有时，有些事情需要存储在手机，比方说，在APP保存和使用的时间考虑password什么 需要编写方法的几个例子 在.h文件里写上方法名 + (void) saveCenterProValue:(NSString...@“UserPass” //用户password #define UserID @“UserID” //用户ID 2.保存某个字符串
在使用python编程过程中，我们往往需要借助字典来提高编程效率。同时为了调试方便，我们希望将某些变量保存为中间文件。 例如，在协同过滤算法中，相似性的训练结果可以保存为中间文件，方便调试。...python对字典的保存与读取可以借助于json方便 的实现。...#保存 dict_name = {1:{1:2,3:4},2:{3:4,4:5}} f = open('temp.txt','w') f.write(str
全文和矢量搜索使我们能够构建搜索体验，使用户能够找到相关的产品、内容等。随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展，出现了一个问题：我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度？...让我们一起探讨每种解决方案的优缺点，并发现正在重新定义现代搜索和发现体验的协同作用。 全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。...构建最先进的搜索体验需要结合全文搜索和矢量搜索的优势。 确实，我们可以两者兼得吗？ 混合搜索的案例 混合搜索结合了全文搜索和矢量搜索的优点。...此版本还提高了向量搜索和摄取的性能，响应时间加快了 30% 以上。 Elasticsearch 用户越来越多地使用不同类型信息的搜索检索 — BM25 用于文本，向量搜索用于密集向量。...混合搜索技术通常会提供更好的结果：对多个 BIER 数据集进行基准测试显示，结合 BM25 和基于 ELSER 的排名时，相关性有所提高，现在用户甚至可以更轻松地组合所有这些检索方法。
读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。...，是建立在准确的搜索内容和检索语句上的，他们往往通过各种方式对文档进行分词（analyze），通过诸如BKD tree等数据结构，将拆解出来的词元（token）进行倒排索引，在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理...2.2 数据结构与搜索算法 之所以普通搜索和向量搜索会存在上面那些特点和差异，是因为他们构建数据的索引的数据结构以及召回算分的算法有很大差异，我们分别来看他们。...一般的倒排索引会构建在内存中，但随着数据量增加，我们可能需要通过磁盘来帮忙保存一部分数据，这就用到了 LSM树，因为硬盘（无论 SSD 还是 HDD 都比 RAM 慢的好几个数量级），而 LSM树 可以在写数据的时候先把数据缓存在内存中...向量搜索的数据索引不同于普通搜索的分词，他们会需要先通过各种 machine learning、deep learning 技术将文档、句子、词组等转化成向量存进搜索引擎，搜索引擎会根据配置使用距离计算模块对向量进行聚类保存
场景：现在有一个错词库，维护的是错词和正确词对应关系。比如：错词“我门”对应的正确词“我们”。...典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较。 Trie的核心思想是空间换时间。...现在我们有了字典树，然后就不能以字典树来foreach，字典树用于检索。我们就以用户输入的字符串为数据源，去字典树种查找是否存在错词。因此需要对输入字符串进行取词检索。...else 61 wordLength = maxLength; 62 63 //从左到右 和...i = segWordsReverse.Count - 1; i >= 0; i--) 115 { 116 //将反转的结果，保存在正向分词数组中
外部扩展字典的作用和优势如下：1. 数据集成扩展外部扩展字典允许将外部数据源的数据集成到ClickHouse中，使得在查询时可以直接访问和处理外部数据源中的数据。...这种数据集成扩展的能力可以将非ClickHouse数据源的数据通过外部扩展字典变得可查询和分析。2....同时，外部扩展字典还支持访问控制和权限管理，可以对外部数据源的访问做出细粒度的控制，保护数据的隐私和安全。5....数据共享和协作外部扩展字典可以将外部数据源的数据在ClickHouse中共享给多个用户和应用程序。...总结起来，外部扩展字典在ClickHouse中的作用和优势主要在于扩展数据集成能力、增强灵活性和扩展性、提供数据实时更新、保障数据安全性、以及促进数据共享和协作。
换句话说，向量搜索和普通搜索的组合检索才是 Elasticsearch 作为向量数据库有别于其他新兴向量数据库的发力点所在。...Elasticsearch：普通检索和向量检索的异同？...每个文档包含了一个向量、标题、文件类型和标签。 这些文档反映了不同的图像信息，每个图像都有自己的向量表示、标题、文件类型和颜色标签。...2.3.5 官方答案二：hybrid search 混合检索 这个方式，就是咱们前面验证过的并列组合检索方式。结论和之前一致，并没有达到预期。...通过这种方式，我们可以高效地找到既满足特定元数据条件又在内容上与给定示例相似的项目，这对于构建推荐系统、图像搜索引擎或其他需要结合内容和上下文信息进行精准检索的应用场景非常有价值。
