开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

More_like_this查询只给出了10个结果

More_like_this查询是一种基于相似度的搜索查询方法，它可以根据指定的文档或文本内容，找到与之相似的其他文档或文本。该查询方法可以用于信息检索、推荐系统、文本相似度分析等场景。

More_like_this查询的优势在于能够根据文本的语义和内容特征，找到与之相似的其他文档，从而提供更精准的搜索结果或推荐内容。它可以帮助用户快速发现相关的信息，提高搜索效果和用户体验。

在云计算领域，More_like_this查询可以应用于大规模文本数据的相似度分析和搜索。例如，在电商平台中，可以利用More_like_this查询来实现商品推荐功能，根据用户浏览或购买的商品，找到与之相似的其他商品进行推荐。在新闻媒体领域，可以利用More_like_this查询来实现新闻推荐功能，根据用户阅读的新闻文章，找到与之相似的其他新闻进行推荐。

腾讯云提供了Elasticsearch服务，该服务支持More_like_this查询功能。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，具有高性能、可扩展、易用等特点。通过使用腾讯云的Elasticsearch服务，用户可以方便地实现More_like_this查询，并且腾讯云提供了详细的产品介绍和文档，帮助用户快速上手和使用。

腾讯云Elasticsearch产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/es

相关搜索:Laravel DB查询给出了一组与直接MySQL查询不同的结果 mysql 查询结果赋值给 mysql 给查询结果编号 mysql将查询结果赋值给变量 mysql给查询结果排序 mysql给查询结果添加一列 PHP中的MySQL查询给出了明显错误的结果 RealmQuery :是否每次都需要将查询操作符的结果重新赋值给查询对象？如何只获取字符串mysql查询结果的值？如何在react中只给map的第一个结果提供支持？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

大模型为啥这么慢，原来是想多了：新方向是和人一样的思维算法

人类直觉是一种常被 AI 研究者忽视的能力，但其精妙程度连我们自身也没有彻底理解。弗吉尼亚理工大学和微软的一个研究团队在近日的一篇论文中提出了思维算法（AoT），其组合了直觉能力与算法方法的条理性，从而能在保证 LLM 性能的同时极大节省成本。

02

mysql性能调优

mysql调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦，估计数据量，使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据，sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用，磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核、tcp连接数量 5.升级硬件设备以下文章来源地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tune-lamp-3.html 有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度，效率从低到高依次为： 1. 替换有问题的硬

05

英伟达新对话QA模型准确度超GPT-4，却遭吐槽：无权重代码意义不大

一年多来，ChatGPT 及后续产品引发了生产和研究社区中构建问答（QA）模型的范式转变。尤其是在实际应用中，QA 模型在以下情况成为首选：

01

pta 习题集5-18 打印学生选课清单

假设全校有最多40000名学生和最多2500门课程。现给出每门课的选课学生名单，要求输出每个前来查询的学生的选课清单。输入格式: 输入的第一行是两个正整数：N（≤≤40000），为前来查询课表的学生总数；K（≤≤2500），为总课程数。此后顺序给出课程1到K的选课学生名单。格式为：对每一门课，首先在一行中输出课程编号（简单起见，课程从1到K编号）和选课学生总数（之间用空格分隔），之后在第二行给出学生名单，相邻两个学生名字用1个空格分隔。学生姓名由3个大写英文字母+1位数字组成。选课信息之后，在一行内

事务前沿研究 | 隔离级别的追溯与究明，带你读懂 TiDB 的隔离级别（上篇）

上周六，在 Infra Meetup 134 期直播间，我们开启了「事务前沿研究」专题 Meetup 第一讲，希望通过本系列内容为大家分享一些学术前沿事务方面的研究内容。

02

MONGODB 如何让MYSQL 悄悄的走开,记录一个灵活业务的系统设计

文字的起始是因为公司的第三方的开发要开发一套, 和各个银行对接的系统,(商业机密就不提了),具体的情况是我们将数据推送给各个银行,银行接受,然后就能看到滚滚的原型包方块了.

