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向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索

出于这个原因，建议使用查询参数来限制匹配文档的数量（类似二次查找的逻辑，先使用match query检索到相关文档，然后使用向量函数计算文档相关度）。   ...例如，不要在循环中使用这些函数来计算文档向量和多个其他向量之间的相似性。如果需要该功能，可以通过直接访问向量值来重新实现这些函数。...使用标准的sigmoid函数可以防止分数为负。 3.3 曼哈顿距离：l1norm l1norm函数计算给定查询向量和文档向量之间的L1距离(曼哈顿距离)。...  使用函数访问向量的值，自定义实现向量余弦相似度计算。...• doc[].magnitude – 将向量的大小作为浮点数返回（对于7.5版本之前创建的向量，其向量的大小不会被存储）。所以这个函数每次被调用时都会进行重新计算。

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为什么说python里面函数参数的默认值最好不要使用可变类型

之前发布过Python中函数的介绍：Python中函数的介绍 ，今天来做一个小小的补充说明：为什么说python里面函数参数的默认值最好不要使用可变类型 Python中，函数参数的默认值是在函数定义时计算的...，而不是在每次函数调用时计算。...当默认值是可变类型（如列表、字典等）时，这个默认值在函数定义时就会被创建并分配给参数。当函数被调用时，如果没有显式地传递该参数，函数将使用该默认值。...可变类型的默认值在函数定义时只会被创建一次，然后会在后续函数调用中重复使用。这意味着，如果在函数中修改了这个默认值，它将在后续的函数调用中保持修改后的值，而不是返回最初的默认值。...(b) add(1) add(2) add(3) 从上面的运行结果，我们可以看出： 如果在函数的定义中，参数默认值使用可变类型，那么可变类型会在函数定义的时候就进行创建，如果使用不当的话，可能得到的效果与我们的预期不一致

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干货 | ElasticSearch相关性打分机制

只要一个文档与查询匹配，Lucene就会为查询计算分数，然后合并每个匹配术语的分数。这里使用的分数计算公式叫做 实用计分函数（practical scoring function）。...它还有一个属性boost_mode可以指定计算后的分数与原始的_score如何合并，有以下选项： multiply 将分数与函数值相乘（默认） sum 将分数与函数值相加 min 分数与函数值的较小值...） 这个函数的使用相当简单，只需要调用一下就可以返回一个0到1的分数。...，并且只需要将计算的分数作为返回值传回Elasticsearch即可。...此时可以编写Groovy脚本（Elasticsearch的默认脚本语言）来提高游泳相关场馆的分数。 return doc['category'].value == '游泳' ?

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ES 自定义打分

ES 自定义打分 Elasticsearch 会为 query 的每个文档计算一个相关度得分 score ，并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索结果。...3.最终结果的分数 result_score 等于 query_score 与 func_score 按某种方式计算的结果（默认是相乘）。 例如，搜索标题包含 elasticsearch 的文档。...•field_value_factor : 使用字段的数值参与计算分数。•decay_function : 衰减函数 gauss, linear, exp 等。...参数 score_mode 指定多个打分函数如何组合计算出新的分数： •multiply : 分数相乘（默认）•sum : 相加•avg : 加权平均值•first : 使用第一个 filter 函数的分数...•modifier : 计算函数，为了避免分数相差过大，用于平滑分数，可以是以下之一：•none : 不处理，默认•log : log(factor * field_value)•log1p : log

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触类旁通Elasticsearch：打分

TF-IDF Lucene及其扩展ES默认使用TF-IDF算法计算文档得分。...用户可以在查询时使用boosting。需要注意的是，boost的数值并不是一个精确的乘数。这是指，在计算分数的时候boost数值是被标准化的。...四、再打分 在下列情况下，打分可能会变成资源密集型的操作： 使用脚本的评分，运行了一个脚本来计算索引中每篇文档的得分。这类似于SQL查询中使用UDF，每行数据都要执行函数。...”关键词的文档，然后对获取的前20项结果重新计算得分，它使用了高slop值的phrase查询。...有3种类型的衰减函数，即linear、gauss和exp。对于衰减函数，有以下4种配置选项。 origin：中心点，在这里用户希望分数是最高的。 offset：分数开始衰减的位置，和原点之间的距离。

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Elasticsearch：使用 function_score 及 soft_score 定制搜索结果的分数

