官方默认的搜索框代码 {php $j=0} {php $search_model = getcache...q" id="q"/> 实际上一般的网站用不上那么复杂的搜索框代码...如果希望点击搜索弹出新窗口，只需要在 method="get"后面添加target="_blank"即可。
搜索结果列表 templatesdefaultsearchlist.html 搜索关键字 {search_q} 或 {q} 搜索结果条数 {$totalnums} 搜索用时 {sprintf("%01.2f...", $execute_time)} 秒 调用搜索结果，官方默认代码 {loop $data $i...id="pages" class="text-c mg_t20">{$pages} 注意事项：在调用代码之前不能有pc标签，包括栏目调用或文章列表调用，否则将无法调出搜索结果列表
PHPCMS默认的搜索结果是越旧的文章排在越前面，缺少活度。在网上的解决办法把最新的文章排在前面，其实我觉得最相关的文章排在前面才是最合适的。...修改的页面：phpcmsmodulessearchindex.php 搜索 $data = $this->content_db->select($where, "*"); 最新文章排在前面，就把代码替换为...search_q%' ORDER BY CASE WHEN title LIKE '%$search_q%' THEN 2 ELSE 0 END DESC, id DESC"); 意思为如果标题中出现搜索关键字
PHPCMS的搜索功能相比其他CMS算是比较差的了，搜索精度非常低。虽说他有个搜索关键字分词功能，但有点时候不分词的准确度却会高于分词。 如何去掉PHPCMS关闭搜索关键字分词功能？...$datatest=array();//2014.1.13 by: mosell 用于显示搜索结果列表 $datatest=$data;//2014.1.13 by: mosell 用于显示搜索结果列
打开phpcms/modules/serach/index.php 第95行左右，代码如下 if($res) { //关键词搜索数+1 //$this->keyword_db->update(array
配置好sphinx，并在后台开启后，无论搜索什么关键字，每次搜索结果都是顺序的把我所有的文章列出来。...我是按照官方提供的sphinx配置文件配置的，用的是centos系统，在终端执行时能够返回搜索内容，就是在phpcms程序中有问题 热心网友的回答 程序版本 PHPCMS V9正式版utf-8 把phpcmsmodulessearchclassessearch_interface.class.php...this->cl->Query($utf8_q, 'main, delta'); 修改为 $res = $this->cl->Query($q, 'main, delta'); utf-8 的 phpcms...v9 会遇到这个问题是因为有一行代码把不是utf-8编码的搜索词$q,改为utf-8的搜索词$utf8_q， if(CHARSET !
空搜索 测试数据: https://gist.github.com/clintongormley/8579281 1.1 搜索 最基本的搜索API是空搜索(empty search)，它没有指定任何的查询条件...多索引和多类型搜索 如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制，就会搜索集群中的所有文档。...但是，通常，我们希望在一个或多个特定索引中搜索，也可能需要在一个或多个特定类型上搜索。...我们可以通过在 URL 中指定索引和类型来执行此操作，如下所示： 搜索 描述 /_search 在所有的索引中对所有类型进行搜索 /gb/_search 在gb索引中对所有类型进行搜索 /gb,us/_...在多个索引中搜索的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。 搜索一个具有五个主分片的索引完全等同于搜索每个具有一个主分片的五个索引。
{php $listrv = string2array($v[video_thumbulr]);} {loop $listrv $rv} {if $n<=3}<...
加速多图向量搜索Lucene中多图向量搜索的先前状态如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局...当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。...通过在段搜索之间共享信息来加速多图向量搜索当我们使用基于图的系统（比如HNSW）来寻找一个点的最接近的邻居时，其实是在用两种策略：一种是广泛探索，另一种是针对性利用。...对召回率的影响多图搜索加速以稍微降低的召回率为代价。这是因为我们可能会停止探索一个基于其他图的全局匹配可能仍有更好匹配的图。...ii) 我们的新方法在相同召回率下实现了更好的性能（Pareto优势）：它在性能上优于我们之前的多图搜索策略（图7所示）。
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。 下面举一个训练逻辑回归模型的例子。 假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。...然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。...我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。 在 sklearn 中的网格搜索 在 sklearn 中的网格搜索非常简单。 我们将用一个例子来说明一下。...parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]} 3.创建一个评分机制 (scorer) 我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。