使用*和使用?作为通配符，查找结果是截然不同的。 另外，我们还可以根据文件的大小来查找文件，这个一般用的比较少。 ? -1k:表示小于1kb的文件，大于用+表示。
字典字典是python中唯一的映射类型，采用键值对（key-value）的形式存储数据。...python对key进行哈希函数运算，根据计算的结果决定value的存储地址，所以字典是无序存储的，且key必须是可哈希的。...集合set python中集合对象（set）是一组无序排列的可哈希的值，包含两种类型：可变集合（set）和不可变集合（frozenset），所以set不是可哈希的，frozenset是可哈希的，能当作字典的键...> （6）交集s1&s2，补集s1-s2，异或s1^s2 交集：新集合中的元素同时是s1和s2的元素 –> s1.intersection(s2) 补集：新集合中的元素只属于s1,不属于 –> s1....difference(s2) 异或：新集合中的元素不能同时属于s1和s2 –> s1.symmetric_difference(s2) >>> fs = frozenset('de') >>> s
字典相当于保存了两组数据，其中一组数据是关键数据，被称为 key；另一组数据可通过 key 来访问，被称为 value。 字典和列表类似，同样是可变序列，不过与列表不同，字典是无序的。...字典是任意数据类型的无序集合 和列表、元组不同，通常会将索引值 0 对应的元素称为第一个元素，而字典中的元素是无序的。...1.1 字典的创建和删除 字典的每个元素都包含“键”和“值” '“键”和“值”之间使用“ : ”号(冒号)隔开 所有元素放在一个大{}中 语法： mydict = {"key1": "value1"...') ('number', 20201229) ('date', 12345678) name 18 age susan number 20201229 date 12345678 1.4 添加、修改和删除字典元素...key特性，集合中的元素是不可变类型； 同数学中的集合基本类似，也可用于保存不重复的元素； set集合是无序可变的，frozenset是不可变集合。
COIL有效地结合了Lexical IR和Neural IR各自的优点，通过建立高效的上下文倒排索引缓解了传统检索模型中的词汇不匹配和语义不匹配的问题，同时比起近几天发展起来的稠密向量检索模型，COIL...引入了更多的细粒度语义信息，在准确度和速度上均取得了更优秀的表现，是一个非常具有实用价值的检索模型。...以BM25为代表的传统信息检索系统通过query和document之间的词汇重叠信息来判断query和document之间的相关度，得益于高效的倒排索引技术，这类基于词汇的检索方式(Lexical IR...以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密检索模型在多个检索任务上取得了最优性能，后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性能更好的稠密检索模型，比如语义残差嵌入(semantic...观察DPR和ColBERT的模型结构，我们自然会思考是否存在介于这两者之间的检索模型，该模型的复杂度和检索速度接近于DPR，而检索准确度接近于ColBERT，而作者提出的COIL模型正好是DPR和ColBERT
nums.length <= 104 -105 <= nums[i] <= 105 0 <= i <= j < nums.length 最多调用 104 次 sumRange 方法 解题思路 法一 保存数组...，然后sumrange根据不同的索引计算分别计算它们的和。...such: * var obj = new NumArray(nums) * var param_1 = obj.sumRange(i,j) */ 缓存 通过缓存，创建一个对nums从0到第n项得的和的数组...当需要求范围内数组的和时，末项 + 1减去第 i 项，如下 nums：0 1 2 4 5 6 7 this.array：0 0 1 3 7 12 18 25 求3到4项数的和：即前4项的和 7 减去前2...项得和1为6。
#保存 cookie 到变量 import urllib.request import http.cookiejar cookie = http.cookiejar.CookieJar() handler...opener.open('http://flights.ctrip.com/') for item in cookie: print('%s = %s' % (item.name,item.value)) #保存
Lucene 是一个高效的，基于Java 的全文检索库。...全文检索大体分两个过程，索引创建 (Indexing) 和搜索索引 (Search) 。 索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。...Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。...如上图，具有相同前缀文件的属同一个段，图中共两个段 "_0" 和 "_1"。 segments.gen和segments_5是段的元数据文件，也即它们保存了段的属性信息。...词(Term)： 词是索引的最小单位，是经过词法分析和语言处理后的字符串。 Lucene的索引结构中，即保存了正向信息，也保存了反向信息。