01

ACM MM 2022 Oral | PRVR: 新的文本到视频跨模态检索子任务

本文介绍一篇ACM MM 2022 Oral的工作。基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant Video Retrieval, PRVR)。

02

使用OPENXML函数将XML文档转换为行结果集

FOR XML子句都是将行结果集转换为XML结果集，那么如果想要将XML文档转换成行结果集，这时就要使用OPENXML函数。OPENXML在SQL Server 2000中就已经提供，但是在SQL Server 2005对该函数进行了增强。 OPENXML的语法为：

03

记录一次MySQL大表拆分和迁移

最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题，该表存放的主要是日志文件，且其中有一个字段存放的数据过大，导致占用空间过大以及查询效率的降低，这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量，数据量超过3亿条，而这个RDS数据库的容量总共就2T，且由于种种原因无法扩容，迫不得已急需给出解决方案。

01

效率直线拉升3000倍！基础操作就能做到！|PQ实战

导语：花10%的时间，熟练掌握Power Query的基础操作，解决80%的问题，再或10%的时间，掌握一些儿基础的M函数，再解决15%的问题，剩下的5%，需要的时候问人吧。

01

MySQL分页查询列表同时返回总数的三种方案及性能对比

我们在使用Mybatis分页查询数据列表时，在用户的一个请求中常常需要同时返回当前页的列表数据以及满足条件的数据总条数。以下介绍了三种常见方案。具体使用哪种，具体场景具体分析。

03

打印学生选课清单 C++ 我爱map和set

假设全校有最多40000名学生和最多2500门课程。现给出每门课的选课学生名单，要求输出每个前来查询的学生的选课清单。

02

CVPR 2021 深度三维形变模型的特征聚合学习

导语：本文提出一种用于深度三维形变模型中特征聚合的可学习模块。当前深度三维形变模型中特征聚合依赖于网格抽取等方法，存在聚合方式无法学习，与模型优化目标不一致等问题，从而限制了模型的表达能力。我们提出了使用基于注意力机制的模块实现对特征聚合方式的学习。在人脸，人体和人手数据集上的实验结果表明，基于注意力机制的特征聚合能有效提升模型的表达能力。

04

PowerBI 9月更新 DAX驱动可视化

如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告，你会发现让你眼前一亮，本月更新已经使用了新的主题，而且不止一个哦，增加了很多。如果你是一个主题设计师，你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个，罗叔预测在主题的设计上，微软会提供设计器，而不是停留在手工编写 JSON 的，这不符合微软的调性。当然，对于 JSON 格式的编写，罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化将在未来更加渗透到每个细节，在这方面，罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是，这块的内容由微软的实习项目实现，也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。

01

TinyXML使用方法[通俗易懂]

TinyXML是一个C++的XML解析库，网上的评价都不错，是一个轻量级的XML解析库。关于TinyXML使用的文章有很多，而且官方也有完整的文档，这里只是简单把自己使用记录写下来，方便以后查阅。

01

RedisJson发布官方性能报告，性能碾压ES和Mongo

近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：

03

学界 | 斯坦福提出高速视频目标检测系统NoScope：速度超现有CNN上千倍

选自Stanford University 作者：Daniel Kang 等机器之心编译参与：熊猫卷积神经网络在目标检测任务上已经取得了优良的表现，但它们的计算成本比较高、速度比较慢，不适用于大规模的实时视频处理。为了解决这个问题，斯坦福大学的几位研究者提出了一个名叫 NoScope 的系统，将目标检测的速度提升了数千倍。该研究的相关论文和代码也已发布，本文是这些研究者对该项目的介绍文章，机器之心对其进行了编译介绍。论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.02529 项目地址

07

MYSQL 水平分割 Sharing Followup (翻译)

在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策，以及基本的策略，

01

Opentelemetry Collector的配置和使用

collector通过pipeline处理service中启用的数据。pipeline由接收遥测数据的组件构成，包括：

01

postgresql SQL 优化 -- 理论与原理

这期就进入正题，一个SQL 语句撰写出来是怎么开始工作的，也就是查询的过程 query processing ，这里从几个步骤入手

03

第35次文章：数据库简单查询

本周学习的数据库，有一种明显的感觉，语法简单，基本上不会有大段大段的代码出现，简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务，或许是因为我们的任务比较初级吧！嘻嘻！

02

首款国产AI搜索横空出世，革了传统搜索引擎的命！无限追问，告别广告

ChatGPT石破天惊地出现，让所有人都意识到：人类接受和处理信息的模式，是时候重构了。

03

PTA 数据结构与算法题目集（中文） 7-49 打印学生选课清单 (25分)题解

假设全校有最多40000名学生和最多2500门课程。现给出每门课的选课学生名单，要求输出每个前来查询的学生的选课清单。

02

汇编DOS与Windows Masm编译运行代码步骤详解

obj文件一般是Object的简写，是程序编译后的二进制文件，obj文件可称为目标文件或中间文件。另外obj文件只给出了程序的相对地址。

01

我不是个优秀的开发人员，我只是擅长搜索谷歌？？

作为Web开发人员需要良好地掌握各项技术：终端的用法、HTML、CSS、JavaScript、云基础架构、部署策略、数据库、HTTP协议等等。有人尝试记录Web开发人员应该掌握的所有技术，结果得出了一个超长的列表。一般来讲，很难准确地记忆和掌握所有这些技术，而且基本上不可能。因此，在某些时候，没能掌握所有的技术兴许也是一个优势，因为你可以积极地寻找自己所需的答案。能够有效地搜索Stack Overflow和谷歌也是一门技术活，而这门技术在Web开发这样广阔的领域中是必不可少的。因此，我认为我不是一个优秀的Web开发人员，只是擅长搜索谷歌罢了。

