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最好用的 7 个 Vue Tree select 树形组件 - 卡拉云

接下来介绍 7 款我自己常用的 Vue tree select第三方组件，它们各有特色，希望能帮你找到合适你的选择器 Vue JSTree - 全功能，树状单选多选，可拖拽，过滤搜索 Vue Draggable...Vue JSTree - 全功能，树状单选多选，可拖拽，过滤搜索 Vue JSTree 放在第一个推荐，因为它涵盖了大多数你需要的功能，单选多选，可更换 icon 简单的搜索过滤，可任意拖拽子集到新集合里...[vue-jstree] Vue JSTree 更多功能： 没有依赖 单选、多选 自定义子集 icon 过滤及搜索 2.Vue draggable nested Tree - 纯树形选择，轻盈趁手 [...Liquor Tree 代码简洁，扩展性强，可根据你的应用场景按需定制。...7.V-TreeView - 基础款树形选择器，可换 icon，可过滤搜索 [v-treeview-all] V-TreeView 树形选择器 UI 复古，可自定义 icon 可定制上下文菜单，可做简单过滤搜索

15.9K11
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    【计算理论】计算复杂性 ( 证明 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的指数关系 )

    确定性图灵机 的时间复杂度 之间的关系 ) 中 , 提出如下命题 : 使用 确定性图灵机 , 模仿 非确定性图灵机 , 在 计算效率方面要付出一定的代价 , 计算复杂度会 指数级增加 ; 如果 非确定性 单个带子...图灵机 , 时间复杂度是 \rm O(t(n)) , 找到一个 等价的 确定性 单个带子 图灵机 , 其时间复杂度是 \rm 2^{O(t(n))} ; 证明上述命题 : 给定 非确定性图灵机..., 找到一个确定性图灵机 , 模仿该 非确定图灵机 , 实际上是沿着 非确定性图灵机 计算树 最长的分支 , 进行模仿 ; 如何找到 计算树 的最长分支呢 , 即 沿着 计算树 进行 宽度优先搜索...: 假设计算树的高度是 \rm f(n) , 该计算树在最坏的情况下 , 要走的步数 , 主要决定于 树的节点个数 , 如果 计算树 的高度是 \rm f(n) , 计算树的节点个数的数量级是...\rm 2^{f(n)} 数量级 ; ( 计算二叉树的节点 , 最坏的情况下就是满二叉树的节点个数 ) 确定性图灵机 与 非确定性图灵机 计算相同的问题 , 计算的时间 满足如下关系 : 如果 非确定性图灵机

    51700

    JS设计模式之基于组合模式的code review

    blog.csdn.net/j_bleach/article/details/71844361 前言 这篇文章的初衷是由于最近在工作当中，碰到了很久之前的一个同事写的代码，功能大体是完成一个jstree...A为树的跟节点，B为A的子节点，同时B又是DE的父节点。但是在组合模式中，AB并不是父子关系，而是用相同接口的对象，来进行统一操作，是一种HAS-A（聚合）的关系，而不是IS-A。...而在组合模式当中，因为在这棵树中的每一个节点都会执行相同的操作，而每一个节点看作是一个对象，那么就可以认为是一组具有相同属性方法的对象的集合。...首先有这样一个tree，可以在选中某一节点之后，对该节点进行添加子节点，删除当前节点等操作。之前项目代码回顾： ? ?...不过，在实际的业务开发中，个人认为，一块业务很难完全脱离团队，不可避免要被阅读，因此可读性是放在第一位的，其次是代码的健壮性，可扩展性，如果只是基于业务的话，而不是专门用来处理数据，或者是公用库的话性能是最后考虑的

    65550

    向量数据库基础：HNSW

    了解分层可导航小世界索引，包括其优缺点以及如何通过 pgvector 在 PostgreSQL 中使用它们。...这种结构显着克服了传统图索引技术的局限性，为近似最近邻搜索提供了一种可扩展、动态且高效的解决方案。 如何创建 HNSW？...这种平衡在搜索结果的准确性至关重要且需要快速获得结果的场景中特别有价值。 挑战 内存密集型: HNSW 的性能在很大程度上依赖于将索引完全存储在内存中。...以下是如何在每个上下文中使用一行代码利用 HNSW，使您的向量数据库更强大、搜索效率更高，无论是在我们的云平台上还是使用开源版本。...只需一行代码，您就可以释放矢量数据的潜力，提升您应用程序的搜索能力。 处理可扩展数据集？ 安装 pgvectorscale PostgreSQL 扩展，并开始构建具有更高性能嵌入式搜索和经济高效存储

