信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览，以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时，将使用以下功能：
如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：
关于YAHOO优化和排名技术基础.把页面本身优化好，就能在Yahoo中取得很好的排名，而这些页面优化都是自己可以控制的，所以说Yahoo优化比Google优化更容易，所用时间更短，特别是对于热门关键词，两者的区别更明显。从另一个角度来说，能把Google优化好的人，不一定水平有多高，可能只不过是手头有较多的链接资源可以利用；若服务期过了以后，把指向你的链接一撤，你的排名就会掉下来。而若能把Yahoo优化好，说明你的网页优化本身是好的，你的排名基础是扎实的，你的服务商为你做了一些扎扎实实的工作。特别强调一下Google的强大的语义分析能力。在Google中搜”seo入门”, 结果排在第一名的是一个关于”seo基础”的网页。这个网页针对”seo基础”作了很好的优化。我看了这个网页的源文件，没有出现一个”入门”。这个网站是个新站，没有多少外部链接，首页PR为0，为什么这个内页会排在很多含”seo入门”的网页之前？而且第一页中有七个页面都是针对”seo基础”的，并用红体字突出显示，足见Google把”入门”和”基础”看成极为接近的词。再在Yahoo中搜”seo入门”，发现排在前三页的没有针对”seo基础”的，全都针对”seo入门”。Google知道哪些词在多大程度上词义相近。Yahoo的分类体系及性能评价 目前很多的搜索引擎都是将人工编制的等级式主题目录和计算机检索软件提供的关键词等检索手段结合起来，完成网络信息资源的组织任务。Yahoo就是这种等级式主题指南类搜索引擎的典型代表。 Yahoo的魅力，就在于它的可浏览式等级主题索引。按照主题建立分类索引，提供全面的分类体系结构，并结合高质量的检索软件，Yahoo成功地建立起了一套独特的信息管理和组织机制，使得对网络信息的全面检索变成现实。现对Yahoo的类目体系、分类原理、检索方式、性能评价等作进一步的探讨一、类目体系Yahoo由14个基本大类组成，包括Art＆Humanities(艺术与人文)、Business＆Economy(商业与经济)、Computers＆Internet(电脑与网际网路/网络)、Education(教育)、Entertainment(娱乐)、Government(政府)、Health(健康与医药)、News＆Media(新闻与媒体)、Recreation＆Sports(休闲与运动)、Reference(参考资料)、Regional(国家与地区)、Science(科学)、SocialScience(社会科学)、Society＆Culture(社会与文化)。根据其拥有的信息或网站的多寡及知识组织的需要程度，每一个基本类目下细分不同层次的次类目或子类目，愈往下的子类目中的网站其主题愈特定。它建立了一个由类目、子类目等构成的可供浏览的相当详尽的目录等级结构。其类目设计合理，结构完整、全面，类目等级层次鲜明，各级详略、宽泛程度不一，从而为网上丰富的信息资源的归类，尤其是确切归类提供了基础。二、分类原理InternetScoutProject的分类专家AimeeGlassel认为，“印度著名分类专家和图书馆专家阮岗纳赞的冒号分类法理论体系与Yahoo网络信息资源的主体目录之间存在着密切的联系”，从而揭示了Yahoo应用分面分析方 法进行网络信息资源的分类实质。三、检索方式Yahoo能够提供简单检索和细节检索。前者主要检索其分类结构中的一级目录，后者可使用关键词构成布尔逻辑式进行检索，其检索软件主要由OpenText公司提供。两者的结合堪称珠联壁合：一个提供强大的高质量的主题指南目录，另一个则提供高水平的检索工具。而且，Yahoo在检索时，也不光检索自身的主题目录，同时也会相应地检索OpenText公司提供的收有100万Web文件的OpenText数据库。诚然，Yahoo在检索方式上上存在着一些缺陷，如：只能进行关键词检索，并且只支持布尔算符and和or，未提供near等，但通过在其主页的末尾提供了其它引擎如ALTAVISTA、LYCOS等的超链接，指引用户进入这些地方去搜索，从而弥补了Yahoo的若干缺陷。因此，从总体上说来，Yahoo仍然是WWW上最流行的查询工具之一。四、性能评价作为主题指南类搜索引擎的典范，Yahoo具有以下优点：1. 主题目录与检索软件的完美结合采用分面分析的方法，由信息管理专家编制主题目录，反映了人们在选择和组织信息时的知识和智慧，提高了目录编制的质量。同时，按照主题目录以人工为主对提交的网页进行筛选、归类和组织，也能不断克服单纯由搜索软件自动完成分类的缺陷，增强分类的条理性。嵌入相应的检索软件或工具，并与之相集成，提供高质、高效的检索服务，从而加快了系统的反映速度，提高了检索的准确性，使得检索结果更接近用户的信息需求。2. 信息检索难度的降低Yahoo的数据库按照14个大类(各大类下又包含数量不等的小类)组织，其分类体系非常详尽，因此是进
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中，我们将讨论几个 Scikits 项目，例如：
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，提供了一个简单却强大的 API，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里，Lucene 是一个成熟的免费开放源代码工具，它并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。
以上是我们java常用的全文搜索引擎框架，很多项目的搜索功能都是基于以上4个框架完成的。
