第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。...所有的记录都存储在树中的叶结点（Leaf Node）上，内部结点（Internal Node）上只以关键字的顺序存储关键字。...1-8 准备要检索的文档 数据规范化 在规范 HTML 文件时， 就要删除标签并提取出作为检索对象的 文章（内容）。...④ 如果所有词元都出现在同一个文档中，并且这些词元的出现位置都是相邻的，那么就将该文档添加到检索结果中。...- 首先获取了词元 A 的文档编号， 然后检查了其他的词元是否也带有 相同的文档编号 - 如果没有发现带有相同文档编号的词元， 那么接下来就继续向后读 取词元 A 的倒排列表，直到遇到更大的文档编号为止
由于过去几年业务发展迅速，后台检索架构面临挑战： 1. 系统在亿级用户，xxx万企业下，如何高效+实时地检索个人企业内数据和所在企业全局数据。 2. 业务模型众多，如何满足检索条件/功能多样化需求。...数据量庞大，检索文本几十TB，如何节约成本。 业界有被广泛使用的开源全文检索引擎，比如：lucene、sphinx等。它们适用于站内检索的场景。...支持亿级分表 开源检索引擎对全局数据构建索引，每次检索需在全局索引中检索结果，这种做法存在缺点： 1. 用户或企业只检索自身数据，在多用户场景下，检索效率低。 2....属性按列存储：这种方式适用于宽列但列值比较稀疏的数据场景，可以按列独立操作。也有一些缺点，写入时需要写多列，读取时也要按排序或过滤情况读取多列。...过滤、排序的列通常都是数值类数据，如果能一次写入或读取应该是最优的。综上，wwsearch引擎采用部分属性混合存储的方案。
每当用户输入一张待分类图片，基于搜索的分类方法会先对该图片进行特征提取，然后利用该特征在待检索的数据库中，找出与其最相似的K个图片，根据这些图片的类目标签对输入图片进行预测。...预测时，对查询图像提取通用特征，并在图像参考集中检索Top 30的结果。通过查询图像的Top 30个邻居，再根据每个 的类目标签 加权投票，以预测待查询图像 的标签 。...这里的主要问题是如何挖掘较难的三元组样本。 一种简单的选择是从与查询图像相同的类目中选择正样本图像，从其他类目中选择负样本图像。...（图3 使用用户点击数据来挖掘三元组样本示意图） 在图像检索场景下，很大一部分用户会在返回列表中点击同款的商品图像，这意味着点击的图像 可以被视为查询图像的正样本图像，未点击图像 可以作为难负样本图像...同样，为了得到更精确的正样本，我们采用了类似的方法来过滤正样本图像。 为了扩展小批量中的所有可用三元组数据来增加更多训练数据，我们在小批量中获取的三元组之间共享所有负样本图像。
因此，写模式是完全垂直且高度并行的(对每个目标的数据提取都是各自独立的)。 这里提供一些测量规模：单个Prometheus示例可以从上千个目标中采集数据点，以此暴露成百上千个时间序列。...做个总结：对于旋转磁盘和SSD来说，顺序和批量写入都是理想的写模式。...现在写入是批量的，且顺序存储了样本，此外还支持高效压缩格式(由于相同序列中给定样本和前一个样本的区别非常小)。...例如：如果序列ID为 10, 29和9，且包含标签 app="nginx"，则标签nginx的倒排索引为列表[10,29,9]，可以使用该列表遍历所有包含该标签的序列。...为了找到所有满足标签的序列，我们会为每个标签查找对应的倒排索引，然后进行相交。最终的结果集通常远少于单个输入列表。
它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。 ...一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天）， 蜘蛛搜索引擎搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库...这种引擎的特点是搜全率比较高。 ■ 目录索引 虽然有搜索功能，但严格意义上不能称为真正的搜索引擎，只是按目录分类的网站链接列表而已。...著名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo等（元搜索引擎列表），中文元搜索引擎中具代表性的有搜星搜索引擎。...如何快速响应用户的査 询？ 如何使得搜索结果能够满足用户的信息需求？ 这些都是搜索引擎面对的技术挑战。