在使用 Elasticsearch 进行全文搜索的时候，默认是使用 BM25 计算的 _score 字段进行降序排序的。...Function score 查询 function_score 允许您修改查询检索的文档分数。 例如，如果分数函数在计算上很昂贵，并且足以在过滤后的文档集上计算分数，则此功能很有用。...要使用f unction_score，用户必须定义一个查询和一个或多个函数，这些函数为查询返回的每个文档计算一个新分数。...与使用 script_score 函数类似，但是它避免了脚本编写的开销。 如果用于多值字段，则在计算中仅使用该字段的第一个值。...Elasticsearch中 的衰变函数 在 Elasticsearch 中，常见的 Decay function （衰变函数）有一下的几种： 4.png Function 评分技术不仅可以修改默认的

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elasticsearch：ES评分规则详解

ik_max_word 分词器 (不单独指定 search_analyzer 即查询默认使用 analyzer 对应的分词器)，为细粒度划分，“青年大学习” 被拆分为多个 (可以通过切换分词器或自定义专业词库的形式避免...(虽然 TF/IDF 是计算向量空间模型项权重的默认方法，但它不是唯一的方法。其他模型如 Okapi-BM25 存在并且在 Elasticsearch 中可用。...(三) 实用评分函数 对于多项查询，Lucene 采用布尔模型、 TF/IDF 和向量空间模型，并将它们组合在一个高效的包中，一旦文档与查询匹配，Lucene 就会计算该查询的分数，并结合每个匹配项的分数...也就是同时包含“青年”“大学”“学习”的文档的分数不仅仅是三者相加的分数，而是会使用协调因子将分数乘以文档中匹配项的数量，然后除以查询中的项总数。...在我的案例中使用的是在 policyTitle+textContent 中查询词语，并根据省份 + 分类得到一个比例与查询分数进行相乘的形式来计算 score，发送 query 请求并 explain

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第11篇-Elasticsearch查询方法

我的Elasticsearch系列文章，逐渐更新中，欢迎关注 0A.关于Elasticsearch及实例应用 00.Solr与ElasticSearch对比 01.ElasticSearch能做什么？...我们应该做什么？。...计算该相关性分数，并将其与每个结果一起返回到元数据的_score参数中。 默认情况下，这是一个正浮点数。 对于不同类型的查询，_score计算技术可能有所不同。...也就是说，“匹配”查询的得分计算可能与“跨度”查询的得分计算不同。 但最重要的是，分数计算取决于查询子句运行的上下文。也就是说，查询子句可以在“查询”上下文或“过滤器”上下文中运行。...与查询上下文不同，筛选器上下文不使用时间来计算分数，因此筛选器上下文返回更快的结果。

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Elasticsearch：分布式计分

每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。...这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的: 1) Term Frequency (TF)：给定术语在某个文档中的使用频率。在一个字段中该术语出现的越多，这个术语越重要。...默认搜索类型：“query-then-fetch” 默认情况下，Elasticsearch 将使用一种称为“先查询后取”的搜索类型。...那么问题来了：为什么我们不为每一个搜索都计算全局的 IDF 呢？答案是这样的计算会增加很多的开销。...预查询每个分片，询问术语和文档频率 将查询发送到每个分片 查找所有匹配的文档并使用从预查询中计算出的全局 term/document 频率来计算分数。

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Elasticsearch探索：相关性打分机制 API

只要一个文档与查询匹配，Lucene就会为查询计算分数，然后合并每个匹配术语的分数。这里使用的分数计算公式叫做 实用计分函数（practical scoring function）。...它还有一个属性boost_mode可以指定计算后的分数与原始的_score如何合并，有以下选项： multiply：将_score与函数值相乘（默认） sum：将_score与函数值相加 min：取_score...，并且只需要将计算的分数作为返回值传回Elasticsearch即可。...之前的两种方式都无法给字符串打分，但是如果我们自己写脚本的话却很简单，使用 Groovy（Elasticsearch 的默认脚本语言）也就是一行的事： return doc ['category'].value...这时候通过多个函数将每个分值都计算出在合并才是更好的选择。 在function_score中可以使用functions属性指定多个函数。它是一个数组，所以原有函数不需要发生改动。

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ElasticSearch 中使用衰减函数来完美你的搜索结果