    20510

    带你了解：Elasticsearch Serverless 搜索层的自动扩展

    在深入了解自动扩展细节之前，还有一个重要的信息需要知道，那就是我们如何管理数据以实现强大且可扩展的基础设施。我们使用 S3 作为主要的真实数据源，提供可靠且可扩展的存储。...这种 S3 存储与搜索节点缓存的结合，形成了一个高效的系统，确保了持久存储和快速数据访问能够有效满足用户需求。搜索层自动扩展的输入为了展示自动扩展如何工作，我们将深入探讨用于做出扩展决策的各种指标。...质量用于指导扩展决策。当任何节点的质量不准确时，我们不允许缩减。然而，无论质量评级如何，我们都允许扩展。...了解了搜索层指标的输入和计算后，我们现在可以探讨自动扩展器如何利用这些数据动态调整项目节点的大小和数量，以实现最佳性能和成本效益。自动扩展器每 5 秒监控一次搜索层指标。...结果是，用户可以更多地专注于核心活动，而无需不断担心手动调整项目以满足不断变化的需求。这一创新标志着在使 Elasticsearch 在无服务器计算领域既强大又用户友好方面迈出了重要一步。

    8421

    日志场景下 Elasticsearch 数据管理和存储优化策略

    然而，由于其灵活性和可定制性，客户往往会将Elastic扩展到其他需求，比如日志记录和应用性能监控、SIEM和安全操作，甚至是利用Elastic中的数据进行更复杂的搜索用例。...在这篇博客中，我们将详细解释组织如何通过优化不同层次的数据存储来节省成本，并从数据中获取更多价值。挑战：高效且可扩展的数据管理组织喜欢Elastic的速度、可扩展性、可定制性和功能性。...引入新用例： 优化的数据层次使组织能够轻松引入新用例，扩展数据分析能力，而无需大规模基础设施投资。...扩展冻层增加了可供搜索的缓存量，提高了搜索性能。此外，它允许数据保留一年而不是仅仅90天。存储优化更好的存储密度：冷层可以利用可搜索快照作为副本。...冻层将所有数据存储在快照存储库中，仅在本地缓存查询结果。减少的数据复制需要更少的节点，减少了硬件和许可证的利用。所有层次都使用相同的存储需求，使硬件易于整合和重复使用。

    17131

    满足企业生成式AI需求的数据库扩展

    性能提升: 升级硬件可以带来显著的性能提升，使垂直扩展适用于需要高速数据处理或大内存容量的应用程序。...这种方法使数据库能够通过利用多个服务器的组合能力来处理更多查询和存储更多数据。 水平扩展的优势： 无限增长潜力: 水平扩展通过根据需要添加更多服务器，提供了几乎无限的增长潜力。...这些嵌入使相似性搜索成为可能，允许系统识别与给定查询最相关或最相似的项目。随着对可扩展向量数据库的需求不断增长，已经开发出各种技术来应对这一挑战。...这确保每个节点只处理数据的子集，从而优化性能和可扩展性。 索引和查询优化：有效的索引和查询优化对于扩展向量数据库至关重要。...成本效益和准确性 (CA)：适用于需要精确结果但性能不太重要的用例，例如分子搜索，它用于药物发现等科学研究。在这种情况下，准确性至关重要，因为结果直接影响研究结果。

    9710

    MetaGPT开源SELA，用AI设计AI，效果超越OpenAI使用的AIDE

    SELA 是如何实现这样的效果的？ SELA 通过将问题描述和数据集信息输入 LLM，生成潜在解决方案的搜索空间，并由 Monte Carlo Tree Search（MCTS）进行探索。...SELA 通过尽早优先探索更深入的节点，减少了探索每个未访问节点的需要，允许在更少的迭代中到达更深的节点，使该方法更适合大规模机器学习实验。...扩展 在扩展阶段，将从所选节点实例化一组子节点以进行模拟，子节点继承了父节点的所有属性，并在此基础上增加了新的洞察，以进一步探索和优化解决方案。...模拟 扩展结束后，SELA 将从扩展的子节点中随机采样一个节点进行模拟，SELA 将首先获取这条路径对应的配置。...实验结果显示，随着探索次数的增加，SELA 有效利用了更多的探索机会，使平均性能显著提升。

    4300

    第20篇-不和谐如何索引数十亿条消息

    ● 线性可扩展：就像我们存储消息的方式一样，增加搜索基础结构的容量应涉及添加更多节点。 ● 懒惰地索引：并非所有人都使用搜索-我们不应该对消息建立索引，除非有人尝试至少搜索一次。...● Elasticsearch支持自动分片重新平衡，这将使我们能够向集群添加新节点，从而满足开箱即用的线性可扩展性要求。...如果索引所在的节点发生故障，则副本可以接管（不相关但相关，这些副本也可以用于搜索查询，因此您可以通过添加更多副本来扩展索引的搜索吞吐量）。...为了快速返回大型服务器的结果，我们将历史索引分为两个阶段，即“初始”阶段和“深度”阶段。“初始”阶段为服务器上最近7天的邮件编制索引，并使索引可供用户使用。...1小时后使该密钥过期（因为此时Elasticsearch会自动刷新）。 搜索生命周期变成： 如果脏了，请刷新碎片的Elasticsearch索引，并将整个碎片标记为干净。 执行搜索查询并返回结果。