获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。
做股票量化分析，获取股票行情数据是第一步，结合网上的信息，和我用过的一些东西，做个总结。以后有新信息，逐步完善。
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
全文检索(Full-text Search)：先建立索引，再对索引进行搜索的过程，搜索结果为匹配文本
Yahoo 宣布开源解析 HTML 页面结构数据的 Web 爬取工具 Anthelion。 Web 爬行工具是 Yahoo 很重要的核心，甚至超过了其他应用： Yahoo Mail, Yahoo Finance, Yahoo Messenger, Flickr 和 Tumblr。 上一年在上海的一次会议中，Yahoo 也详细提到了 Anthelion：“Anthelion 最初专注于语义数据，使用标记语言嵌入到 HTML 页面，比如 Microdata，Microformat 或者 RDFa。”
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，用于完成文档元信息、文档内容等搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等来快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。
我们正处于一个不确定的环境中，这也反映在金融市场上。您会遇到很多问题，例如COVID19将如何影响金融市场，股市将下跌多少，何时结束以及如何结束。在本文中，我们将分析并借鉴过去的流行病信息来回答这些问题并对未来市场进行预测。
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
现代搜索引擎的力量非常强大，可以让你瞬间从互联网中获取想要的知识。但是，现有技术也存在着无法忽视的局限性，比如搜索非文字内容或者内容难以用“关键词”描述时，都难以达到预期的搜索效果。更进一步，现有搜索技术难以让用户实现“语义”搜索，即通过文字内容的意义来检索相关内容。
在这个教程中，我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号，并在教程结尾提供了完整的Python代码，在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
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
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
我们深入探讨Perplexity Copilot背后的技术，这一灵感来自于提出搜索引擎增强LLMs的FreshLLMs论文。
可想而知如果我们数据量很大，多达几十万、几百万数据查询一次是非常耗时的。即使你在数据库中添加了索引，还是不尽人意
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿 卞峥，yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面： 基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列
全文检索技术被广泛的应用于搜索引擎，查询检索等领域。我们在网络上的大部分搜索服务都用到了全文检索技术。
从大二开始接触A股，有幸见证了15年疯牛，最后落荒而逃，现在工作了又开始买入，可惜大A真是专治各种不服。。。现在的行情真是越来越难做了，所以还是想多多利用手头上的Python来换一套投资理念。接下来的文章，是我从Google上看到的，个人翻译给国内的好友们，希望大家喜欢。
在《零基础学编程021：获取股票实时行情数据》这一节里，我们利用urllib抓取新浪财经中的股票数据，可以取出谷歌股票的开盘价，回顾一下代码： import urllib.request as req with req.urlopen('http://hq.sinajs.cn/list=gb_goog') as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') print(v[1]) 但我们很多时候并不需要也不应该从零开始构建一个程
这篇博客并不是证明Lucene.net的性能有多强悍，实际上Lucene.net的并发能力并不让人很满意，这得看你怎么用它。
# 来源：NumPy Biginner's Guide 2e ch9 绘制多项式函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建函数 func = x ** 3 + 2 * x ** 2 + 3 * x + 4 # poly1d 根据系数数组创建函数，高项系数在前 func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]).astype(float)) # x 值是 -10 ~ 10 取 30 个点 x = n
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在AI和机器学习领域，每天都有新技术和框架涌现。今天，我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
Apache Druid 适用于对实时数据提取，高性能查询和高可用要求较高的场景。因此，Druid 通常被作为一个具有丰富 GUI 的分析系统，或者作为一个需要快速聚合的高并发 API 的后台。Druid 更适合面向事件数据。