其中，行人重识别一个非常重要的特性就是「跨摄像头」，所以评价一篇学术论文所取得的性能如何，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。...其pipeline大致可以分为三个部分: 特征提取，在每一个epoch开始的时候，通过网络将训练数据集中图片的特征都提取出来。...关键来了，如何判断两个图像是否相似，并让他们相邻？ 作者表示他们采用了一个众所周知、常用的方法：把所有的图像按照「图像名」排序，然后把相邻图像输入GCL就好了。...每个图像名的写法都是「PersonID_CameraID_其他信息.jpg」，所以如果按照图像名排序的结果就是相同人物都已经按照顺序排列好了。 图名=人名，顺序排列，相邻图像，GCL，聚类。。。...这个知乎问题下可以看到无数优秀本科生的科研经历，但并不是所有本科生的成果都对科学这座大厦产生着正面影响。 如何对论文严格把关，也是科学研究发展到下一阶段需要着重思考的问题。
区分大小写和排序顺序 在对文本性的数据进行排序时，A与 a相同吗？a位于B之前还是位于Z之后？这些问题不是理论问 题，其答案取决于数据库如何设置。...在字典（dictionary）排序顺序中，A被视为与a相同，这是MySQL （和大多数数据库管理系统）的默认行为。...你必须请求数据库管理员的帮助。 过滤语句，一般指的是where 子句。 数据库表一般包含大量的数据，很少需要检索表中所有行。通常只 会根据特定操作或报告的需要提取表数据的子集。...为此目 的，SQL的SELECT语句为客户机应用检索出超过实际所需的 数据，然后客户机代码对返回数据进行循环，以提取出需要 的行。 通常，这种实现并不令人满意。...下面的例子说明了这个操作符： 此SELECT语句检索供应商1002和1003制造的所有产品。
此外，虽然该模型是为关系提取而设计的，但同样的方法可以推广到关系分类，仍然能够获得不错的效果。... 以表面形式标记尾部实体的结束和头部和尾部实体之间关系的开始。为了在解码的三元组中获得一致的顺序，我们按实体在输入文本中的出现顺序对实体进行排序，并按照该顺序线性化三元组。...如下图所示： 图中显示了关系列表和输入句子的线性化过程示例。请注意 This Must Be the Place 如何作为主题出现两次，但它作为主题实体仅在输出中出现一次。...通过考虑特殊标记，可以轻松检索原始三元组。在 RE 数据集中，实体类型也存在于三元组中，需要由模型进行预测。...然后，我们使用 wikimapper3 将文本中存在的实体作为超链接以及日期和值链接到 Wikidata 实体。由此，我们提取了维基数据中这些实体之间存在的所有关系。
1 介绍 如今，机器学习的应用广泛，包括人脸识别、医疗诊断等，为复杂问题和大量数据提供解决方案。机器学习算法能基于数据产生成功的分类模型，但每个数据都有其问题，需定义区别特征进行正确分类。...这种学习方法在许多机器学习应用中发挥着关键作用，特别是在那些需要比较和区分不同样本的任务中。 深度学习提供了新的数据表示，自动提取特征，包括非线性结构。...深度度量学习提出了更紧凑的解决方案，克服了线性和非线性方法的问题。 3 深度度量学习 传统机器学习受限于数据处理能力，需特征工程，如预处理和特征提取，需专业知识。...NVIDIA推出cuDNNGPU加速库，用于深度神经网络的高性能计算，许多深度学习框架都是在使用GPU的同时开发的。...混合损失受到三元组损失的启发，除了anchor和负样本之外，还使用三个正样本和三个负样本来建立样本之间的相似关系。图6h说明了在使用局部邻域时相似样本如何接近最近的集群。
号段索引 or uin索引 第一个要解决的是如何分配索引的问题。最初为了实现 ES 内的数据按 uin 进行隔离，每个 uin 建一个索引。...，即可过滤所有 html 标签; 识别含有超大附件的节点，并提取超大附件名; 过滤属性为 display:none 的节点。...如果是 match 搜索，则停止搜索并返回 docid 列表； 比较第三步每个 docid 中所有分词的相对位置，是否与第一步中原文分词的相对位置相同，过滤掉相对位置不同的 docid，结束搜索。...在上文 ES 搜索机制中提到，match_phrase 会确保搜索关键字 token 列表中的词语、词语间隔和词语顺序，与原文分词后的 token 列表相同。...（2）分析原因 如下图，搜索关键字分词 token 列表中的词语、词语顺序与原文相同，但词语间隔不对，则 match_phrase 失败。