WWW2021：基于增量时空图学习的POI查询框架

兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是，在实际应用中，由于POI查询具有动态变化的特点，对于不同时空情景下不同用户的相同查询，系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此，罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架（IncreSTGL）用于解决动态场景下的在线POI查询问题。

04

研究实锤GPT-4真变笨了：3个月内数学能力雪崩式下降，代码能力也变差

近日，来自斯坦福、UC Berkeley 的一篇 arXiv 预印本论文给出了对这一问题的定量实验结果并公布了相关评估和响应数据。

03

单个Transformer完成信息检索，谷歌用可微搜索索引打败双编码器模型

选自arXiv 作者：Yi Tay等机器之心编译编辑：陈萍谷歌提出基于 Transformer 的可微文本检索索引，明显优于双编码器模型等强大基线，并且还具有强大的泛化能力，在零样本设置中优于 BM25 基线。信息检索 (Information Retrieval, IR) 从互联网诞生之日起，便有着不可撼动的地位。如何从海量数据中找到用户需要的信息是当前研究的热点。目前比较流行的 IR 方法是先检索后排序（retrieve-then-rank）策略。在检索算法中，比较常用的是基于反向索引或最近邻

02

Android开发-API指南- Calendar Provider

英文原文：http://developer.android.com/guide/topics/providers/calendar-provider.html 采集日期：2015-05-10

02

《收获，不止SQL优化》 - 调优信息一键生成脚本学习

梁敬彬老师的《收获，不止SQL优化》，关于如何缩短SQL调优时间，给出了三个步骤，

05

大数据面试SQL038 用户连续登录所有断点日期（二）

038题目发出后，群里很多朋友发出各种疑问，也给出了很多写法。大家的疑问主要有两个

01

Hive与Impala的关键字

Hive有一些保留的关键字，我们在执行一些语句时，不能将这些关键字作为标识符（Identifier），比如建表语句的表名或者字段名，以下我们具体看看什么是Hive中的Identifier。

04

使用Python随机查询数据库中10个信息然后删除这10个信息

前几天在Python最强王者交流群【刘苏秦】问了一个Python数据库数据处理的问题，一起来看看吧。

04

Postgresql 来自SW 对postgresql 监控的新想法

实际上使用过 solarwinds，大概在10年前,solarwinds 是美国的一家专门从事IT 产品监控的工作，产品是付费的，一般国内的企业很少使用，主要还是费用比较贵。本次是偶然看到SW 公司的 TKC 系列介绍今年SW针对 POSTGRESQL 的 DPA ，database performance administrator 系列。在针对这个meeting 的详述开始前，对于数据库的监控也就是最近要开始做的那个系统，是有设想的，尤其针对数据库的性能监控方面。

04

支付宝悄悄上线智能助理，我们也偷偷测了下

不过，支付宝智能助理不同于对话交流、辅助创作的常见大模型，而是更偏向服务办事型的AI助手。

01

PowerBI 地图 - 中国地理位置标准及大全

很多小伙伴询问罗叔，他在做地图的时候有各种问题，我们将在此前介绍的基础上，做一些深入。

01

如何利用“图计算”实现大规模实时预测分析

摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计

02

ICLR-17最佳论文作者Nicolas Papernot现场演讲：如何用PATE框架有效保护隐私训练数据？（附视频）

AI科技评论按：ICLR 2017 总共有三篇最佳论文，其中有一篇是关于如何有效保护机器学习训练中的隐私数据，名为「用半监督知识迁移解决深度学习中训练数据隐私问题」（Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data）。论文给出了一种通用性的解决方法，名为「教师模型全体的隐私聚合」（Private Aggregation of Teacher Ensembles/PATE）。该论文第一作者是 Nico

