vim是Vi IMproved，是编辑器Vi的一个加强版，一个极其强大并符合IT工程师（程序员、运维）习惯的编辑器。如果你是一名职业的SE，那么一定在寻找一款出色的能够自由定制、满足灵活编辑功能的编辑器。那么答案，就是vim或者Emacs。而这一套连续的博文，就为您介绍vim编辑器。至于另一款强大的编辑器Emacs，我们会在今后的一个系列博文中看到。
Github搜索官方文档：https://docs.github.com/en/search-github
下面是官方对 Patterns 特性的说明 patterns : 从下面的第一句中可以知道，Patterns 是一种语法级的特性，而语法特性是一种语言的根基。
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
Vim是最受欢迎的命令行文本编辑器。它预装在macOS和大多数Linux发行版上。在Vim中查找和替换文本非常容易。 基本查找和替换 在Vim中，可以使用:substitute（:s）命令来查找和替换文本。 要在Vim中运行命令，必须处于normal模式，这是启动编辑器时的默认模式。要从其他任何模式返回normal模式，只需按 Esc键。 替换命令的一般形式如下： :[range]s/{pattern}/{string}/[flags] [count] 该命令在[range]中的每一行中搜索{patter
人类传递信息的载体是语言，不同语言之间的交流靠的是翻译，比如世卫组织在疫情防控中，在官网上发布了一个公告，号召大家勤洗手以预防感染。
grep 命令有大量的选项和用例。您可能永远不需要或使用所有这些。但是，您最终会在大多数情况下使用少数几个 grep 命令。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).
“词袋模型”一词源自“Bag of words”，简称 BOW ，是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本，可以是一个段落，也可以是一个文档，该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法，假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合，这个集合可以被直观的想象成一个词袋，袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如，文本内容为“经济发展新常态研究”的文档，用词袋模型可以表示为[经济，发展，新常态，研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设，简化了文本数据结构化处理过程中的计算，被广泛采用，但是另一方面，这种假设忽略
比如，图形图像领域熟知的“滤镜”一词，实际上也是filter。大名鼎鼎的ffmpeg就是通过很多filter来实现音视频的编解码和转码的。
我们经常听到开发人员讨论API。API与APP一词看上去很相似，对于APP我们很熟悉，即是应用程序Application的缩写，随着智能手机的普及这一词成了手机软件的代称。但是API又是什么呢？ AP
2014年上半年，我在人人网实习了一段时间，期间得到了很多宝贵的数据，并做了一些还算有意义的事情，在这里和大家一块儿分享。感谢人人网提供的数据与工作环境，感谢赵继承博士、詹卫东老师的支持和建议。在这项工作中，我得到了很多与众人交流的机会，特别感谢 OpenParty 、 TEDxBeijing 提供的平台。本文已发表在了《程序员》杂志，分上下两部分刊于 2012 年 7 月刊和 8 月刊，在此感谢卢鸫翔编辑的辛勤工作。由于众所周知的原因，《程序员》刊出的文章被和谐过（看到后面大家就自动地知道被和谐的内
作者简介 刘洋，1号店搜索部算法工程师，机器学习的爱好者和实践者。上海大学博士，在语义分析、知识发现有深入研究。 电子商务通过服务和商品给用户带来极致体验。其中，服务包括用户的浏览体验、配送体验和客服
✴️今天我们简单介绍一下seed region，以及重点讨论它的中文翻译问题。 ---- 🔶seed region 什么是miRNA的seed region？🤔 miRNA 是一种非编码 RNA，可以与其靶位点在种子区域互补。这意味着 miRNA 和其靶位点之间有一个匹配的序列，这个序列位于靶位点 RNA 的种子区域。种子区域是指靶位点 RNA 的一个小片段，通常是 2-8 个核苷酸，它与 miRNA 的种子序列互补。这个互补关系是 miRNA 结合到靶位点的关键，它可以导致靶位点 RNA 的降解或转录抑制
今年上半年，我在人人网实习了一段时间，期间得到了很多宝贵的数据，并做了一些还算有意义的事情，在这里和大家一块儿分享。感谢人人网提供的数据与工作环境，感谢赵继承博士、詹卫东老师的支持和建议。在这项工作中，我得到了很多与众人交流的机会，特别感谢 OpenParty 、 TEDxBeijing 提供的平台。本文已发表在了《程序员》杂志，分上下两部分刊于 2012 年 7 月刊和 8 月刊，在此感谢卢鸫翔编辑的辛勤工作。由于众所周知的原因，《程序员》刊出的文章被和谐过（看到后面大家就自动地知道被和谐的内容是什么了），因而我决定把完整版发在 Blog 上，同时与更多的人一同分享。对此感兴趣的朋友可以给我发邮件继续交流。好了，开始说正文吧。