用NLTK对文本进行预处理 文本数据的主要问题是它都是文本格式(字符串)。然而，机器学习算法需要某种数值特征向量来完成任务。因此，在我们开始任何NLP项目之前，我们都需对其进行预处理。...句子分词器可用于查找句子列表，单词分词器可用于查找字符串形式的单词列表。 NLTK数据包包括一个用于英语的预训练Punkt分词器。 去除噪声，即所有不是标准数字或字母的东西。 删除停止词。...词形还原：词干提取的一个细微变体是词形还原 。它们之间的主要区别在于，词干提取可以创建不存在的词，而词元是实际的词。所以你的词根，也就是你最终得到的词，在字典里通常是查不到的，但词元你是可以查到的。...词形还原的例子如：“run”是“running”或“ran”等词的基本形式，或者“better”和“good”是同一个词元，因此它们被认为是相同的。...读入数据 我们将阅读corpus.txt文件，并将整个语料库转换为句子列表和单词列表，以便进行进一步的预处理。
具体的预测流程为： ① 获取用户输入的待分类图片； ② 应用基于搜索的分类方法：对图片特征提取，并在待检索的数据库中找出 Top-K 个和它相似的图片，根据这些图片的类目标签对输入图片进行预测。...实际预测时，对查询图像提取通用特征，并在图像参考集中检索Top 30的结果。通过查询图像的Top 30个邻居，再根据每个的类目标签加权投票，以预测待查询图像的标签 。...距离 \delta 是控制间隔的参数 f 是需要学习的 CNN 特征提取方式，可以通过端到端的训练学习到 4）三元组样本挖掘方法思路如上，但模型训练需要依靠大量样本，这里的核心是『挖掘较难的三元组样本...实际上，淘宝应用『用户点击数据』来『挖掘较难的三元组样本』，具体流程如下图： 图片基本思路 在图像检索场景下，很大一部分用户会在返回列表中点击同款的商品图像，这意味着『点击的图像』可以被视为『查询图像的正样本图像...这样可以扩展小批量中的所有可用三元组数据，增加更多训练数据。不采用共享机制，生成 m 个三元组，通过共享负样本，可以在进入损失层之前生成m平方个三元组。
；第三，即使解决了之前的问题，如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。...（4）建模 一般物体识别系统赖以成功的关键基础在于属于同一类的物体总是有一些地方是相同的。而给定特征集合，提取相同点，分辨不同点就成了模型要解决的问题。因此可以说模型是整个识别系统的成败之所在。...基于上下文识别物体的难点在于如何对物体与其上下文之间建立关系，这些关系比如有，桌子和椅子很容易同时出现，大象和床非常不可能同时出现，车很多时候都是出现在马路上等，物体与其上下文之间的关系也有强弱之分，比如一个盘子大部分时候是出现在桌子上...2、关键词图像检索 关键词图像检索原理是基于图像外部信息的检索，这种方式是根据图像的文件名、路径名、链路、ALT 标签及与图像在同一页面的文本信息等外部信息进行检索，实质上是将图像检索转化为文本检索，这是目前搜索引擎普遍采用的方法...比如消费者进店后拿了又放到其他位置打乱商品原来的的顺序与管理。
从一个 query 到结果，识物引擎是如何完成一次图像识别全过程呢？ 首先我们会对 query 的图片做目标检测，去除背景干扰。 然后以图像主体进行检索，拿到图像召回的列表。...我们的识别效果究竟如何，我们也跟公司内外的识别引擎作了一些对比发现，基于微信自研的识物引擎和微信小程序商城海量的商品数据，我们取得了一流的识别效果。...但当我们积累了足够多的同款数据后，CNN 的方法在平面图上的表达能力，也已远超传统的图像方法。 关于 CNN 特征学习的探索，在《微信扫一扫识物技术的从 0 到 1》一文中已有全面的论述。...1.分库：基于 moco 这种无监督的对比学习方法，得到图片一个向量表示。再通过聚类的方法产生伪标签，如下面的 16 个标签。可以看出，相同 topic 的图片，会被尽量分到同一个库中。...检索篇 ｜ 图搜流程框架 2.路由：在离线流程中，我们把所有的图片通过上述的分库方法，分成了 16 个库。在线检索的时候，路由层会预测 query 图的标签，只走 top3 的分库。
