最近收集的两个搜索的case，如下： 案例一： 使用 A关键词：“中国诚通控股公司”搜索，不能搜到 B结果“中国诚通控股集团有限公司” 从关键词字面上看，确实不应该出现这种问题，因为A的关键词完全被 B包含，如果说搜索B，搜不到A到还可以接受，因为 在关键词越长的情况下，term之间是AND的关系，这样返回结果集就越少，这一点从Google或者其他电商的搜索都可以得到测试确认， 看到这种问题， 中文分词的问题，一般是由词库引起的，那么如何解决上面的问题呢？ 这时才会发现无论你怎么改，都有引发一些新的问题，所以搜索引擎对中文检索来说，如果能保证90%的搜索效果是最优的， 就已经是非常不错的结果了，下面接着谈： 既然AND+OR+修改词库的方式，都不太理想 这样以来，无论你有多少种变化方式，在搜索引擎看来，就有只有一种原始 状态，把复杂的问题简单化，然后操作，是不错的一种处理方式，反映到这个例子中，我们可以使用同样的办法，比如有限责任公司，在索引和搜索的时候
PHPCMS默认的搜索结果是越旧的文章排在越前面，缺少活度。在网上的解决办法把最新的文章排在前面，其实我觉得最相关的文章排在前面才是最合适的。 修改的页面：phpcmsmodulessearchindex.php 搜索 $data = $this->content_db->select($where, "*"); 最新文章排在前面，就把代码替换为 search_q%' ORDER BY CASE WHEN title LIKE '%$search_q%' THEN 2 ELSE 0 END DESC, id DESC"); 意思为如果标题中出现搜索关键字
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笔记三个小问题： （1）：使用solrj添加索引时，主要有两种方法， 第一种是直接使用solrinputDoucument的方法添加。 当使用第二种时，需要注意一个问题，如果一个对象里，有基本类型int，float，long，double等，那么建议使用其包装类型，why？ 因为基本类型，在类实例化时候，是会初始化赋值的，这样一来，无论你添加的某条数据（Document）里，有没有这个field，那么它都会生成一个值为初始化的field，这样以来，在排序时候就可能会出现问题
而BP 的title Dr是以key 0001的形式存放在field TITLE_ACA1里的，Dr只是0001的可翻译的description，所以通过Dr搜索得不到期望的结果。 ? 大家写代码的时候也注意吧，尽量follow ABAP help里定义的guideline来避免类似问题： ?
今天在使用idea全局搜索的时候，发生了存在关键字，但搜索不到的问题 这里，解决方法：清楚缓存 [File]->[Invalidate Caches] 除此之外，查阅其他资料，发现jdk不生效也可用次方法解决
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 但是在电商的问题中,就存在下面这种情况： D+1天未购买可能并不一定是真正意义上的未购买,而可能是加入购物车或者意愿清单了, 只是没有在当天下单, 而是过了一天在D+2天的时候下了单, 而这样的标签如果我们直接默认其为负样本就会有较大的问题 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？ 这么看来问题还是十分严峻的，那么如何解决该问题呢？ 问题转化 image.png 1.3.2.3 假设 image.png 1.3.2.4 问题表示 image.png 1.3.2.5 损失函数 & 问题求解 image.png 1.3.3 小结 本文针对转化回传的延迟问题提出了一种新的建模方式
emmm, 原来是空指针拷贝的问题！调试完成！ 【LeetCode #200】岛屿问题 给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，计算岛屿的数量。
[1240] 而BP 的title Dr是以key 0001的形式存放在field TITLE_ACA1里的，Dr只是0001的可翻译的description，所以通过Dr搜索得不到期望的结果。 length才行：SORT lt_search_f by length DESCENDING. [1240] 大家写代码的时候也注意吧，尽量follow ABAP help里定义的guideline来避免类似问题
双向 BFS 经过分析，BFS 确实可以做，但本题的数据范围较大： 朴素的 BFS 可能会引发「搜索空间爆炸」的问题。 随着层数的加深，这个数字的增速越快，这就是「搜索空间爆炸」问题。 ? 在朴素的 BFS 实现中，空间的瓶颈主要取决于搜索空间中的最大宽度。 「双向 BFS」 可以很好的解决这个问题： 同时从两个方向开始搜索，一旦搜索到相同的值，意味着找到了一条联通起点和终点的最短路径。 ? 问题求以 beginWord 为源点，以 endWord 为汇点的最短路径。 借助这个题，我向你介绍了「双向 BFS」，「双向 BFS」可以有效解决「搜索空间爆炸」问题。 对于那些搜索节点随着层数增加呈倍数或指数增长的搜索问题，可以使用「双向 BFS」进行求解。
集群搜索问题 如何聚合多个节点或分片的数据生成返回结果 在对Mysql进行分库分表的时候，经常会遇到一个问题：如果查询的数据分散在多张表中，因为涉及到组合多种表的数据，将会非常麻烦；对于有些分页场景，更是一个灾难 ElasticSearch也是分布式的，当数据分散与多个节点或者分片上时，他是如何解决数据聚合问题的呢？另外，搜索基本都需要排序，如何解决排序问题呢？ ES整体流程 假设有N个分片，数据可能分散在这N个分片上，ES搜索时，整体操作过程是： S1: 客户端将会同时向N个分片发起搜索请求。 S2: 这N个分片基于本分片的内容独立完成搜索，然后将符合条件的结果全部返回。 S3: 客户端将返回的结果进行重新排序和排名，最后返回给用户。 有经验的开发很容易看出来，这里有两个问题： 数量问题。 相关搜索问题 ES是如何将相关度高的内容能放在前面的？