本文约5400字，建议阅读10分钟 从神经搜索到多模态应用，这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。...提到神经搜索就必然想到多模态数据，因为神经网络相比于传统搜索方式，其最大的优势就在于可以很方便地对不同模态的数据进行融合。...本文将从以下几个方面进行介绍： 从神经搜索到多模态应用 多模态数据 多模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索到多模态应用 首先看一个典型的多模态数据——新闻，除了文字之外还会有图片的信息...在搭建过程中，大家经常遇到的问题包括一下这些： 搭建多模态应用离不开神经网络模型，当上线神经网络模型时，经常遇到框架版本和开发环境不一致的问题。这是通常是需要使用容器化，同时保证不同容器之间正常通信。...除此之外，还有几个组件没有时间介绍，分别是：Finetuner针对一些没有太多深度学习相关知识的开发者，提供模型微调的 SaaS 服务；Jina Now 是端到端的神经搜索方案；CLIP-as-service
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二，定义模型...metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三，训练模型...ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy过程简介： 训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型
所需资源更小：LLaMA比其他模型更高效，资源密集度更低，因为它使用在更多tokens上训练的较小模型。这意味着它需要更少的计算能力和资源来训练和运行这些模型，也需要更少的内存和带宽来存储和传输它们。...实验结果 由上图我们可以看到，模型的损失和Tokens之间的关系为当Tokens的数量不断增大的时候，模型的损失在不断的降低。该实验体现了在训练大模型时，数据量的重要性。...开源应用 开源GLM-130B是为了促进双语自然语言处理的研究和应用，提供一个高质量的预训练模型给社区用。 GLM-130B可以应用于多种场景，如机器翻译、对话系统、知识图谱、搜索引擎、内容生成等。...GLM-130B使用了GLM算法，实现双向密集连接的模型结构，提高了模型的表达能力和泛化能力。...2023.3.14，千亿对话模型ChatGLM开始内测，60亿参数ChatGLM-6B模型开源。 应用 同时开源ChatGLM-6B模型，ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的中英双语言模型。
MySQL AB解决了数据备份的问题，但是当A由于某些原因宕机后，WEB服务器就没有办法在往数据库写或者读写了。线上业务中断了，完了，出事故了。这该怎么办呢？
. - 力扣（LeetCode） 十、多状态dp的简单总结 1、通过买卖股票3可以发现，其实对于一些可以直接枚举出情况的动态规划，我们就不一定需要去创建一个dp数组，而是直接根据枚举的几种方式创建变量去模拟
与其他NAS算法一样, ENAS中有3个核心概念: 搜索空间 — —所有不同的可能产生的架构或可能被生成的子模型； 搜索策略 — —构建这些架构或子模型的方法； 效果评估 — —度量子模型性能的方法。...那么最后生成的子模型也就是搜索空间中诸多可能的子模型中的一个。...控制器第6、7时点的输出 (第1, 3层和5×5卷积操作)对应于子模型中卷积层4(紫色)。 结束 这样就完成了—— 用宏搜索生成的一个子模型! 接下来是微搜索. 注意: 微搜索不像宏搜索那么直观。...1.2 微搜索 本文前面提过，微搜索用于设计模块或构建模块，这些模块会被连接到子模型形成最终的架构。...总结 宏搜索 (用于整个网络) 最终子模型如下 ? 图 3.1: 用宏搜索生成卷积神经网络 微搜索 (用于卷积单元) 此处仅展现最终子模型的部分架构 ?
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其中涉及的方法包括：多模态模型结构上的统一、多模态数据格式上的统一、单模态数据引入、多类型数据分布差异问题优化4种类型。...因此，FLAVA提出，在训练多模态模型时，同时引入图像领域和NLP领域的单模态任务，提升单模态模型的效果，这有助于多模态模型后续的训练。...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...近期的论文中，这类工作表多，是目前业内研究的热点，也是能够显著提高多模态模型效果的方法。 END
多模型电影短评情感分析 首先，从传统的特征提取方面对比了BOW、TF-IDF、N-Gram技术，并使用不同的机器学习算法构建了不同的子模型，然后又采用了Stacking模型融合技术对短评情感进行了进一步的探索...，最后进阶到深度学习，构建神经网络模型进行文本分类。...全文各个模型并不是参数最优，但也有一定的参考价值，因为针对不同的数据集，模型的预测结果都是不尽相同的。言归正传，下面一起来看看电影短评情感分析的结果吧！...者将从以下几个大方向构建电影短评情感分析模型： 基于Bag-Of-Words特征的文本分类模型 基于TF-IDF特征的文本分类模型 基于Stacking模型融合的情感分析 基于深度学习的短评情感分析 基于...Bag-Of-Words特征的文本分类模型 笔者首先对短评数据进行了分词，然后算出每个短评的bow特征，并在此基础上训练了LR、MMB、RF、GBDT四个模型，当然各个模型都没有进行很深程度的调优。
大模型到底可以做多大？ 我们不禁要问这样一个问题：大模型到底可以做多大？有哪些限制了大模型的规模？...超越参数规模，不仅仅是大而已 尽管参数规模的增加带来了一系列令人瞩目的进步，但研究和实践均表明，算法与结构的创新、多模态与跨领域学习的融合，以及元学习和自适应学习的应用，创新的数据获取、处理能力等，对于推动智能系统的发展至关重要...参数共享技术也是提高模型效率的一个重要方向，在这种方法中，模型的不同部分共享同一组参数，这样可以减少模型的总参数数量，同时允许模型在处理不同任务时复用已学习的知识。...多模态与跨领域学习 随着人工智能应用的深入，单一模态的数据处理已无法满足复杂任务的需求。多模态学习通过整合来自文本、图像、音频等不同模态的数据，能够提供更丰富的信息，从而提升模型的理解和推理能力。...通过算法与结构创新、跨领域和多模态学习的融合，以及元学习和自适应学习的应用，我们不仅能够构建更高效、更智能的系统，还能够以更灵活、更可持续的方式解决数据限制等挑战。
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