[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。...因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存，所以保存后在相关文件夹中会出现3个文件。 下面就是DIN，DIEN相关生成的文件，可以通过名称来判别。...index ckpt_noshuffDIEN3.data-00000-of-00001 ckpt_noshuffDIEN3.index ckpt_noshuffDIEN3.meta 所以我们可以认为和保存的模型直接相关的是以下这四个文件...这种模型和权重数据分开保存的情况，使得发布产品时不是那么方便，所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢？
echo "blocking $ip" $IPTABLES -A INPUT -s $ip -j DROP done done exit 0 保存...iptables的防火墙规则的方法如下： 解决方法: iptables命令建立的规则临时保存在内存中。...如果系统在永久保存这些规则之前重启，所有设置的规则都将丢失。...如果要想使iptables设置的规则在下次重启系统之后仍然生效则需要永久保存这些规则，以root身份执行： /sbin/service iptables save 该操作将执行iptables初始化脚本...而原来的配置文件将保存为iptables.save。
set的实现也依赖于散列表 常见的字典方法： 如之前所述： Container: __contains__ Iterable: __iter__ Sized: __len__ Mapping: __getitem...只有实现了__hash__()和__eq__()方法的才能作为键 不可变的序列都可视为可散列的，但是 hash((1,2,3)) Out[1]: 2528502973977326415 hash((1,2...", line 1, in hash((1,2,[2,3])) TypeError: unhashable type: 'list' 里面包含了可变序列，也是不可hash的 字典推导...a)} b Out[5]: {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5} 如何处理查找不到的键： 用setdefault处理找不到的键，可以避免tey/except方法 正常来说，一个字典里面没有的键...return key in self.keys() or str(key) in self.keys() a = NewDict() a[2] Out[40]: '2' 这样变相的实现了我们需要的值 标准库中字典的变种
原文发布于微信公众号：腾讯云存储（关注有惊喜） 使用场景 ElasticSearch是一款开源的非常火爆的文档索引引擎, 大小公司都比较青睐的一款做日志检索、分析、查询的工具。...为了更好的满足历史数据的保存和检索，推荐一种非常靠谱的存储解决方案：ES + CHDFS。...可以将ES中的历史索引数据移动到CHDFS保存。 接下来，我们将一步一步地教您如何打通ES到CHDFS的数据流。 准备工作 在开始前，需要做以下几件事情： 1....搭建hadoop环境，2.x和3.x均可。也可以使用腾讯云EMR套件，省时省力； 2....创建CHDFS文件系统并配置好权限组和挂载点(点击查看)； 当上面4个步骤均准备成功，恭喜你，离成功越来越近了。
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...保存 torch.save(the_model.state_dict(), PATH)恢复the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...保存torch.save(the_model, PATH)恢复the_model = torch.load(PATH)一个相对完整的例子savingtorch.save({'epoch': epoch...ReLU ()(conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))(relu2): ReLU ())如果我们想获取conv1的weight和bias
在测试过程中，有一个重要的工作就是保存记录“现场”，以方便开发人员更快发现BUG解决问题。在接口测试中更是如此，如果开发人员能够根据BUG的信息直接复现请求，是一件很方便的事情。...为此我想了一个再框架中增加保存HTTPrequestbase和CloseableHttpResponse两个对象的功能，其中主要是HTTPrequestbase的信息，CloseableHttpResponse...host = EMPTY /** * 接口地址 */ String apiName = EMPTY /** * 请求地址,如果为空则由host和apiname...，然后调用保存方法：if (SAVE_KEY) FunRequest.save(request, res);其中，res是响应内容，已经解析为json格式，对于非json格式响应做了兼容。...同事在保存路径和保存量也做配置初始化的过程中做了校验，这个太简单就不发了。
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