发布时间（发布太久的了得分需下降）后台给予的权重值（权重值越高越好）热度 调研了一下文档，发现ElasticSearch完美支持这样的需求，只需要自己定义好递减函数即可。...ES 内置了衰减函数（Decay Function）的支持。对于数值、日期和地理位置类型，可以设置一个理想的值，如果实际的值越偏离这个理想值（无论是增大还是减小），就越不符合期望，分数就越低。...，衰减规模决定了这个分数衰减速度的快慢 decay：衰减值，该字段可以被接受的值（默认为 0.5），相当于一个分界点，具体的效果与衰减的模式有关 衰减函数 linear 直线衰减，在 0 分外的值都是...0 分 exp 衰减速度先快后慢 gauss 衰减速度先慢后快再慢 我的参数配置如下： { "query":{ // 使用得分函数 "function_score.../reference/7.6/query-dsl-function-score-query.html 知乎Live全文搜索之使用Elasticsearch全文搜索

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flink window 实现机制分析

窗口数据什么时候清理 5. 延时数据与延时窗口的区别 6. 为什么聚合操作使用ReduceFunction 比WindowFunction 性能要好 7....startTime , 计算逻辑timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize 这种计算方式默认情况会生成以0为startTime,...的窗口, 如果有特殊需求例如需要-7.5-7.5、7.5-22.5这样的窗口, 那么可以设置offset偏移值, 相对于0的偏移, 对于此情况可以设置offset为7.5； 2....窗口数据清理：窗口中间数据是保存在state中即内存中, 对于已经结束的窗口这部分数据已经是无效, 需要被清理掉, WindowOperator中在processElement中会调用registerCleanupTimer..., 默认allowedLateness=0, 也会简单认为窗口执行之后就会执行清理操作; 5.

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Elastic Stack 7.5重磅发布

Elasticsearch “索引时丰富” 选项使数据更加丰满 向前一直回溯至 Elasticsearch 5.0，我们在那个版本中，首次推出了“摄入管道（ingest pipeline）”，通过这种方式...如需了解有关于 Enrich 处理器的更多信息，并查看 7.5 中推出的全部崭新 Elasticsearch 的全新功能，欢迎阅读 Elasticsearch 博文。...Elastic Security 对于使用 Elastic Stack 保护公司/组织安全的用户而言，现在是一个值得兴奋的时刻。...对于服务器，如果您正在采集安全和运行数据，为什么不同时确保这些数据的安全呢？而且不局限于服务器；安全分析师应该使用到来自所有基础设施（包括台式机和笔记本电脑）的安全事件。...，还包括通过 RDP 进行的异常登录，还有使用 runas 指令，等等不胜枚举的场景。

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牛客网刷题-(1)

split()函数的语法如下： str.split([sep [,maxsplit]]) 其中，str表示要进行分割的原字符串，sep是分隔符，如果不指定分隔符，默认使用空格作为分隔符。...下面是一些使用split()函数的例子： s = "hello world" # 不指定分隔符时，默认使用空格作为分隔符 words = s.split() print(words) # [...#首先,通过input将要进行计算的数字按空格输入---(这些数据都是字符串) #然后利用split函数按照默认空格进行字符串的切割---(返回的是分割好以后的字符串列表) #然后利用map()函数将字符串列表所有字符转换成...#计算学生平均分 A = float(input()) B = float(input()) MEDIA = (3.5*A+7.5*B)/(3.5+7.5) print("MEDIA = %.5f"%...A,B = map(int,input().split()) ********牢记保留小数位书写格式 print("A = %.4f" % A) ********牢记加权平均数的计算 各个分数乘于其相对应的权重再相加求和以后除于其总权重

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023.基于IT论坛案例学习Elasticsearch(二)：Query高级知识(一)

shard中只是包含一个index的部分document，而在默认情况下，IDF就是在shard本地进行计算 relevance score与TF成正比，与IDF成反比，在不考虑其他因素的前提下（relevance...IDF的时候，计算全局的IDF而非本地的IDF，这样可以解决这个问题，但是会带来性能问题，在生产环境不推荐使用 6. dis_max：实现搜索的best_fields策略 6.1 dis_max # 为帖子增加...tie_breaker # dis_max只取某一个query最大的分数，完全不考虑其他query的分数 # 使用tie_breaker可以将其他query的分数也考虑进去 # tie_breaker参数的作用...： # 将其他query的分数乘以tie_breaker的值 # 然后与最高的分数综合在一起进行计算 # 除了取最高分以外，还会考虑其他的query的分数 # tie_breaker的值，在0~1之间，...author_first_name中匹配到Smith的分数 # 当然影响分数的因素是很多的，这里是说一个普适的规律 使用most_fields进行cross-fields搜索的一些问题： 问题1：越多的

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