传统数据库是为了解决结构化存储而产生的，如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce（映射-规约）引擎，图引擎等。 传统型数据库的缺点：
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。
在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等。
在做solr查询的时候，solr提供了很多参数来扩展它自身的强大功能！以下是使用频率最高的一些参数！
Milvus[1]:一种基于Faiss[5]，NMSLIB[6] 和 Annoy[7]的相似特征向量搜索引擎。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
表示：查询category=2002、en_US_city_i=110以及namespace=d的前六条记录，只返回productId和category字段
导读/ 3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
这是一位公众号关注者经过一段时间的整理与努力发出了一篇论文，在我的追问与交流下，让这位学生写了一篇总结分享给大家，再次感谢吧，同时有觉得对你很受用的话，请点赞支持！
在用户日常搜索过程中，一个经常出现的问题即大多数返回的网站结果拥有完全相同或者几乎一样的信息。而应用了相似性搜索的相似引擎即可为用户返回最恰当、最合适的结果，同时隐藏或者丢弃那些重复的数据。 但是，目前相似性搜索领域需要克服的难题即它的规模和运行速度。近日，Facebook的人工智能研究团队就称已在该问题上取得了重要进展。Facebook在新发布的论文《Billion-scale similarity search with GPUs》中表示，可在GPU 上实现十亿规模级的相似性搜索，并且已开源该方法。
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti（Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者）和 Elia Porciani（Sease 研发软件工程师）共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
AI 研习社消息：业内知名数据科学网站 KDnuggests，昨日评选出了四月份“你不可忽视的五个机器学习项目”。 你可能没听过它们，但今天或许会考虑上手。至于那些不同生态、不同编程语言的工具——对于高手而言，即便没有使用需求，借鉴它们的代码执行也能为自己的产品开发带来许多灵感。 AI 研习社提醒：顺序与重要性无关。 Scikit-plot 一帮缺乏艺术细胞的数据科学家，在某年某月某天突然心怀恐惧地意识到：可视化是数据科学最关键的东西之一，而不仅仅是一个加分项。 这就导致了 Scikit-plot 的诞
本月初 AI 研习社报道，Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
AI科技评论按：本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
听说程序员里存在一个鄙视链，而前端则在鄙视链的最底端。这是因为以前大多数的前端工作内容都相对简单（或许现在也是如此），在大多数人的眼中，前端只需要写写 HTML 和 CSS，编写页面样式便完成了。
3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有方法在几个可公开获得的数据集上的全面比较，最后也介绍了未来的研究方向。
测量单个细胞中的基因活性需要破坏这些细胞以读取其内容，这使得研究动态过程和了解细胞命运决定具有挑战性。La Manno et al. (Nature, 2018)[1]引入了 RNA 速率的概念，利用新转录的未剪接的前体 mRNA 和成熟的剪接 mRNA 可以在常见的单细胞 RNA-seq 流程中区分的事实，可以恢复定向动态信息，前者可通过内含子的存在检测。这种不仅测量基因活性，而且测量它们在单个细胞中的变化（RNA 速率）的概念，开辟了研究细胞分化的新方法。最初提出的框架将速率作为观察到的剪接和未剪接 mRNA 的比率与推断的稳态的偏差。如果违反了共同剪接速率的中心假设和对具有稳态 mRNA 水平的完整剪接动力学的观察，则会出现速率估计错误。
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
2017 年，在深度学习技术的加持下，CV、NLP、数据分析等领域全面开花，同时大量新开发工具和开源软件的涌现，降低了人工智能开发的门槛，加速了深度学习的普及。本文从深度学习、CV、NLP 的方面盘点 2017 年 AI 研习社报道过的 AI 领域新开源软件，为各位读者提供开发和设计的参考。 如果本文没有涵盖你心目中最爱的 AI 开发工具，欢迎你在评论区留言讨论。 深度学习 BigDL BigDL 是 Intel 开源的一个基于 Apache Spark 的分布式深度学习库。通过使用 BigDL，用户可
一、Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: (1)分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 (2)实时分析的分布式搜索引擎。 (3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。Elasticsearch的优缺点: 优点 Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点 只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者） 还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API） 二、Solr简介 Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。 Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。 Solr的优缺点 优点 Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。 Solr比较成熟、稳定。 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。 缺点 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。 三、Elasticsearch与Solr的比较 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
由于无法建议搜索短语，捕捉拼写错误，理解单词变体，组织和过滤结果以及索引搜索结果文档，因此WordPress内置的标准搜索无法为访问者提供最佳搜索体验。全文搜索引擎通常提供这些功能，Apache Solr是一个免费的开源选项。
Solr vs. Elasticsearch在我们的客户项目和企业搜索社区中经常讨论。但是，随着传统企业搜索已演变为Gartner所谓的“ Insight Engines”，我们重新讨论了该主题，以提供结合了Cloud，Analytics和Cognitive Search功能的最新观察结果，以帮助您评估Solr和Elasticsearch。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
大多数搜索引擎应用都必须具有某种搜索功能，问题是搜索功能往往是巨大的资源消耗并且它们由于沉重的数据库加载而拖垮你的应用的性能。
Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。Solr是一个高性能，采用Java开发，
构建搜索引擎常用的方式目前主要有两种：一是solr，一是ES。我这里推荐solr，如果你还要加上大数据的一些特性，建议使用ES。
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
第1章引言 1.1nutch和solr Nutch 是一个开源的、Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。 Solr 拥有像 web-services API 的独立的
搜索是项目中常用的功能，对于大数据量的搜索，查询关系型数据库是非常低效的，好在有三方专门用于搜索的工具，常用的搜索解决方案为：
我们为什么在这里？我存在的目的是什么？我应该运动还是休息并节省能量？早起上班或晚起并整夜工作？我应该将炸薯条和番茄酱或蛋黄酱一起吃吗？
Solr是一个基于Lucene java库的企业级搜索服务器，包含XML/HTTP，JSON API，高亮查询结果，缓存，复制，还有一个WEB管理界面。Solr运行在Servlet容器中，其架构如下：
采用Java开发，基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。
Solr采用Lucene搜索库为核心，提供全文索引和搜索开源企业平台，提供REST的HTTP/XML和JSON的API，如果你是Solr新手，那么就和我一起来入门吧！本教程以solr4.8作为测试环境，jdk版本需要1.7及以上版本。
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