solr使用教程一【面试+工作】 Solr调研总结 开发类型全文检索相关开发 Solr版本4.2文件内容本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示、拼写检查、搜索建议、分组统计、拼音检索等功能的使用方法。版本作者/修改人日期V1.0gzk2013-06-04 1. Solr 是什么？ 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
Hello亲耐的小伙伴们！新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程，不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议，例如：把需要用到的包明确写出来，中间过程不要省略，增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们，同时向上几期的不尽人意之处表示歉意，我会继续努力哒！
最近正在做appsite框架传统网站架构的拓展、其中不免有SEO的部分。 在网上做了一点功课，meta中的 description比较关键，keywords据说已经不再受搜索引擎的关照了，不过这种事情现在不能盲目相信，既然做一个网站那么还是应该要照顾好关键词。但是没必要付出过高的人力成本，所以我这里想到的还是使用分词扩展来自动生成关键词。 这样做的好处是，无论搜索引擎是否在意关键词，我们有和内容相关度很高的关键词，这不会对我们带来损失。 基于程序算法生成的关键词，不需要我们花费人力成本，包括可以在后台控制是否开启该功能。
Elasticsearch 5 之前的版本，评分机制或者打分模型基于 TF-IDF 实现。
本文将从预备知识的概念开始介绍，从距离名词，到文本分词，相似度算法。
达达前端技术社群：囊括前端Vue、JavaScript、数据结构与算法、实战演练、Node全栈一线技术，紧跟业界发展步伐，一个热爱前端的达达程序员。以下写给程序员的英文学习指南，每天看一遍。
yum install gcc make gcc-c++ libtool autoconf automake imakemysql-devel libxml2-devel expat-devel
众所周知，mysql等数据库的LIKE模糊搜索不支持索引，因此查询效率极低，需要结合第三方索引引擎程序(索引程序)来提高查询性能。
Chinese version of GPT2 training code, using BERT tokenizer.
在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenize ，tokenize具体目标与粒度是什么呢？tokenize也有许多类别及优缺点，这篇文章总结一下各个方法及实际案例。
PostgreSQL 被称为是“最高级的开源数据库”，它的数据类型非常丰富，用它来解决一些比较偏门的需求非常适合。
主要参考了两篇文章，使用的安装版本为 coreseek-4.1-beta.tar 文章一，原地址为：http://zhan.renren.com/itbegin?gid=360288849803348
在自然语言处理（NLP）的背景下，主题建模是一种无监督（即数据没有标签）的机器学习任务，其中算法的任务是基于文档内容为一组文档分配主题。给定的文档通常以不同比例包含多个主题 — 例如，如果文档是关于汽车的，我们预期汽车的名称会比某些其他主题（例如动物的名称）更突出，而我们预期诸如“the”和“are”之类的词汇会几乎等比例出现。主题模型实施数学方法来量化给定文档集合的这些主题的概率。
前文给大家说了python机器学习的路径，这光说不练假把式，这次，罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：
打开谷歌， 输入关键词， 谷歌往往可以很精准的返回你所需要的内容， 这个是怎么实现的呢？简单的思考一下就能得出一个结论：一定是关键词能极为快速和准确的命中具体的内容及地址， 但是搜索引擎的收录页面数量往往是千亿万亿级别的，从这个量级里面检索到你要的数据可以说是大海捞针一点也不夸张。那么搜索引擎是如何让你在数据的汪洋大海里捞到你想要的那根针的那？这就要说到所有的搜索引擎都离不开一个概念： 索引。
许多自然语言处理程序中都用到了谷歌开源的SentencePiece作为词切分的基础工作之一，于是跟踪学习了下。
注意：查询不存在的 ID，会报elastic: Error 404 (Not Found)错误。
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MOREDOC - 魔豆文库 📷 魔豆文库文档详情页 moredoc - 魔豆文库，使用 Golang 开发的类似[百度文库]、[新浪爱问文库]的开源文库系统，支持 TXT、PDF、EPUB、MOBI、Office 等格式文档的在线预览与管理，为 dochub文库( github, gitee )的重构版本。 技术栈 Golang ：gin + gRPC + GORM Vue.js : nuxt2 + element-ui Database : MySQL 5.7 开源地址 Github - https:
1 存在未分片索引 1）找出未分片的索引 curl xxx/_cat/shards?v | grep UNASSIGNED 2）查看未分配的原因 curl -XGET 'http://xxx/_clu
形容词是用来修饰名词的，什么是形容词呢？是用来描述事物或者人的性质和特征的 ，形容词分性质形容词和叙述形容词。
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实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
李海波 http://blog.csdn.net/marising/article/details/5844063 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本 、非线性 及高维模式识别 中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（
本篇为第6篇笔记：五大句型。 一、经典例句 1. He got to London yesterday. 2. He got angry. 3. He got a newspaper. 4. He got me a newspaper. 5. He got his children ready. 1.1 第一句型：S + V 6. Amy lives in this town. 7. My older brother usually goes to bed at ten. 8. In Flori
