本文将比较Mistral 7B vs Llama 2 7B and Mixtral 8x7B vs Llama 2 70B
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎,可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能,对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的,而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。
全文搜索(FTS)是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。它可用于为商店,搜索引擎,报纸等网站上的搜索结果提供支持。
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
在完成毕业论文(设计)期间的调研工作,主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。
关系数据库管理系统是许多网站和应用程序的关键组件。它们提供了一种存储,组织和访问信息的结构化方法。
在过去的一年里,大语言模型(LLM)以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力,并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中, 有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比,欢迎大家在评论区发表自己的见解。
翻译自 Tutorial: Use Chroma and OpenAI to Build a Custom Q&A Bot 。
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words, 返回所有二维网格上的单词 。
本文使用tf-idf(词频-逆文件频率)、lsi(潜在语义索引)和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术,对文本进行嵌入操作(即构建语义向量)并完成比对检索,构建一个基础版的文本搜索引擎。
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。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
会话(session)是任何基于 HTTP 的 web 框架的重要组成部分。它使得 web 服务器可以记录重复请求的 HTTP 客户端而不需要对每一次请求重新进行认证。记录会话的方式有多种。其中的一些方法不需要你服务器保持会话数据(如 JSON Web Tokens),而另外一些则需要。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布,现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
写了600 多篇博客文章后,我以为我已经掌握了cluster命令的复杂性 ,但似乎我还没有,所以现在让我们开始吧。
说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,在数据十分庞大的时候,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效,但有时需求就是如此,类似这样的需求还有很多。
在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框,但是当数据量级别上去之后,频繁对数据库造成压力,所以想使用Full Text全文索引进行优化 下面是一个总结的简单案例
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效,但有时需求就是如此,类似这样的需求还有很多,例如,搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找,电子商务网站需要根据用户的查询条件,在可能需要在商品的详细介绍中进行查找,这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较,范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是,如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤,那么就需要基于相似度的查询,而不是原来的精确数
自带了支持拓展正则表达式的 GNU 版本 grep 工具,所有的Linux发行版中均默认安装grep ,grep 被用来检索一台服务器或工作站上任何位置的文本信息, 如何在 Linux 系统和类 Unix 的操作系统中使用带正则表达式的 grep 呢?
包含三个文件, 具体介绍请看PostgreSQL目录结构之base目录,Free Space Map and Visibility Map:
在本文中,我们将研究如何处理文本数据,这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成,文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此,在本文中,我们将采用动手实践的方法,探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的,现在都还在用的策略,用来对非结构化的文本数据提取特征。
1.正则表达式的定义 描述字符模式的对象,JavaScript的RepExp类表示正则表达式
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例: 提高人民生活水平:提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法: 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:沸羊羊 来源:juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效,但有时需求就是如此,类似这样的需求还有很多,例如,搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找,电子商务网站需要根据用户的查询条件,在可能需要在商品的详细介绍中进行查找,这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较,范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是,如果希望通过关键字的匹配
Postgres Operator UI 提供了一个图形界面,方便用户体验数据库即服务。一旦 database 和/或 Kubernetes (K8s) 管理员设置了 operator,其他团队就很容易创建、克隆、监视、编辑和删除自己的 Postgres 集群。有关设置和技术细节的信息可以在 admin 文档中找到。
对于这样允许大众分类的应用,如何满足用户在搜索时尽可能准确地返回用户所需要的资源是一个有意思的问题。因为如果像传统的搜索方法仅通过查询关键词去匹配搜索结果,返回的结果可能会不满足用户的初衷。而且,不同的用户在搜索不同的资源时有可能会使用同样的关键词,比如,爱好运动和爱好喝咖啡的用户在搜索杯子的时候使用的关键词都可能是“杯子”,而返回的结果对于爱好运动的用户来说应该尽可能是运动型杯子,对于爱好喝咖啡的用户来说应该尽可能是咖啡杯子。所以,这里的问题都归结于Personalized Search。
不论是RAG,还是Agent,几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么,向量数据库是什么?与传统数据库有何不同? 又如何选择向量数据库呢? 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
前一阵子,又跑出去搞了一场面试,心态算是崩了,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
海量信息即大规模数据,随着互联网技术的发展,互联网上的信息越来越多,如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
pico是一个简单易用、以显示导向为主的文字编辑程序,具有pine电子邮件编写器的风格。在现代Linux系统上,nano即pico的GNU版本是默认安装的,在使用上和pico一模一样。
正则表达式是一个描述字符模式的对象。JavaScript的RegExp类表示正则表达式,String和RegExp都定义了方法,后者使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换功能,JavaScript的正则表达式语法是Perl5的正则表达式语法的大型子集
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,哈希索引,全文索引等等,
斐波那契数列出现在印度数学中,与梵文韵律有关。在梵语诗歌传统中,人们对列举所有持续时间为 2 单位的长 (L) 音节与 1 单位持续时间的短 (S) 音节并列的模式很感兴趣。用给定的总持续时间计算连续 L 和 S 的不同模式会产生斐波那契数:持续时间m单位的模式数量是F(m + 1)。
如果表里没有没有对itemid建立索引,需要对表里所有记录进行比对,才能找到符合条件记录, chartevents表有313645063 条记录, 就要进行 313645063次对比, 慢是正常的
首先,正则表达式是一个字符串组成的模式,用来匹配一个字符串,一般用在检索,替换里,也经常用来校验一些字符模式,检验是否匹配一个给定的规则。
搜索结果排序时搜索引擎最核心的部分,很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多,但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度,以及网页链接情况。这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。
关于Ghauri Ghauri是一款功能强大的SQL注入漏洞自动化检测和利用工具,该工具是一个高级跨平台工具,可以帮助广大研究人员以自动化的形式检测和利用目标应用中的SQL注入漏洞,并以此提升应用程序的安全性。 功能介绍 1、支持下列注入Payload类型:布尔注入、错误注入、时间注入、堆叠注入; 2、支持针对下列DBMS的SQL注入:MySQL、Microsoft SQL Server、Postgres、Oracle、Microsoft Access; 3、支持下列注入类型:基于GET/POS
◆ 简介 一个有趣的面试问题,我已经听到并问过很多次了。 "你将如何提高数据库的性能?" 这个问题可能有很多答案,因为我想深入了解每个答案,所以我将分别写三篇文章,每篇都针对某一类答案。 这个要更注重架构层面的变化,管理服务等。他们会更关注云计算架构师或对系统设计概念有良好了解的人。 第三组答案将更注重于数据库和操作系统的配置。 请记住,这是一个非常广泛的话题,这是我对如何回答这个问题的看法,我将提供进一步阅读的链接,并尽可能多地提供实际的例子。 ◆ 问题 问题是,"我的数据库越来越慢,你将如何提高数据
word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量(Word Embedding)WI 的大小是VxN, V是单词字典的大小, 每次输入是一个单词, N是设定的隐层大小。word2vec的模型通过一种神经网络语言模型(Neural Network Language Model)
在自然语言理解任务中,我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落,再到文档。在文档层面,理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。
1. 动画属性 属性 描述 CSS @keyframes 定义一个动画,@keyframes定义的动画名称用来被animation-name所使用。 3 animation 复合属性。检索或设置对象所应用的动画特效。 3 animation-name 检索或设置对象所应用的动画名称 ,必须与规则@keyframes配合使用,因为动画名称由@keyframes定义 3 animation-duration 检索或设置对象动画的持续时间 3 animation-timing-func
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配,随着AGI的爆发,越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术,特别是在RAG领域,增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
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