Grep是用于快速搜索匹配模式的简单工具，但是awk更像是一种编程语言，用于处理文件并根据输入值生成输出。
MySQL不仅用于表数据操作，还可以用来执行数据库和表的所有操作，包括表本身的创建和处理。
本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1、 搜索引擎的发展史 2、 Lucene入门 3、 Lucene的API详解 4、 索引调优 5、 Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽：Archie、Gopher 起步：Robot（网络机器人）和spider（网络爬虫） 1、 Robot：网络机器人，自动在网络中运行，完成特定任务的程序，如刷票器、抢票软件等。 2、 spider：网络爬虫，是一中特殊的机器人，抓取（下载）并分析网
向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
我从初中开始基本上就是一个英语很烂的人，数理化再好有什么用，工作了，结果发现数理化都没啥用，最有用的还是当年学的最烂的英语。于是在2011年年底开始了学习英语的课程，在学习的过程中，外教经常会放英剧美剧给我们看，看了以后回答问题，讲解，挺有意思的。印象最深刻的就是Neil给我的Doctor Who还有另外一个外教放的Friends。后来在课程快结束的时候，萌发了一个想法，能不能只看英文字幕来看美剧（当然还有英剧），这样没有中文字幕的话才能在看美剧的过程中联系阅读与听力。但是美剧中很多词汇不懂，一旦句子中出现了两个不懂的词汇，那么这句话基本上就不懂是啥意思了。那么我能不能根据我的实际词汇量，对字幕就行修改，如果是认识的单词，那么就不管，如果是不认识的单词，那么就给出其中文意思，这样能够便于理解整个句子，而且在潜移默化中慢慢的提高词汇量。
过去十余年科技媒体生涯中，出于职业之便，得以保存了千万字的录音速记。这些速记涵盖了今天科技生态中的一些重要角色，例如互联网公司、ICT供应商、以及各种类型和规模的方案商、科创公司等。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤： (1) 收集待建索引的文档； (2) 对这些文档中的文本进行词条化； (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理，得到词项； (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到，上诉过程中非常重要的一步就是获得词项，那么词项是什么，又是怎么获得的呢？
机器之心报道 机器之心编辑部 OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大，但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的，耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究，并取得了出色的效果。 今年 1 月初，OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁，接连推出了两个连接文本与图像的神经网络 DALL·E 和 CLIP，后者能够完成图像与文本类别的匹配。CLIP 能够可靠地执行一系列视觉识别任务，给出一组以语言形式表述
来源：机器学习AI算法工程 本文约1000字，建议阅读5分钟 本文介绍了文本向量化的6种常见模式。 一、文本向量化 文本向量化：将文本信息表示成能够表达文本语义的向量，是用数值向量来表示文本的语义。词嵌入(Word Embedding)：一种将文本中的词转换成数字向量的方法，属于文本向量化处理的范畴。向量嵌入操作面临的挑战包括： （1）信息丢失：向量表达需要保留信息结构和节点间的联系。 （2）可扩展性：嵌入方法应具有可扩展性，能够处理可变长文本信息。 （3）维数优化：高维数会提高精度，但时间和空间复杂性也被
3.总结：条件选取querySet的时候，filter表示=，exclude表示!=。
自从2014年AWS推出Lambda服务后，Serverless一词越来越热，成为一种新型的软件设计架构，即Serverless Architecture。
有的学者认为机器学习只是统计学披了一层光鲜的外衣。而另一些讨论则认为涉及使用逻辑回归或者广义线性模型（GLM）的可以称作机器学习；否则就不是。还有一些观点认为：是否执行元分析或许是区分两个领域的一个标准。
本文从以下几个方面介绍下MySQL全文索引的基础知识： MySQL全文索引的几个注意事项 全文索引的语法 几种搜索类型的简介 几种搜索类型的实例 全文索引的几个注意事项 搜索必须在类型为fulltext的索引列上，match中指定的列必须在fulltext中指定过 仅能应用在表引擎为MyIsam类型的表中（MySQL 5.6以后也可以用在Innodb表引擎中了） 仅能再char、varchar、text类型的列上面创建全文索引 像普通索引一样，可以在定义表时指定，也可以在创建表后添加或者修改 对于一个大数量
