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FZU 2092 收集水晶(记忆化搜索)

Description shadow来到一片神奇的土地,这片土地上不时会出现一些有价值的水晶,shadow想要收集一些水晶带回去,但是这项任务太繁杂了,于是shadow让自己的影子脱离自己并成为一个助手来帮助自己收集这些水晶...shadow预先探测到了水晶出现的时间、位置以及它们的价值,但这些水晶的存在就如昙花一现般短暂,若在出现后1秒内没有收集到,它便将消失。...那么,shadow和他的影子能收集到的水晶价值总和最大是多少呢? Input 输入数据第一行包含一个整数T,表示测试数据的组数。...Output 对于每组测试数组,输出一行包含一个整数,表示shadow和他的影子能收集到的最大价值总和。....# … 3 2 3 1 3 2 2 2 2 2 1 3 1 Sample Output 5 记忆化搜索, #include #include <string.h

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知识&案例:并行和并发统计信息收集

概述 随着应用数据的增多和表量的增加,为了增加统计信息收集的效率,Oracle推出了并行和并发收集统计信息的方法。...本文将针对并行和并发收集统计信息的相关知识内容以及部分案例进行介绍,并重点介绍并发统计信息收集。...并发收集统计信息主要使用了以下的几种技术: ? 要启用并发收集统计信息,需要设置以下的参数: ?...并发统计信息收集的监视 可以通过以下的视图,对并发统计信息收集进行监视 ?...设定相关内容,并发统计信息收集却无效? 有用户咨询,为什么我的环境中设定了并发执行统计信息收集,查看相关的视图却发现,统计信息收集时并没有并发执行?

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知识:TFA收集日志报错空间不足

今天在某客户环境下分析某节点驱逐的故障,发现有安装TFA,所以使用一键收集包含故障时刻的日志 tfactl diagcollect -from "2020-08-14 03:00:00" -to "2020...-08-14 05:00:00" -all 结果收集日志时报错空间不足: Not enough space in Repository or TFA_BASE to run collections 实际...df查看对应目录的空间充足,这实际上是受限TFA repository的Maximum Size (MB) 设置,默认一般是10GB,客户的环境由于保存osw时间过长,导致已超出这个大小,进而使收集日志报错空间不足...甚至在极端场景下,目录空间不够,可以设置其他有空间剩余的目录: mkdir /tmp/repository tfactl set repositorydir=/tmp/repository 再次尝试TFA快速收集相关日志...: tfactl diagcollect -from "2020-08-14 03:00:00" -to "2020-08-14 05:00:00" -all 可以成功收集所需日志: [root@db01

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搜索加密:基础知识

在面向密文的多关键字模糊搜索方案中,构建索引、构建陷门和关键字查询的过程都是基于向量的操作过程。数据拥有者输入的关键字都由字符组成,由于字符的不可计算性,需要将其转换成向量的形式。...9.Top-k检索 旨在获取相似度后,将其作为打分结果,根据匹配到的文件的分数,按照顺序返回给用户分数排名最高的K份数据,是搜索引擎中最常见的模式。简而言之,就是使用户快速找到最相关的 k 个结果。...如果没有概率多项式时间(PPT)对手能够以不可忽略的优势区分真实项目和模拟项目,则该方案是自适应安全的,这是迄今为止基于SSE的关键字搜索最强大的安全模型。...参考:在 可搜索的对称加密:改进的定义和有效的构造 中,Curtmola 等人。...为可搜索的加密方案提出非自适应和自适应(不可区分性和基于模拟器)的安全定义,通常称为IND-CKA1 和IND-CKA2。

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知识图谱入门 ,语义搜索

什么是语义搜索,借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似,并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引擎输入框中所找的东西引进一种清晰的理解方式...数据库(DB) 和知识库专家系统(Knowledge-based Expert System)可以提供更加精确的答案(data retrieval)。...语义搜索答题可分为两类: DB 和KB 系统属于重量级语义搜索系统,它对语义显示的和形式化的建模,例如 ER图或 RDF(S) 和OWL 中的知识模型。主要为语义的数据检索系统。...对于文档Web搜索,数据库和语义搜索技术被应用到IR系统中,以便在搜索过程中结合运用日益增加的,高度结构化和表达能力强的数据。 语义搜索的流程图如下图所示: ?...多数据源搜索–以Hermes 为例 ? 可以看出其大体分为三块,第一部分是数据源融合部分,第二部分是理解用户需求,最终是搜索和提炼。 其知识融合部分流程为: ?

