【新智元导读】 加州大学圣巴巴拉分校的研究人员发现，当人类在寻找一个特定的物体时，经常容易看漏大小与场景的其余部分不相匹配的物体。他们研究这一现象，试图更好地理解人类和计算机在进行视觉搜索时的区别，提
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词，和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块：
看到网上各式各样关于Elasticsearch面试题的文章，但是貌似都不是很全面，所以特意整理了一篇关于常见的ES面试题，已收录至面试专栏，计划更新 10/50 个常见面试题，此次先发出来 10个，后续更新，请关注我的博客，第一时间查看更新。
对程序员来说，搜索引擎肯定是日常工作中是不可或缺，很多人戏谑自己是面向 搜索引擎编程
大数据文摘翻译 翻译：Lindabi 校对：孙强 如需转载，请后台联系我们，未经授权，禁止转载 今年，统计对大数据是非常重要的这一观念充斥着大众媒体。这里有几个例子，首先是Lazer等人在科学杂志上发表的文章，使得这一观念迅速蔓延。 · 谷歌流感的教训：大数据分析的陷阱 · 大数据，我们犯了一个大错误？ · 谷歌流感趋势：大数据的限制 · 八个（不，九个！）大数据的问题 所有这些文章涉及的问题都是统计人员思考了很长时间的问题：抽样总体，干扰因素，多重检验，偏置和过拟合。在大数据的热潮中，这些想法都被忽略或
事实上，可解释性并没有数学上的严格定义，可以简单理解其为人们能够理解模型决策原因的程度。换句话说，对机器学习模型来说，它的可解释性越高，人们就越容易理解它为什么做出某些决策或预测。
文 | 曹凯 小程序出来有两个月了，可能很多人忽略了一个细节：一家公司或者单位，可以申请 50 个小程序。 为什么可以申请 50 个？一个企业真的需要多个小程序吗？ 答案是肯定的，因为真的可能需要 50 个。产品或者服务的碎片化，决定了企业不止需要一个小程序。 我先说一个我自认为的概念：服务的碎片化。 我们经常提到的「碎片化」的信息内容，是指一张完整的文章或者其他内容，被打散成单个的碎片化的信息，分散在各个不同的平台。 这些信息，会被用户在不同的时间，不同场景下分散地消费，看完自己想看的就走，不再需要完整的
界面是用户在与任何产品、APP或平台交互时看到的内容，用户体验就是建立在坚实的界面设计基础之上的。所以，如果你想要在UI设计上提升能力，应该多去思考界面设计背后的原因。
Oracle的Hint是用来提示Oracle的优化器，用来选择用户期望的执行计划。在许多情况下，Oracle默认的执行方式并不总是最优的，只不过由于平时操作的数据量比较小，所以，好的执行计划与差的执行计划所消耗的时间差异不大，用户感觉不到而已。但对于书写操作大数据量的SQL而言，其SQL的书写则需要先了解一下执行计划是否最优或满足生产需要。通常当从开发环境迁移到生产环境下时，往往会出现此类情况。
作者把这种注意力机制命名为“System 2 Attention”（S2A），它来自于2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的畅销书《思考，快与慢》中提到的心理学概念——双系统思维模式中的“系统2”。
搜索引擎相信大家经常在使用，但是有时候想搜某个信息时却搜出来一大堆不相关的（百度：你们都在看我干什么？）。下面我们来介绍几种搜索技巧，可以提升搜索效率，助你快速查资料，妈妈再也不担心我的学习了（’妈~我真的是在找学习资料’）
这篇文章有点深度，可能需要一些Lucene或者全文检索的背景。由于我也很久没有看过Lucene了，有些地方理解的不对还请多多指正。 更多内容还请参考整理的ELK教程 关于Term Vectors 额，对于这个专业词汇，暂且就叫做词条向量吧，因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点，也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点，如果想进行全文检索，即从一个词搜索与它相关的文档，总得有个什么记录的信息吧！这就是Term Vectors。 为了不干扰正常的理解，后续就都直接称呼英文的名字吧！免得误导..