Swoole是一种PHP高级Web开发框架，框架不是为了提升网站的性能，是为了提升网站的开发效率。最少的性能损耗，换取最大的开发效率。利用Swoole框架，开发一个复杂的Web功能，可以在很短的时间内完成了。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
在本月早些时候，Elastic发布了Elasticsearch Relevance Engine（Elasticsearch相关性引擎），该引擎通过多种方式，为用户提供提高相关性的能力，其中特别重要的一点，就是允许开发人员在 Elastic 中管理和使用自己的transformer模型。
在上一篇[Linux] linux下安装配置 zookeeper/redis/solr/tomcat/IK分词器 详细实例. 我们已经将redis所需tar包拷贝到了linux下的root 根目录下,
对于那些之前可能没有使用过 Transformer 模型（例如 BERT 是什么）的人，这个过程看起来有点像这样：
词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）是一种常用于文本处理的统计方法，可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。简单来说就是可以用于文档关键词的提取。
最近顶哥为了完成学历提升学业中的小作业，做了一个词频统计的.exe小程序。因为当时做的时候网上的比较少，因此顶哥决定把自己拙略的作品发出来给需要的人提供一种思路，希望各位看官不要dis才好。最后附上源码链接，感兴趣的朋友可以继续优化哦。
（1）index包含多个share （2）每个shard都是一个最小的工作单元，承载部分数据，lucene实例，有完整的建立索引和处理请求的能力。 （3）增删节点的时候，share会自动平衡 （4）primary shard和replica shard，没有document肯定存在在一个primary shard和replica shard，不会同时存在多个 （5）replica是primary的副本，具有容错和备份，分担读请求的功能 （6）primary在创建索引的时候就固定了，不能修改，replica可以随时修改 （7）primary shard默认是5个，replica默认是1个，那共有10个shard，5个primary，5个replica （8）primary和replica是不能再一个node的，否则节点宕机就崩了。replica就起不到容错的作用
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）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。Solr的特性包括：
自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。
RAKE英文全称为Rapid Automatic keyword extraction，中文称为快速自动关键字提取，是一种非常高效的关键字提取算法，可对单个文档进行操作，以实现对动态集合的应用，也可非常轻松地应用于新域，并且在处理多种类型的文档时也非常有效。
很少有人知道，SUNO一开始是nanoGPT的一个分支。（Suno创业团队首款产品Bark受到了nanoGPT的启发）
这个库是io库的实现，如果需要自行实现io库可以看一下这个库中Read和Write相关函数的实现。
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
结构化数据 - 行数据，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据；指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
因此，大家常会使用开源的预训练模型，然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1]，他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
上图是改进之后的搜索效果，wordpress的搜索按照网上的说法做的比较烂，貌似是全字段匹配，于是搜索上面的关键词”ida调试器”就出现了下面的状况，啥都没有：
现在NLP技术那么发达了，各种工具那么NB了，可是用R做文本分析的人居然还得为如何读文件不乱码、如何分词、如何统计词频这样的事犯难，也是醉了。如果老停留在这个水平上，那各位亲你们离自己整天挂在嘴边儿的大数据机器学习之类的基本上就无缘了。所以希望大家能把更多精力放到算法上，而不是用在一些琐碎、浪费时间又极其恼人的事情上。 其实像文本清理这种活儿，基本上就应该是用鼠标点吧点吧就能自动完成的，若要还费半天劲的话纯属扯淡。 所以，chinese.misc这个R包就要来完成这个任务。 chinese.misc
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
之前发了一篇关于Python的black库格式化代码的文章一日一技：如何用一行命令格式化 Python 代码？，有人问：Pycharm就能格式化代码，为什么还要这个第三方库呢？
日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位，系统越复杂，日志的分析和监控就越重要，常见的需求有: 根据关键字查询日志详情 监控系统的运行状况 统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等 异常数据自动触发消息通知 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志，经过运维周转费时费力 日志数据分散在多个系统，难以查找 日志数据量大，查询速度慢 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据 数据不够实时 常见的一些重量级的开源Trace系
字符串的查找与替换一直是C++的若是，运用Boost这个准标准库，将可以很好的弥补C++的不足，使针对字符串的操作更加容易。
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