现类似京东的商品搜索效果。
目录 通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制 一、引言 二、语义搜索与 MongoDB Atlas 的背景 三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能 1....三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能 MongoDB Atlas 的向量搜索通过将文本、图像等内容向量化并存储在数据库中，实现基于向量相似度的检索。...向量搜索的实现方式 在 MongoDB Atlas 中，向量搜索的核心是将内容向量化并存储到文档的字段中，并通过余弦相似度或欧氏距离计算相似性。...它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。...RAG 模型通过检索相关的背景信息作为生成模型的输入，显著提高了生成结果的准确性和可靠性。
通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。 类的生命周期 我们先来看下类的生命周期，包括： 加载 连接 初始化 使用 卸载 其中加载、连接、初始化属于类加载过程。...类加载过程 JVM的类加载的过程是通过引导类加载器（bootstrap class loader）创建一个初始类（initial class）来完成的，这个类是由JVM的具体实现指定的。...双亲委派模型# 概念# 每一个类都有一个对应它的类加载器。在加载类的时候，是采用的双亲委派模型，即把请优求先交给父类处理的一种任务委派模式。...系统中的类加载器在协同工作的时候会默认使用 双亲委派模型 。 双亲委派模型的理论很简单，分为如下几步： 即在类加载的时候，系统会首先判断当前类是否被加载过。...如果我们不想打破双亲委派模型，就重写 ClassLoader 类中的 findClass() 方法即可，无法被父类加载器加载的类最终会通过这个方法被加载。
为了充分利用生成式机器学习模型 的无数优势，各组织纷纷将数据嵌入到各种形式的向量相似性搜索中。许多组织专注于提示工程，以获得最佳的即席问答、自然语言搜索和数据摘要结果。...据Marqo 首席执行官 Tom Hamer 称，“向量相似性搜索的质量取决于向量嵌入的质量。” 优化结果需要对创建嵌入并（通常）执行基于嵌入的搜索的模型进行微调或训练。...据 Marqo 首席技术官 Jesse Clark 称，使用通用嵌入模型（例如 OpenAI 或 Google 提供的模型）的组织，其搜索结果可能比使用不支持摘要或语义搜索的关键字搜索算法 BM25 的结果更差...然而，通过利用旨在微调嵌入模型的解决方案（可以在几小时或几分钟内完成训练，具体取决于训练数据集的大小），组织可以使基于嵌入的搜索的效率翻倍。...在生产环境中，“它比之前使用的关键字系统差了大约 50%，从商业角度来看，这是灾难性的，”Clark 说。 微调嵌入模型 组织通过使用与其部署最相关的自身数据重新训练某些参数来微调嵌入模型。
find：从指定目录下递归地遍历其各个子目录，将满足条件的文件或者目录显示在终端 基本语法：find 搜索范围 选项 选项： -name：按名字 -user：按用户名 -size：按大小，find -size...locate指令利用事先建立的系统中的所有文件名称及路径的locate数据库实现快速定位给定的文件。...locate指令无需遍历整个文件系统，查询速度快，为了保证查询结果的准确度，管理员需要定期更新locate时刻。...基本语法：locate 搜索文件 由于locate指令基于数据库进行查询，所以第一次运行时，必须使用updatedb指令创建locate数据库。 ? 权限不够，使用sudo updatedb ?...grep和|：grep过滤查找，管道符“|”表示将前一个命令的处理结果输出传递给后面的命令处理。
最近有朋友提醒我，说我发的小短文已经喧宾夺主了，这也是没办法的事情，为了原创，至少得300字，最近我们的内容编辑给我打磨新课时，也总跟我强调获得感，我就想着吧，这300字要是还在说视频里的东西，获得感确实不够...今天视频是元模型，所以就想起来大家常聊的底层思维，元模型号称模型的模型，当然，这东西可抽象，也可具象，反映的是你对事物的理解，没啥法律规定一定要去抽象到什么程度，方法不是律法。...元模型的归纳能力也是底层思维的一种吧，思维穿透性，能不能在复杂的外表下，找到几个关键点形成运转模式，最近刘润老师分享的他自己那个“声誉、学识、作品”的轮子也挺好，如果没有这种能力，会怎么样？...把简单问题搞复杂了，把复杂问题过度简化了，最终成为别人的案例课，当然，反面教材的概率可能更大。
联邦学习 (FL) 中常见的3种模型聚合方法 联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法，它使多个设备（例如物联网 (IoT) 设备）或计算机能够在模型训练完成时进行协作，而无需共享它们的数据。...FL的客户端与中央服务器共享他们的模型更新以聚合更新后的全局模型。 全局模型被发送回客户端，客户端可以使用它进行预测或对本地数据采取其他操作。 FL的关键概念 数据隐私:适用于敏感或隐私数据应用。...模型聚合:跨不同客户端更新的模型并且聚合生成单一的全局模型，模型的聚合方式如下： 简单平均:对所有客户端进行平均 加权平均:在平均每个模型之前，根据模型的质量，或其训练数据的数量进行加权。...联邦平均:这在减少通信开销方面很有用，并有助于提高考虑模型更新和使用的本地数据差异的全局模型的收敛性。 混合方法:结合上面多种模型聚合技术。...个模型聚合方法
接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...具体来说，我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法，包括偏最小二乘（PLS）【2】，潜在空间中的规则化匹配（RMLS）【3】，以及监督语义索引（SSI）【4】【5】。...2.3.1 偏最小二乘 偏最小二乘（PLS）是最初提出的用于统计回归的一种技术【6】。结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。...这是一个非凸优化问题，然而，全局最优是存在的，可以通过使用 SVD（奇异值分解）来实现【7】。 2.3.2 到潜在空间的正则化映射 PLS 假设映射函数是正交矩阵。...因此，匹配函数变为： 单位矩阵的添加意味着 SSI 在使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。 矩阵 W 的对角线对出现在query和文档中的每项给出一个分数。