之前讲了用python如何爬取网页数据，仅简单的爬取了纯文本网页，不涉及模拟登录等操作。因此实现起来比较简单。
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。
导读：验证码作为网络安全的第一道屏障，其重要程度不言而喻。当前，卷积神经网络的高速发展使得许多验证码的安全性大大降低，一些新型验证码甚至选择牺牲可用性从而保证安全性。针对对抗样本技术的研究，给验证码领域带来了新的契机，并已应用于验证码反识别当中，为这场旷日持久攻防对抗注入了新的活力。
作者：王言 这段时间，喜好清静的微信群友们日子应该都不好过。 很多微信群开始突然充斥着大量小游戏分享链接，一个个成为了小游戏的「续命」群。相比于微信群的鸡汤文、抢票链接等，小游戏后来居上，成功取代前者的地位，在面世仅仅一个月的时间里，成为破坏微信群聊体验的第一杀手。 那么小游戏怎么才能在避免成为「群聊杀手」的情况下成功推广呢？今天，知晓程序就为大家总结了 6 大秘籍。 一、巧用微信搜索入口 想要利用好微信这样一个 10 亿用户的去中心化平台，搜索入口绝对是不能被忽略的。 目前已有的小程序搜索入口有：微信顶部
Vim 或者它的前身 Vi 在 macOS 和大部分 Linux 发行版中都已经预装了。 搜索文件是在处理文件时最常用的任务之一。当你没有遇到你喜欢的编辑器时，了解 Vim 基础知识可能会非常有帮助。
对于SEO人员而言，我们非常清楚，我们所撰写的一篇篇优质的文章，实际上，都是通过中文分词之后，针对整个关键词词库经过合理的算法排序，存储在搜索引擎索引库。
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
敏感词过滤是一种处理网络内容的技术，可以检测和过滤出网络中的敏感词汇。它通过给定的关键字或字符串，判断网络内容是否包含某些敏感信息，从而防止违反法律法规的信息流通。
万能，多么让人心动的一个词。人类总是追求一个放之四海而皆准的解决方案，一劳永逸的解决所有问题。
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正这些问题，论文引入了System 2 Attention（S2A），它利用LLM的能力，用自然语言进行推理，并遵循指示，以决定要处理什么。S2A重新生成输入上下文以使输入上下文只包含相关部分，然后再处理重新生成的上下文以引出最终响应。在实验中，S2A在包含意见或不相关信息的三个任务：QA、数学单词问题和长形生成上优于标准的基于注意力的LLM，其中S2A增加了事实性和客观性，减少了虚假性。
首先是每个直播平台都有响应的规范规范，比如禁止低俗、性暗示的行为。禁止男性赤裸上身，同时展示和露出纹身也不允许，所以今天大家只能看到把双手裸露出来，看不到我胸前的HelloKitty哈。
使用union的规则：1.两条或两条以上的select语句；2.每个select语句必须包含相同的列，表达式或聚集函数；3.这些列可以以不同的次序出现；4.列的数据必须兼容。
携程旅游研发部大数据与AI研发团队，为旅游事业部提供丰富的AI技术产品和技术能力。
对于普通人而言，打开浏览器，输入想要搜索的关键词，就可以获得自己想要的结果，绝大多数情况下可以满足需求，但是对于安全从业者而言，由于通过单纯关键词搜索获得的结果不够聚焦，信息繁杂，无法满足高级需求，比如我想查看某个网站上所有的信息，当我们输入网址域名时，输出的结果如下：
在本节中，我们会详细介绍该过程是如何实现的。请注意，我们将会以试图弄清单个单词被如何处理的角度来看待这个问题。这也是我们会展示许多单个向量的原因。这实际上是通过将巨型矩阵相乘来实现的。但是我想直观地看看，在单词层面上发生了什么。
做SEO其实与现实中做生意是一个道理的，当一个市场被对方占领后，你在想进行争夺是比较难的，因为对方已经是守方而我们是攻防，如果我们先入为主则会占据优势，可以利用主场优势，做SEO时，我们也应有先入为主的思维来获取主场优势。
选自Baidu Research 作者：Jonathan Raiman & John Miller 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、蒋思源 近日，百度人工智能实验室的 Jonathan Raiman 和 John Miller 提出了在问答类检索提取答案的新方法 Globally Normalized Reader（GNR），通过将问答类检索当成搜索问题，选取关键句子、标定起始词和终止词定位答案，在得到相同表现水平的同时降低了计算复杂度，并能有效应对过拟合。GNR 在斯坦福 SQAD 数据集的实验中得到
关于搜索，像国内外的百度，bing，Yahoo，soso等好多网站都可以做到，但是他们的影响力却远远不如Google大？那么为什么Google这么令人关注呢？我们先来了解一下Google的搜索特色。
研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符（invisible character）、同形文字（homoglyph）、重新排序（reordering）或删除（deletion）——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能，通过三次注入后，大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外，本文攻击还针对当前部署的商业系统，包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁：攻击者可以有针对性地影响系统，而无需对底层模型进行任何假设。结论是，基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理，就像传统应用程序一样，鉴于此类系统现在正在快速大规模部署，因此需要架构师和操作者的关注。
