在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的...实时streaming样本分布不均匀 现象：线上环境比较复杂，不同来源的日志qps和延迟都不同，造成不同时间段样本分布不一样，甚至在短时间段内样本分布异常。
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...Turnbull出现的每一处（以及有David G. Turnbull的地方）！ 结合 好的，进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？...首先，如上所述，所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。...MongoDB中条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式...MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or 下面是具体一个PHP例子中的$filter数组： array(3) { ["$or"]=> array(2) { [0]=>
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...： 将数组第一个元素挪到最后的操作，称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 中存在这个目标值 target 则返回它的下标...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段...，且在目标值的前边 mid值在第二段，且在目标值的后边 mid值就是目标值 ###代码实现2 套用二分查找的通用公式 思路2的代码实现如下 public static int getIndex(int
使用linux服务器，免不了和vi编辑打交道，命令行下删除数量少还好，如果删除很多，光靠删除键一点点删除真的是头痛，还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。 删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。...以下是删除行的分步说明： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的行上。 3、键入dd并按Enter键以删除该行。 注：多次按dd将删除多行。...删除多行 要一次删除多行，请在dd命令前添加要删除的行数，例如，要删除五行，请执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的第一行上。...删除包含模式的行 基于特定模式删除多行的语法如下： :g//d 全局命令（g）告诉删除命令（d）删除所有包含的行。 要匹配与模式不匹配的行，请在模式之前添加感叹号（!）： :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。
作者：仁重 淘宝搜索事业部 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...首先在干净的相关性语料数据以及人工标注的高质量数据上训练BERT模型，然后利用这个模型对搜索日志中的用户行为数据打分，得到大量的包含相关性打分的数据。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
一点背景介绍 在 Linux 系统安装完成后就已经有很多日志文件被纳入到日志滚动的范围内了。另外，一些应用程序在安装时也会为自己产生的日志文件设置滚动规则。...在日志滚动的过程中，活动日志会以一个新名称命名，例如 log.1，之前被命名为 log.1 的文件则会被重命名为 log.2，依此类推。...在这一组文件中，最旧的日志文件（假如名为 log.7）会从系统中删除。...$ grep wtmp /var/lib/logrotate/status "/var/log/wtmp" 2020-3-12-11:52:57 总结 到此这篇关于在 Linux 系统中手动滚动日志的文章就介绍到这了...,更多相关linux 滚动日志内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
结合程序的部署结构，本文分单体和微服务聊一聊AspNetCore中追踪日志流的方法。...tab=layout-renderers 下面的Nlog配置文件呈现了TraceId & User_Id（业务上的UserId能帮助我们在茫茫日志中快速缩小日志） <?...进一步思考，在微服务中，各服务独立形成TraceId，在初始阶段生成 TraceId 并在各微服务中保持该Traceid即可追踪微服务的请求流。...TraceId向后流转 这样在集中日志中，能通过某TraceID追踪微服务/分布式 全链路请求处理日志。...Ok，本文由浅入深 TraceID在单体程序和分布式程序中的应用，希望对大家在日志排障时有所帮助。
文章分享了深度学习在酒店搜索NLP中的应用，并重点介绍了深度学习排序模型在美团酒店搜索的演进路线。...本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。...因为用户是来找信息，网页搜索重点是保证查询结果和用户意图的相关性，而在商品搜索和酒店搜索中，用户的主要目的是查找商品或服务，最终达成交易，目标上有较大区别。...同义词：在北京搜索“一中”和搜索“北京第一中学”，其实都是同一个意思，需要挖掘同义词。 ?...我们尝试了双向LSTM+CRF，并在实际应用中做了些改动：由于在CRF阶段已经积累了一批人工特征，实验发现把这些特征加上效果更好。加了人工特征的双向LSTM+CRF是酒店搜索NER问题的主模型。
在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。 2019年9月中旬，我参加了北欧遥感会议。...在这篇文章的其余部分，我将展示一些我们在实验室中所做的工作，这些工作是将一个在一个领域(ImageNet自然图像)训练过的网络用于在另一个领域(航拍图像)进行基于图像的搜索。...视觉搜索以及所需的训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...然而，在我们的例子中，我们选择测试一种更简单的启发式来匹配船：我们在排序中从M之前选择了100个随机的片段(正样本)，在N之后选择了100个随机的片段(负样本)。
:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ---- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖： ...数据插入效果 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： ? 关键字“南京”的搜索结果 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及
本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。...用户在美团平台可以找到他们所需要的服务，商家在美团可以售卖自己提供的服务，而搜索在其中扮演的角色就是“连接器”。大部分用户通过美团App找酒店是从搜索开始的，搜索贡献了大部分的订单，是最大的流量入口。...因为用户是来找信息，网页搜索重点是保证查询结果和用户意图的相关性，而在商品搜索和酒店搜索中，用户的主要目的是查找商品或服务，最终达成交易，目标上有较大区别。...同义词：在北京搜索“一中”和搜索“北京第一中学”，其实都是同一个意思，需要挖掘同义词。 [1683aac7e42e3441?...我们尝试了双向LSTM+CRF，并在实际应用中做了些改动：由于在CRF阶段已经积累了一批人工特征，实验发现把这些特征加上效果更好。加了人工特征的双向LSTM+CRF是酒店搜索NER问题的主模型。
id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： [数据插入效果] 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京”...我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： [关键字“南京”的搜索结果] 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及...--- 后记 作者更多的原创文章在云加社区 初探Kotlin+SpringBoot联合编程 Spring Boot日志框架实践 SpringBoot优雅编码之：Lombok加持 --- [CodeSheep
作者简介 曹城，携程搜索部门高级研发工程师，主要负责携程搜索的个性化推荐和搜索排序等工作。...一、前言 在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式...说起机器学习和深度学习，是个很大的话题，今天我们只来一起聊聊传统机器学习中XGBoost在大搜中的排序实践。 二、XGBoost探索与实践 聊起搜索排序，那肯定离不开L2R。...； 数据埋点/数据抽取：这是两种方式，可以根据实际需求进行选择； 数据埋点：可以在线上实时生成特征，然后进行日志埋点，离线分析的时候可以直接从日志中拉取即可，这种方式，需要提前进行埋点。...四、模型工程实践 4.1 评估指标制定 在搜索业务中，考虑的有以下两种情况： 看重用户搜索的成功率，即有没有点击； 看重页面第一屏的曝光点击率； 在文章开头提到的L2R的三种分类中，我们在XGBoost
所以在空间设计上需要包含Transformer结构。如图1， ? 图1 每个块中的搜索空间 整个是一个块的搜索空间，左分支和右分支的搜索空间是一致的。...这种空间的设计整体上也是模仿图像领域，将搜索出的单元结构进行堆叠，但是也有人指出，这样做其实破坏了结构的多样性[6]，没有能够将结构搜索的能力完全发挥出来，同时作者在搜索的时候也将每个单元结构中的块数量进行固定...重复这个过程一直到训练到了最大的训练步数。能使用这种方法是因为作者假设了生成的模型都是没有过拟合的，所以适应度是会随着训练步数增加而增加，作者也在实验中证明了这一点。...最后三行从经验上证明PDH方法是在没有过拟合的训练步数基础上实施的。 之后文中从性能上在不同任务不同参数情况下和标准的Transformer结构进行了比较，如表2中所示， ?...虽然最后得到的结构在性能上的确是优于标准的Transformer，不过在搜索的过程中还是使用了大量的计算资源——超过200块TPU，如何更加高效的搜索出优秀的模型，依然是亟待解决的问题，同时这项工作在搜索空间的设计上也是离散的
第一批被认可的日志专业合作伙伴包括Amazon CloudWatch、elastic.co、Graylog、Rapid7/Logentries、Loggly、Papertrail、Sematext Logsene...Docker的ETP计划是为了确保日志管理方案不但集成在Docker环境中，而且可以扩展应用程序跨平台的可移植性。...比如Amazon CloudWatch，直接集成于Docker Engine的日志驱动（1.6或以上版本），以及其他提供容器化的代理来允许Docker API调用的外部收集系统。...该整合也将允许许多企业将Docker的日志集成到它们当前的日志方案中，降低它们进行容器化和微服务化的体系架构尝试的风险。...就在几个月前，在Docker欧洲会议期间也发布了几项旨在使Docker容器更容易为主机和云供应商提供基于Docker的服务。
当你在你的 Linux 桌面、服务器或任何应用中遇到问题时，你会首先查看各自的日志文件。日志文件通常是来自应用的文本和信息流，上面有一个时间戳。它可以帮助你缩小具体的实例，并帮助你找到任何问题的原因。...一般来说，所有的日志文件都位于 /var/log 中。这个目录包含以 .log 为扩展名的特定应用、服务的日志文件，它还包含单独的其他目录，这些目录包含其日志文件。.../log/dmesg 如果你想监控 http 或 sftp 或任何服务器，你也可以在这个命令中监控它们各自的日志文件。...使用 lnav（日志文件浏览器） lnav Running lnav 是一个很好的工具，你可以用它来通过彩色编码的信息以更有条理的方式监控日志文件。在 Linux 系统中，它不是默认安装的。...使用 lnav，你可以通过 SQL 查询日志文件，以及其他很酷的功能，你可以在它的 官方网站 上了解。
遇到的问题 今天遇到一个线上的BUG，在执行表单提交时失败，但是从程序日志中看不到任何异常信息。...原因分析 先来看一下Java中的异常类图： ? Throwable是Java中所有异常信息的顶级父类，其中的成员变量detailMessage就是在调用e.getMessage()返回的值。...enableSuppression) suppressedExceptions = null; } 显然，从源码中可以看到在Throwable的默认构造函数中是不会给detailMessage...所以，在程序日志中不要单纯使用getMessage()方法获取异常信息（返回值为空时，不利于问题排查）。...正确的做法 在Java开发中，常用的日志框架及组件通常是：slf4j，log4j和logback，他们的关系可以描述为：slf4j提供了统一的日志API，将具体的日志实现交给log4j与logback。
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