通过结合主动干预的两个最新发展，我们提供了一个这些现象的正式模型，并模拟了“过度思 考情境”是如何发生的——持续到一个人的想象中出现不太可能、但令人厌恶 且令人兴奋的情境。...这种强有力的结合让 我们——第一次——创造出一种智能体，它的情感状态会因其对未来可能事件 的内部策划而改变。在这篇短文中，我们提出了潜在的生成模型，并讨论了它的含义。我们还展示了一些简短的说明性模拟。...为了实现这一点，我们用贝叶斯自适应深度时态树搜索来扩充马尔可夫决策过程，该搜索由递归地对反事实未来评分的自由能泛函来指导。...我们的模型再现了一种常见的现象，即反复思考一种情况，直到不太可能，然而令人厌恶和令人兴奋的情况出现在一个人的想象中。作为概念的证明，我们展示了某些超参数如何引起神经认知动力学，以表征想象诱发的焦虑。...超越Yann LeCun：世界模型的学习和推理
java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.*; import java.util.regex.Pattern; /** * 在服务发现 (Discover) 场景下的聚合辅助工具类...excludeServices(serviceName, excludeService); } 覆盖 ServiceUtils 类： 由于无法直接修改第三方库的源码，我们可以通过创建一个新的 ServiceUtils...通过将自定义的 ServiceUtils 类标记为 @Primary，Spring 会优先使用我们定义的类。...在 Spring 配置中，确保新的 ServiceUtils 类被正确加载。...org.springframework.context.annotation.Primary; import org.springframework.util.CollectionUtils; /** * 在服务发现 (Discover) 场景下的聚合辅助工具类
---- 概述 继续跟中华石杉老师学习ES，第39篇 课程地址： https://www.roncoo.com/view/55 ---- 案例 需求： 统计指定品牌下每个颜色的销量 原始数据： ?...---- 示例 类比下SQL： select count(*) from tvs.sales where brand = '小米' group by price es aggregation的范围 scope...，任何的聚合，都必须在搜索出来的结果数据中之行，搜索结果，就是聚合分析操作的scope ....统计“小米”品牌下每个颜色的销量 GET /tvs/sales/_search { "query": { "term": { "brand": "小米" } },
Android 还可以通过 JNI 来调用 Java 一个类的构造方法，从而创建一个 Java 类。 调用构造方法 调用构造方法的步骤和之前调用类的实例方法步骤类似，也需要获得对应的类和方法 id。...对于类，通过 FindClass 可以找到对应的 Java 类型。...完成了以上准备条件后，就可以通过 NewObject 来调用构造方法，从而创建具体的类。...通过这种方法，同样可以创建一个 Java 中的类。 调用父类的方法 可以通过 JNI 来调用父类的实例方法。...在子类中通过调用 CallNonvirtualMethod 方法来调用父类的方法。
作者 | 陈志祥 编辑 | 刘冰一 在计算机视觉和计算机图形学中的很多关于一类物体的表征使用到三维形变模型（3DMM）。...本文提出了一种用于深度三维形变模型的特征聚合方法，通过注意力机制进行对不同层特征之间的关系进行建模，旨在提高深度三维形变模型的能力，以实现对物体形状细节的更好描述。...通过该模块，我们可以实现对聚合权重和感受野的同时学习。并且通过灵活配置key和query，该模块可以适配于上采样和下采样。...在此，我们将查询向量和键向量建模成顶点序号而非顶点特征的函数。换言之，我们旨在学习类感知的映射矩阵而非实例感知的映射矩阵。...我们还可以使用三维形变模型通过在隐空间进行算数操作，实现不同身份之间的形变转移。上图中给出了人脸和人体上的结果，可以看出使用可学习的特征聚合有利于形变的捕获。
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。...这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。...带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。 匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f（q，d）（或条件概率分布 P（r∣q，d））的匹配模型。...学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。 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，......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。
3) 类的属性即类的数据职责，类的操作即类的行为职责 一、依赖关系(Dependence) 依赖关系（Dependence）：假设A类的变化引起了B类的变化，则说名B类依赖于A类。...Button buttons[]; …… } public class Button { … } 四、聚合关系（Aggregation） 聚合关系（Aggregation）...• 聚合关系(Aggregation) 表示一个 整体与部分的关系 。...通常在定义一个整体类后，再去分析这个整体类的组成结构，从而找出一些成员类，该整体类和成员类之间就形成了聚合 关系。...• 在聚合关系中， 成员类是整体类的一部分 ，即成员对象是整体对象的一部分，但是成员对象可以脱离整体对象独立存在。 在 UML 中，聚合关系用带空心菱形的直线表示。
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
云直播
对象存储