问题因项目需要，需要将项目中所有的中文改为英文版本。故需要搜索项目中所有中文。用到的IDE为vscode和IntelliJ IDEA。解决方法使用正则表达式进行匹配。
❝一些细节：利用每个节点具有唯一的值，我们可以直接使用节点值进行建图和搜索。 ❞ 建图 + BFS 由「基本分析」，可写出「建图 + BFS」的实现。 迭代加深的形式，我们只需要结合题意，搜索深度为 的这一层即可。
old banner.png 尊敬的腾讯云用户： 我们重视每一个用户的搜索体验，您在使用腾讯云官网的搜索过程中遇到的问题或者建议，都可以在本文下方的评论区留言，我们会尽快解决您的问题或者对您的建议进行回复 再次感谢您对腾讯云官网搜索的反馈与支持！
现在我们用堆栈解决一个有意思的问题，定义一个二维数组： int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 程序在while循环的末尾插了打印语句，每探索一步都打印出当前迷宫的状态（标记了哪些点），从打印结果可以看出这种搜索算法的特点是：每次探索完各个方向相邻的点之后，取其中一个相邻的点走下去，一直走到无路可走了再退回来 这称为深度优先搜索（DFS，Depth First Search）。探索迷宫和堆栈变化的过程如下图所示。 ? 如果在探索问题的解时走进了死胡同，则需要退回来从另一条路继续探索，这种思想称为回溯（Backtrack），一个典型的例子是很多编程书上都会讲的八皇后问题。
下面我们用队列解决迷宫问题。 其实仍然可以像《用深度优先搜索解迷宫问题》一样用predecessor数组表示每个点的前趋，但我们可以换一种更方便的数据结构，直接在每个点的结构体中加一个成员表示前趋： struct point { 从打印的搜索过程可以看出，这个算法的特点是沿各个方向同时展开搜索，每个可以走通的方向轮流往前走一步，这称为广度优先搜索（BFS，Breadth First Search）。 广度优先搜索还有一个特点是可以找到从起点到终点的最短路径，而深度优先搜索找到的不一定是最短路径。
kibana的版本是4.5.3，遇到这个问题比较烦人，使用kibana搜索时，因为自带的autocompelte插件，老是提示用历史的关键词，不能让你自己编辑正在用的输入框，导致搜索内容特别费劲，得用鼠标点击好几下才有可能能使用 ，火狐，chrome浏览器都试过了，都有这个问题，原来都将就着用，但也不是个办法，今天google了一把解决了，需要给页面添加一个css样式即可： 问题如下动态图所示： image.png kibana
在广告场景下，最典型的就是训练 cvr 模型时，训练样本都是 post clicked 的，但是 serving 时，cvr 模型面临的是所有被召回的样本；这类问题也被称为 exposure bias 下面主要详细描述一些应对 exposure bias 的方法，值得注意的是，这里的 selection bias 跟 exposure bias 面临的问题是一致的，因此这里的方法也会一并归纳；bias Solutions to Exposure Bias exposure bias 也被称为 Sample Selection Bias(SSB), 本质上是一个 「training 和 serving 不一致的问题 这个问题往往是由于具体业务场景的限制，导致 training data 中的样本只是其 serving 时的很小一部分，因为其他的样本没被曝光/点击，导致了无法得到其 label。 针对这个问题，当前有以下几种解决思路(不限于上面综述的 paper) (1) 「Data Augmentation」：这个是最朴素的想法，就是尽可能将那些没进入训练数据集的样本利用上，因此不少研究也是给
项目场景： 软件环境： ElasticSearch 7.17.3 org.elasticsearch.client 7.9.0 ---- 问题描述 提示：这里描述项目中遇到的问题： 最近运维迁移了一个环境 QueryBuilders.termQuery("type", "a_table")); 在新的环境，调用都出现了 unknown field [disable_coord]的错误，是ElasticSearch版本问题 :2235] [bool] unknown field [disable_coord]" } }, "status":400 } ---- 原因分析： 提示：这里填写问题的分析 默认是false 难道是因为ES客户端API的这个属性，对应的ElasticSearch不支持，去官网和网上搜索资料也没找到对应的，所以就先记录一下问题 ---- 解决方案： 提示：这里填写该问题的具体解决方案 getJSONObject("bool").remove("disable_coord"); 初步猜想是因为ES版本和客户端API的不兼容，但是因为改版本影响比较大，也没找到根本原因，所以本博客只好先记录问题
最优二叉搜索树问题（Java） 1、前置介绍 2、算法设计思路 2.1 最优二叉搜索树的结构 2.2 一个递归算法 2.3 计算最优二叉搜索树的期望搜索代价 3、代码实现 4、复杂度分析 5、参考资料 在表示S的二叉搜索树中搜索元素x, 返回的结果有以下两种情形： 在二叉搜索树的内结点中找到 「x=xi」; 在二叉搜索树的叶结点中确定x属于 「(xi, xi+1）」。 每次搜索要么成功（找到某个关键字ki)要么失败（找到某个伪关键字di），因此有以下公式： 对一个n=5的关键字集合及如下的搜索概率，构造的两棵二叉搜索树： i 0 1 2 3 4 5 pi 0.15 如果选取期望搜索代价最低者 作为根结点，可得最终递归公式⑥： e[i,j]的值给出了最优二叉搜索树的期望搜索代价。 虽然我们将看到如何计算root[i, 月的值，但是利用这些值来构造最优二叉搜索树的问题将留作练习（练习15.5-1)。
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