04

针对简书的崩溃给出自己的建议

简书确实几乎每个月都会崩溃,一次崩很长时间....作为一个研发人员,为了更好的使用这个平台,对于我目前发现的问题,我给出自己的一点点建议

02

C# 学习笔记（14）—— LINQ

LINQ 是 Lanuage Integrated Query 的缩写，即“语言集成查询”的意思。众所周知，做软件开发离不开数据的，你肯定听过SQL数据库、Oracle数据库或本地XML文档等。每种数据源都有自己的查询语言，例如SQL数据库有自己的SQL语言，。LINQ的提出就是为了提供一种跨越各种数据源的统一的查询方式，它主要包括四个组件——Linq to Objects、Linq to XML、Linq to DataSet 和 Linq to SQL

01

Fractured Mirrors：破碎的镜像

今天介绍《A Case for Fractured Mirrors》，来自 VLDB 2002，作者来自威斯康星大学麦迪逊分校，和之前的 PAX（Partition Attributes Across）属于一类：也是在结合 NSM 和 DSM 的优点。

03

披萨上涂胶水、建议用户吃石头、毒蘑菇……谷歌又被大模型带沟里

近日，有网友使用谷歌的 AI Overview 功能进行搜索，却得到了一堆离谱的回答。例如，告诉用户在披萨上涂胶水，或者建议他们吃石头等。谷歌 AI「满嘴跑火车」的回答迅速在社交媒体上发酵，甚至有网友发出了「谷歌已死」的慨叹。

01

如何用人工智能高效选研究题目？

例如海华，他读博的时候我到 UNT 访学，跟他在一个实验室。他时常一边读最新的顶会论文，一边击节赞叹。读到开心之处，他会高声喊出来，还兴奋地把我拉过去一起看。我觉得他是把信息检索读出了《冰与火之歌》的意境。

02

知识图谱入门（一）

本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。

02

2019年主动学习有哪些进展？答案在这三篇论文里

目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题，即给定一组数据（文本、图像、视频等），判断数据类别或将同类数据归类等，训练过程依赖于已标注类别的训练数据集。在实验条件下，这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果。然而在应用场景下，能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理，对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大。在一些专门的应用领域，例如医学图像处理，只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注。显然，在这种情况下必须依赖大规模训练集才能使用的方法或模型都不再适用。为了减少对已标注数据的依赖，研究人员提出了主动学习（Active Learning）方法。主动学习通过某种策略找到未进行类别标注的样本数据中最有价值的数据，交由专家进行人工标注后，将标注数据及其类别标签纳入到训练集中迭代优化分类模型，改进模型的处理效果。

02

【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用

【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。知识图谱构建的关键技术 1

04

干货 | Elasticsearch Nested类型深入详解

本文通过一个例子将Nested类型适合解决的问题、应用场景、使用方法串起来，文中所有的DSL都在Elasticsearch6.X+验证通过。

03

「数学天才」陶哲轩：GPT-4无法攻克一个未解决的数学问题，但对工作有帮助

---- 新智元报道编辑：桃子【新智元导读】数学天才陶哲轩的研究也用上了AI工具GPT-4。有了GPT-4，你想做的，只需复制、粘贴、一键完成！当红炸子鸡ChatGPT，也成为数学天才陶哲轩的研究工具了。近日，他在网上称自己发现了一些ChatGPT的小用例。首先，它很擅长解析代码格式的文档（在这种情况下是#arXiv搜索的API），然后返回一个正确格式的代码查询（后来它还提供了一些工作的python代码，以我要求的方式调用这个API，尽管我不得不手动安装一个包来使它运行）。其次，我让它想

02

Shell中4个网络相关命令的使用技巧

豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟这篇文章中我介绍几个非常实用的和网络相关的命令 ifconfig 这个命令与Windows的“ipconfig”作用一致，用于显示网络接口，子网掩码等详细信息。 ifconfig 左边一列是网络接口名，占据10个字节，右边的若干列显示对应的网络接口的详细信息。在每个系统中，默认都有一个称之为环回接口的lo，这个接口指向当前主机本身。下面这张截图是在博主的电脑上运行这个命令之后显示的信息：相关技巧： 1.打印网络接口列表说明：ifconfig 输出的第一

09

滴滴和美团面经（后台研发）

目前滴滴和美团都完成了四面，两个公司面的都是后台研发，美团三面面试官说是做外卖机器人（类似无人车），个人比较感兴趣，如果发offer，就签约美团结束秋招了。找工作这几个月，牛客网一直陪伴我成长，看面经，找内推，看大家吐槽，不亦乐乎，为了回馈帮助过或给我带来信心和失落时鼓励的你们，特将美团和滴滴的面试经历记录如下，希望取之以桃，报之以李吧。滴滴：一面： 1、自我介绍，讲自己的实习经历和做的项目。 2、写道题，判断一个字符串是否为回文字符串（送分题） 3、给出一张表，对应该表，问了两个问题，写sql语句（

09

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