    2.5K00

    第19篇-Kibana对Elasticsearch的实用介绍

    什么是Elasticsearch Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索引擎。它使您可以实时地保留和分析大量信息。 Elasticsearch使用JSON文档文件。...但是，您如何搜索所有这些数据？为此，您使用查询。 查询：执行和组合多种类型的搜索（例如结构化，非结构化，地理，度量等）的语言。您可以“无论如何都要”进行查询。...关于分析，Elasticsearch使您可以轻松了解数十亿条日志行。它提供了汇总，可帮助您缩小范围以探索数据中的趋势和模式。...它在所有节点上提供联合索引和搜索功能，并由唯一名称标识（默认情况下为'/ elasticsearch'/） 节点 节点是作为群集一部分的单个服务器，它存储数据并参与群集的索引和搜索功能。...如果节点发生故障，它可以提供高可用性，并且由于可以在所有副本上并行执行搜索，因此可以扩展搜索量。 执行中 好吧，现在，让我们真正地动手吧。

    5.1K00

    内容中心知识图谱与大语言模型的深度整合

    使用以实体为中心的知识图谱比仅仅将内容分块并将其转储到向量存储中更难扩展和获得良好的结果。...有没有办法将向量搜索的优势引入知识图谱——具体来说，使构建像分块和嵌入内容一样容易，同时保留原始内容，直到 LLM 知道要回答的问题？...您可以在现有的向量搜索管道中添加一些基于关键字、超链接或数据其他属性的边提取，然后自动添加链接。 可扩展: 创建过程可以使用对内容的简单操作来实现，无需调用 LLM 来创建知识图。...level of edges. retriever = knowledge_store.as_retriever(search_kwargs={"depth": 1}) 答案更好；它解释了 JVector 如何为可扩展的向量搜索实现基于图的索引...请注意，生成结果需要更长的时间——17.5 秒（而仅向量搜索需要 6.1 秒）。从我们使用向量搜索检索的前四个文档的边缘进行跟踪导致检索了 31 个文档。

    11810

    人工智能代理即将改变您的数字生活

    与存储结构化数据的传统数据库不同，向量数据库存储向量以促进相似性搜索，这对于信息检索和推荐等任务至关重要。Milvus 是一个 开源 向量数据库，专门针对这些需求而设计，提供可扩展且高效的解决方案。...像 Milvus 这样的向量数据库充当 AI 代理的记忆系统，使它们能够高效地处理大量高维数据。需要注意的是，并非所有向量数据库都相同。选择一个具有全面搜索功能且高度可扩展和高性能的数据库非常重要。...混合搜索功能：背景不仅仅与相似性有关；有时候，智能体需要考虑语义相关性之外的特定属性。通过标量筛选结合向量相似性的混合搜索能够赋予智能体以灵活性，帮助它们微调信息检索，从而确保获得更加精确的结果。...确保可扩展性和性能 随着代理在复杂性和数据量方面的扩展，其底层内存系统必须能够处理这种增长，而不会牺牲性能。...分布式架构：分布式架构将任务和数据分布在多台机器或节点上，这些机器或节点作为一个单一系统协同工作。这种设置允许水平扩展，这意味着您可以添加更多节点来处理不断增加的数据或查询负载。

    10810

    Elasticsearch：提升 Elasticsearch 性能

    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。...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。...避免大型文档：大型文档对网络、内存使用和磁盘造成压力，使索引速度变慢并影响邻近搜索和突出显示。显式设置映射：Elasticsearch 可以动态创建映射，但并不适用于所有场景。...使用节点查询缓存：过滤器上下文中使用的查询结果缓存在节点查询缓存中，以便快速查找。...，你可以确保你的 Elasticsearch 部署具有高性能、可靠性和可扩展性。