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
编写 SQL 语句，从 Products 表中检索产品名称（prod_name）和描述（prod_desc），仅返回描述中包含 toy 一词的产品名称
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的，比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等，文章也可以有关键词，网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否，要么存在结果集中，要么不在。不关心文件的相关度或评分，只有文档的包括或排除处理。
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感，以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息，但对于只有0（false）和1（true）的计算机来讲，理解人的对话是一件非常困难的事情，因为计算机不具备以上能力，所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答，看似很简单也很无聊，但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学，因此它比GUI的交互设计复杂很多。
敏锐的读者会注意，目前为止本书介绍的所有查询都是针对整个词的操作。为了能匹配，只能查找倒排索引中存在的词，最小的单元为单个词。
中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
论文标题：CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking
数字化时代，搜索引擎已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为我们提供了一个迅速而便捷的途径。 搜索引擎利用复杂的算法来实现高效的搜索，其中一个关键的技术却是倒排索引。 这个看似普通的数据结构却是搜索引擎背后的核心，负责快速、有效地定位相关信息。
特别声明：以下内容，源自 大学慕课 《编译原理》哈尔滨工业大学 陈鄞，文章经个人整理所得，仅供学习交流
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述，这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间，就会发现我们想要的更多：希望查询匹配更灵活，排名结果更精确，不同问题域下搜索更具体。
在SEO优化过程中，我们经常听SEO专家谈论四处一词这个话题，很多SEO初学者，可能并不了解什么是四处一词，以及它对SEO的作用。
MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。
在系列前几篇实战分享中，我们从0-1实现了产品管理的中的列表显示和增删改的最为基础的交互操作，本篇将继续学习和实现其搜索和分页。
content.ik_smart_analyzer 字段的倒排列表【Posting List】
1. 关系型数据库 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。 简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系模型中常用的概念： 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录 属性：可以理解为二维
illustrated-screenshot-hero-app-search.png 在这段短视频中，您将学习如何在Elastic应用程序搜索中设置同义词 视频内容 在这段短视频中 您将学习如何在Elastic应用程序搜索中设置同义词 以最少的技术努力创造更好的客户体验 在本演示中，我们将使用Elastic企业搜索附带的样本数据 其中包括59个美国国家公园 现在我们已经摄取了数据 让我们对这个新的搜索引擎运行一个查询 点击查询测试器，搜索'summit' 找不到此查询的匹配内容 这对我们的用户来
刚进入seo领域就知道原创文章对于网站的收录、展现量、权重等的影响，所以保证网站内容的原创度是seoer的基本功，但往往你的内容是原创的，但网站迟迟没有收录，让很多seoer感到迷茫，其实问题不一定只出现在文章上，你还应做以下分析：
因为网友吃瓜的心可不只用在了事情本身，就连邮件里打码的部分写了什么，也成了热点话题。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题，所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组：
对于企业营销人员而言，每天都会在制定互联网推广方案，毫无疑问，SEO优化是每个企业都会尝试的一种推广渠道，它有利于企业在长期的营销推广中，降低营销成本，获取可持续的流量来源。
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