对于一个网站来说，无论是商城网站还是门户网站，搜索框都是有一个比较重要的地位，它的存在可以说是为了让用户更快、更方便的去找到自己想要的东西。对于经常逛这个网站的用户，当然也会想知道在这里比较“火”的东西是什么，这个时候我们搜索框上的热词就起作用了。其实我觉得这一块的完善会对这个网站带来许多益处。
seoer最关心的问题恐怕就是，如何提升网站流量，对于这个问题众说纷纭，不凡出现一些不符合常规的黑帽方法，使用黑帽的seoer忽略了seo的本质，游走在k站的边缘，那么有什么技巧可以有效的提升seo流量呢？
当我们在做提高网站排名工作的时候，有的时候总会是"一厢情愿"，而在实际操作中，我们往往忽略很多重要性的细节，这就是理论与现实的区别。
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。
如果你在努力奋斗，你有可能会失败，但是，如果你不奋斗你就已经输了；今天是你往后日子里最年轻的一天了，因为有明天，今天永远只是起跑线。 今天跟各位同学讲解下有关搜索引擎优化的 7 个基础知识，此内容只针对SEO新手。希望，今天分享的内容能够对你们有所帮助。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 搜索引擎优化基础知识 时本文总计约 1600 个字左右，需要花 4 分钟以上仔细阅读。 想要避免搜索引擎优化错误，其实，在刚起步的时候，是很容易避免的。这里有7个需要我们避免的失误： 1）不尽早开始搜索引擎优化 针对这个
大数据文摘作品 作者：danah boyd 编译：糖竹子、白丁、Aileen 索引的完整性不再是决定搜索结果质量的唯一因素。用户感兴趣的搜索结果常常淹没在“垃圾结果”中。 ---- 引自Sergey Brin 和Larry Page的《解剖谷歌搜索原理》（1998年4月版） 当前，我们正目睹着一场数据被滥用的大剧。限制数据滥用并且努力解决偏见数据和问题数据，正成为解决科技对社会基石产生影响的重要条件。 简而言之，我认为大家应该重新考虑，安全、公平到底意味着什么。本文从三个方向告诉我们，在数据驱动的世界中，
文章背景：在工作生活中，经常需要上网搜集资料，查找与问题相关的信息。掌握一些搜索技巧可以达到事半功倍的效果。下面以百度搜索为例，介绍搜索引擎常见的一些检索规则。
历史上从未像当前一样，人们获取知识的方式如此高效。也许，你还在怀念“人闲桂花落，夜静春山空”的悠闲自在，也许你还在憧憬“何当共剪西窗烛，却话巴山夜雨时”的促膝长谈。
为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。
（一） 最大能索引字符串的长度 关于能索引最大的字符串长度，其实在Elasticsearch和Solr中都是由底层的Lucene决定的 （1）不分词+索引的字符串最大长度为32766字节 （2）分词+索引一般不会出现长度越界问题 （3）不索引的字符串虽然没有长度最大限制，但是不建议使用搜索引擎存储大量文本 （二）设置超出一定长度的字段，不索引 其实这个功能，也是由底层Lucene提供的，关于它的应用场景举个例子，大部分情况下，不分词的字段可能经常会被用来聚合，过滤，排序，分组，但是如果这个不分词的字段非常长
作为一名互联网普通用户，每次在搜索引擎想要找到一些优质信息会受到不少干扰：广告、垃圾网站、信息不相关网站，我们常常难以确定哪个网站提供了最有价值的信息。
以:和/开头的命令都有历史纪录，可以首先键入:或/然后按上下箭头来选择某个历史命令。
描述:google搜索引它有别于百度、搜狗等内容搜索引擎，其在安全界有着非同一般的地位，甚至在网络安全专业有一名词为google hacking用来形容google与网络安全非同寻常的关系
作者：perlman 命令历史 以:和/开头的命令都有历史纪录，可以首先键入:或/然后按上下箭头来选择某个历史命令。 启动vim 在命令行窗口中输入以下命令即可 vim 直接启动vim vim filename 打开vim并创建名为filename的文件 文件命令 打开单个文件 vim file 同时打开多个文件 vim file1 file2 file3 ... 在vim窗口中打开一个新文件 :open file 在新窗口中打开文件 :split file 切换到下一个文件 :bn 切换到上一个文件 :
在EEG的信号处理过程中，通过独立成分分析（ICA）去除各种干扰信号应该是最麻烦的步骤，因为它需要操作者的主观判断，需要一定的经验才能准确无误地鉴别干扰信号。这一步对于新手朋友来说也是最为困难的一步。EEG中包含的主要噪声成分包括肌电、眼电、心电等，其中肌电和眼电非常常见，但是心电信号有时候能够在EEG中看到，有时并不存在。因此，在EEG预处理过程中也往往会忽略心电干扰信号的去除。在本文中，笔者针对心电干扰信号，简述其脑地形图、功率谱、时域信号的特征（注：这里所说的都是脑电信号ICA之后的心电成分），以帮助新手朋友快速鉴别这种干扰信号。
来源：http://www.cnblogs.com/softwaretesting/archive/2011/07/12/2104435.html
启动vim 在命令行窗口中输入以下命令即可 vim 直接启动vim vim filename 打开vim并创建名为filename的文件 文件命令 打开单个文件 vim file 同时
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