    20310

    使用 Weaviate 矢量搜索为 60 多万篇学术论文构建可扩展的知识图谱搜索

    并且提供了应用程序直接在文本编辑器中运行；可以帮助我们分析整个文档并工作时找到高度相关的结果 介绍 与传统搜索不同，我们的Keenious 学术搜索引擎在直接相关的结果（关键字等）与通过语义与输入文档相关的相似性结果之间取得平衡...虽然我们的用例目前能够适用于Weaviate的单个节点实例，但最终我们还是需要一个可以无限扩展的向量搜索解决方案。在矢量搜索的世界里这是很麻烦的事情。...一旦向量到达了一定的数量级许多向量搜索算法的性能都会有一个上限。Weaviate的设计时也考虑了作为节点集群进行水平扩展，很像Elasticsearch目前用于文本搜索的功能。...Weaviate的可扩展版本由一个索引组成，该索引被分解成许多不同的分片或小型ANN索引，然后可以分布在多个节点上。...通过这种设置，可以向Weaviate集群添加对象的数量实际上没有限制，因为它可以扩展到任何用例而不会牺牲性能。 横向可扩展是矢量搜索引擎真正投入生产所需的最关键特性。

    64340

    你不得不关注的 Elasticsearch Top X 关键指标

    Elasticsearch 集群可拆解为各种可度量的元素，可以将节点视为运行 Elasticsearch 进程的机器。索引本身可以被视为一个完整的搜索引擎，由一个或多个分片组成。...分片数高于节点数可便于扩展集群。但是分片的过度分配可能会减慢搜索操作，是因为搜索首先在 query 阶段请求需要命中索引中的每个分片，然后执行 fetch 阶段获取并汇聚结果。...主节点还监视集群的运行状况，以确保数据节点不会过载，并使集群具有容错能力。 另一个建议是：针对集群规模大的场景，建议至少有三个主节点。...6.2 合理调整刷新频率 Elasticsearch refresh 刷新操作是使文档可搜索的过程。 默认情况下，每秒刷新一次。...然后，接收到该请求的节点将汇集所有分片的结果，并将结果返回给调用的应用程序。 分片会消耗 CPU / 内存资源。因此，如果分片过多，则可能降低查询性能。

    1.1K50

    回溯法浅析：逆向思维领略算法之美

    标记节点 2，然后继续向东走，直到走到尽头无路可走时回溯到节点 2 尝试另外一种可能的走法，即向右转，沿南走到节点4，这时有3个选择，可以向右、向前或者向左。...结果发现向左或向右都走不通，则再次退回到节点 4 向前，沿南走到节点 5。如此继续下去，则可以终到达出口 10 的位置。下面给出了求解迷宫问题的示例程序。 ? 迷宫 ? ? ? ? ?...在定义了问题的解空间之后还应当考虑如何将解空间进行有效的组织，以使得回溯法能够方便地搜索这些子空间中的节点。在必要的时候还应当注意优化搜索的策略以提高算法的实时性。...当以上准备完成之后就从出发点开始，以深度优先的方式对整个解空间进行搜索。该出发点随即被更新为当前的扩展节点。也就是从一个可能的路径进行深入以产生下一个新的节点，并将新的节点更新为扩展节点。...一旦当前的扩展节点既不能得出整个问题的一个解，也不能再继续向更深的方向进行搜索，那么就返回上一个节点并将上一个节点重新更新为新的扩展节点，再尝试另一种可能性。

    71630

    Ceph CRUSH算法

    数据分布均衡，使数据能均匀的分布到各个节点上。 b. 负载均衡，使数据访问读写操作的负载在各个节点和磁盘的负载均衡。 灵活应对集群伸缩 a....Ceph CRUSH算法说明 CRUSH算法的全称为：Controlled Scalable Decentralized Placement of Replicated Data，可控的、可扩展的、分布式的副本数据放置算法...CRUSH算法是一个伪随机的过程，他可以从所有的OSD中，随机性选择一个OSD集合，但是同一个PG每次随机选择的结果是不变的，也就是映射的OSD集合是固定的。 3....Placement Rules 决定了一个PG的对象副本如何选择的规则，通过这些可以自己设定规则，用户可以自定义设置副本在集群中的分布。 3.1 层级化的Cluster Map ?...一般的buckets：适合所有子节点权重相同，而且很少添加删除item。 list buckets：适用于集群扩展类型。增加item，产生最优的数据移动，查找item，时间复杂度O(n)。

    2.7K41

    在 Elasticsearch 中实施图片相似度搜索

    图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！...整体了解 Elastic 图像相似度搜索 >> 图片如何创建环境第一步是为您的应用程序创建环境。...使用带子文件夹的目录结构来确保图像井然有序。所有图像都准备就绪后，使用几个参数执行脚本。至为关键的一点是至少要有数百张图像，才能实现比较合理的效果。...图像数量太少会导致结果达不到您的期望，因为您将要搜索的空间会特别狭小，而且到搜索向量的距离会特别接近。在文件夹 image_embeddings 中，运行脚本并针对变量使用您的值。...对图像数据库进行分类：无需担心如何为您的图像编制目录——相似度搜索无须整理图像就能从一堆图像中找到相关的那些。

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