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智能搜索时代:且看知识的力量

搜索引擎的知识图谱比上面所联想的要庞大很多,因为形成知识图谱的过程本质是在建立认知,理解世界。...每个人都有自己的知识面,或者说知识结构,本质就是不同的知识图谱,一个人穷尽一生能够构建的知识图谱在搜索引擎面前都是沧海一束,因为后者是映射的整个真实世界。...五年前搜索引擎是在理解你的搜索需求后,通过关键词去索引库匹配答案,如今的搜索引擎可以理解你的需求,结合知识图谱去关联对应的内容,知识图谱成为基石。...日前,在苏州第十三届中国电子信息技术年会上,百度知识图谱获电子学会科技进步一等奖,证明了其学术价值。事实上,紧随百度步伐,搜狗搜索、神马搜索都已构建起自己的知识图谱,以求实现智能搜索服务。...知识图谱不只是改变搜索 智能搜索知识图谱最典型的应用,不过,既然知识图谱的本质是数字世界对真实世界的认知的构建,它的应用场景就不只是智能搜索

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腾讯音乐知识图谱搜索实践

[腾讯音乐知识图谱搜索实践] 导读:近几年来,图数据在计算机领域得到了广泛的应用。...为了让我们的搜索更加智能化,腾讯音乐也借助了知识图谱。...今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索,主要包括以下几大部分: 音乐知识图谱介绍 图数据库选型 项目架构介绍 知识图谱搜索功能应用举例 总结与展望 音乐知识图谱介绍 首先和大家介绍下音乐知识图谱的相关知识...音乐知识图谱的应用场景 [腾讯音乐知识图谱搜索实践] (1) 复杂搜索需求实现 音乐知识图谱不仅可以做简单的搜索,还可以实现复杂搜索需求。...[腾讯音乐知识图谱搜索实践] 从上图看到综合性能测试数据。

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知识蒸馏综述:网络结构搜索应用

1 引言 知识蒸馏可以看做教师网络通过提供soft label的方式将知识传递到学生网络中,可以被视为一种更高级的label smooth方法。...那么知识蒸馏在网络结构搜索中有什么作用呢?总结如下: 降低子网络收敛难度 ,在权重共享的NAS中,子网之间参数耦合,如果单纯用hard label训练,会导致互相冲突,导致子网络训练不足的情况。...这部分其实是属于知识蒸馏分类中基于关系的知识,构建的知识由不同样本之间的互作用构成。...这篇文章之前也进行了讲解,是网络结构搜索知识蒸馏,模型集成的大杂烩。...网络结构搜索 可以说占非常小的比重,因为搜索空间几乎属于微调,并不是从头搜索,而是大部分的结构都固定下来,只调整某些层的参数,用于控制模型容量。

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知识|Google语法快速高效的搜索

问题描述 在日常生活中我们经常会用到Google、百度这样的搜索引擎。但是对于大多数的用户来说搜索的效率远远达不到预期的效果。所以为了提高搜索的效率我们需要学习一些常用的Google搜索语法。...需要注意的是加号前面存在一个空格,例如:“成都 +特产”,搜索的结果都是和成都特产有关的。 ?...4、双引号("") 双引号是强调的意思,例如搜索“"算法"”。返回的搜索结果所有都包含算法。...2、allintitle allintitle的意思是在网页标题中搜索我们要查找的字符,例如“allintitle:"算法与编程之美"”,返回的搜索结果如下图: ?...5、inurl inurl的作用是搜索得到你搜索内容的网址,例如:“inurl:asp”,返回搜索的网站全部为asp网站。 ? 注:以上语法支持Google搜索引擎,部分语法支持百度搜索引擎。

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AI知识搜索利器:基于ElasticSearch构建专知实时高性能搜索系统

【导读】今天向大家介绍下ElasticSearch在专知搜索中的使用。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器,是当前流行的企业级搜索引擎。...设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。我们利用ES对专知的AI内容库进行了索引,用户可以快速找到所需AI知识资源。下面由我们专知团队后台支柱李泳锡同学向大家分享下。...ElasticSearch简介 Elasticsearch(以下简称ES)是一个基于Apache Lucene的实时分布式搜索分析引擎,它能够让你以极低的时间开销去探索你的数据。...为初学者降低了搜索门槛的同时,也兼顾了实现复杂需求的扩展能力。这使得ES不仅成为很多大公司的宠儿,同时也得到了许多中小型创业公司的青睐。...对所有使用ElasticSearch的案例来说,它们最终都可以归结为对文档的搜索

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知识」2018年搜索引擎优化指南

最近有空时,就在看Brian Dean写的有关SEO相关的文章,个人觉得写的非常不错,虽然内容写的仅仅是针对Google搜索引擎的SEO优化内容,但在这里面有着很不错的想法,同样适合百度搜索引擎优化,在这给各位同学分享有关...2018年搜索引擎优化指南 时本文总计约1600个字左右,需要花6 分钟以上仔细阅读。 2018年搜索引擎优化(SEO)需要从哪几方面开始优化呢?...在下面,我给大家逐条的分析解释下,希望每次SEO知识的分享,都能让你学到新的东西。...1 RankBrain和用户体验信号 RankBrain是一种机器学习系统,可帮助Google对其搜索结果进行排序。...6 关注语音搜索优化 对于,语音搜索,在之前也多次提到过,对于,还不是很熟悉的同学,可以看看我前面写的有关语音搜索的文章:“「知识」语音搜索将是SEO新的挑战与机遇”和“「研究」分析语音搜索排名因素”

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