例如，【用户常用热搜词】，每个用户都可以有自己的常用热搜词，但热搜词的数量是巨大的，不能像单选型标签或者复选型标签那样，几个、甚至最多几十个选项，就能覆盖所有。为啥要进行这个分类呢？...标签所有场景的性能响应要求都是秒级的，任何数据库表关联都会大大降低查询效率，所以数据库选型要充分考虑这些因素。...管理端包括数据代理、标签库管理、标签元数据管理、标签审批、标签上下架、标签应用效果评估、衍生标签配置、客群提取、客群洞察等标签全生命周期管理功能。...09 标签管理产品化 关于于标签管理的产品化，主要产品模块包括标签列表及标签详情页。其实主要就是针对标签的分类及标签的内容信息。 1、标签列表 标签列表页，主要涉及的功能模块有： 标签目录检索。...即将标签体系作为检索条件，检索标签 标签关键词搜索。支持用户通过搜索的方式直接找到标签 标签列表。呈现检索或者搜索后的标签列表，列表可呈现必要标签信息 标签排序。
号段索引 or uin索引 第一个要解决的是如何分配索引的问题。最初为了实现 ES 内的数据按 uin 进行隔离，每个 uin 建一个索引。...，即可过滤所有 html 标签; 识别含有超大附件的节点，并提取超大附件名; 过滤属性为 display:none 的节点。...如果是 match 搜索，则停止搜索并返回 docid 列表； 比较第三步每个 docid 中所有分词的相对位置，是否与第一步中原文分词的相对位置相同，过滤掉相对位置不同的 docid，结束搜索。...在上文 ES 搜索机制中提到，match_phrase 会确保搜索关键字 token 列表中的词语、词语间隔和词语顺序，与原文分词后的 token 列表相同。...（2）分析原因 如下图，搜索关键字分词 token 列表中的词语、词语顺序与原文相同，但词语间隔不对，则 match_phrase 失败。 ?
此外还有缺少二级分类支持啦、无法单独提取置顶和带图文章啦——修改数据库之类的主意就免了吧，可以的话咱尽量只动模板，实在不行稍微改动一下程序文件就够了。 ...一、网站title的优化 网站title在任何搜索引擎规则中都是大头，按说首页、列表页、文章页的title都是站长手工设置的，对于像祈雨其雨这样首页title简短的网站来说根本不需要过多纠结。...这样做可以解决文章页，但解决不了列表页。更为彻底的处理方法是去/include/controller目录修改一干XXX_controller.php文件中的相关字段。...>函数放到header.php文件的title标签里，此函数需在module.php文件中定义：具体操作方法见 >>如何解决emlog列表分页标题相同的问题 二、禁止抓取某些页面 为了减轻蜘蛛抓取压力提高搜索引擎优化效率...试试在模板头部加入标签，这是一个禁止搜索引擎检索本页或跟踪该页任何链接的命令。
时序数据通常以(key,value)的形式出现，在时间序列采集点上所对应值的集，即每个数据点都是一个由时间戳和值组成的元组。...在提取样本数据时只要给定时间窗口和metric就可以得到value 时序数据如何在Prometheus TSDB存储？...丢弃所有 time 在 T之前的样本。 删除 T之前的所有 tombstone 记录。 重写剩余的序列、样本和tombstone记录（与它们在 WAL 中出现的顺序相同）。...如上图示例所示，我们有一组顺序的Block [1,2,3,4]。数据块1，2，和3可以被合并形成的新的块是 [1,4]。或者成对压缩为[1，3]。所有的时间序列数据仍然存在，但是现在总体的数据块更少。...因此必须得有一个合并的上限，，这样块就不会增长到跨越整个数据库。通常我们可以根据保留窗口设置百分比。 如何从大量的series中检索出数据？
其他所有的数据结构，比如栈、队列、二叉树、B+ 树等，都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例，它本质就是一个限制了读写位置的数组，特点是只允许后进先出。...那么，它们是如何提高检索效率的呢？核心原理又一致在哪里呢？接下来，我们就从两个主要方面来看。将数据有序化，并且根据数据存储的特点进行不同的组织。...一个平衡的二叉检索树使用二分查找的检索效率是 O(log n)，但如果我们不做额外的平衡控制的话，二叉检索树的检索性能最差会退化到 O(n)，也就和单链表一样了。...快手、华为千亿级用户标签检索系统中也有类似的应用 近义词处理方案,邮件敏感词检测一般是这样的思路: 1.准备一个敏感词字典。...2.遍历邮件，提取关键词，去敏感词字典中查找，找到了就说明邮件有敏感词。 这里的核心问题是如何提取关键词和如何在敏感词字典中查询。
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