SVM 支持向量机 原理就不赘述了，相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机（SVM）入门详解（续）与python实现 支持向量机SVM入门详解：那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法，使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法，因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分，因此将当日涨记为1，跌记为0，作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据： 股票历史数据来源于yahoo_finance api，获取其中Op
斐波那契数的第 n 项 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始，前 10 项为： # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为： # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例，phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
网页爬虫是个非常有趣的玩具。不过不好玩的是，我们需要根据不同网页上的元素不断的调整自己的代码。这就是为什么我要着手实现一个更好的网页爬虫项目——通过该项目可以以最少的更改实现对新网页的爬取。
作者：林骏翔 想做数据，首先从获取数据开始。但是对于需要获取什么数据，数据可以干什么，很多人还是一头雾水，知乎达人林骏翔给出了参考。 题主问了有什么网站，能用来做什么。我给出几个API网站吧，做APP用的可能比较多，不过也可以用在日常生活中。 一、生活服务 手机话费充值。 天气查询。 快递查询。 健康食谱。 查医院。 水电煤缴费。 电影大全。 谜语、歇后语、脑筋急转弯。 音乐搜索。 健康知识。 百度糯米、团购等信息。 彩票开奖 以上接口都来自网站：http://www.apix.cn/services/
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
注意由于语言不同分析器的切分规则也不同，本例子使用StandardAnalyzer，它可以对用英文进行分词。 如下是org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码：
信息检索的概念 信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从 信息集合中找出所需要的信息的过程，也就是我们常说的信息查寻（Information Search 或Information Seek）。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段，或者说是一项比较流行的技术，跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距，但是对于普通的企业级应用已
一款专门面向程序员的搜索引擎，2021年9月才开工，却收录了超过2900万页信息。这样的「编程神器」，你愿意尝试吗？
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
欢迎来到Python 在Finance上的应用第二讲，在这一篇文章中，我们将对股票数据做进一步的处理及可视化。最开始使用的Code如下(前一篇文章有提到):
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
最近 TL 分享了下 《Elasticsearch基础整理》https://www.jianshu.com/p/e82... ，蹭着这个机会。写个小文巩固下，本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构，然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理。这是基础理论知识，整理了一下，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。
GPT-4 Turbo with Vision 是 OpenAI 开发的一个大型多模态模型 (LMM)，可以分析图像，并为有关图像的问题提供文本回应。 它结合了自然语言处理和视觉理解，GPT-4 Turbo with Vision 可以回答一般图像相关问题。 如果使用[视觉增强]还可以出示视频。
最近在做股票分析系统，数据获取源头成了一大问题，经过仔细的研究发现了很多获取办法，这里整理一下，方便后来者使用。 获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 根据最近频繁出现的数据超市，可以无限制获取相关数据，而不再需要使用爬虫等方式获取，这样不仅节省了极大资源，也有利于遍历数据。 列出来相关网站清单，开发者可自行到这些网站查询调用方法。 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A
对于InnoDB数据表，内部的行存储格式没有区分固定长度和可变长度列（所有数据行都使用指向数据列值的头指针），因此在本质上，使用固定长度的CHAR列不一定比使用可变长度VARCHAR列简单。因而，主要的性能因素是数据行使用的存储总量。由于CHAR平均占用的空间多于VARCHAR，因 此使用VARCHAR来最小化需要处理的数据行的存储总量和磁盘I/O是比较好的。
最近，Redis 官方博客宣布推出四个用于 Redis 的客户端工具库：Redis OM（对象映射库，Object Mapping），目标是让应用程序尽可能地容易使用 Redis 和 Redis 模块。
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