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一、Elasticsearch基本概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎,专为云计算环境设计,能够实现近乎实时的数据搜索和分析功能。核心概念解析文档(Document)Elasticsearch中的基本数据单元,使用JSON格式表示每个文档有唯一ID和类型示例:一条产品信息、一篇博客文章或一个客户记录索引(Index)文档的集合,类似于关系数
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大家去网上搜索Android定位location为null没法定位问题,估计有一大堆文章介绍如何来解决,但是最后大家发现基本没用。本文将从Android定位实现原理来深入分析没法定位原因并提出真正的解决方案。在分析之前,我们肯定得先看看android官方提供的定位SDK。默认AndroidGPS定位实例获取LocationManager:mLocationManager=(LocationMana
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- matlab教程r2018a教材,MATLAB R2018a从入门到精通(升级版)
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- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- 牛顿迭代法求平方根
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搜索搜索广告显示广告推荐首要准则相关性投资回报率(ROI)用户兴趣其他需求各垂直领域独立定义质量,安全性(Safety)多样性(diversity),新鲜度(freshness)索引规模~十亿级~百万级--千万级~百万级~百万级--亿级个性化较少的个性化需求~亿级用户规模上的个性化检索信号较为集中较为丰富Downstream优化不适用`适用广告明显比搜索容易部分的是不需要复杂的爬虫技术和PageR
- 推荐算法(推广搜)——广告和推荐有什么不同?
导语近几年新兴起一个行业:推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下,广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比,但因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。(图
- 如何自定义R语言函数?参数中的省略号`...`有什么用?
「已注销」
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学习R未必要学习很多工具包,有时候根据自己的理解去自定义函数也是一个不错的选择。本篇推文主要介绍两方面的内容:在R语言中自定义函数的一般方法;函数参数中...的作用。在看函数的帮助文档时会发现许多函数的参数中都有...符号,它是表示被省略的参数吗?如果是,作者为什么会省略它?如果不是,那又表示什么含义呢?不久前,学堂君分享了自己编写的计算空间可达性的函数,详见推文:两步移动搜索法(2SFCA)计算
- 基于高斯两步移动搜寻法(2SFCA)的城市绿地可达性分析
yorov
GIS技巧算法
【2SFCA的基本思路,可以略过】对每个供给点j,搜索所有在j搜寻半径(d0)范围内的需求点(k),计算供需比Rj;对每个需求点i,搜索所有在i搜寻半径(d0)范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据、路网数据OSM【那再来理解一下高斯两步移动搜索法】对于最初的两步移动模型相当于二分,而高斯型相当于是缓慢下降—急速下降—趋于平缓的状态。很像上次莫兰指数里说的空间关系概念化。第一步,对于
- 两步移动搜索法(2SFCA)python
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实现两步移动搜索法(Two-StepFloatingCatchmentAreaMethod,2SFCA)是一种广泛应用于地理信息系统(GIS)领域的方法,用于评估设施的空间可达性。以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法,需要准备以下数据集:供给点:表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点:表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵:描述供给点与需求点
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本文参考代码随想录将一个按照升序排列的有序数组,转换为一棵高度平衡二叉搜索树。思路:寻找分割点,分割点作为当前节点,然后递归左区间和右区间。递归法取中间值为root,递归左区间成为root的左孩子,右区间成为root的右孩子,最后返回rootclassSolution{private:TreeNode*traversal(vector&nums,intleft,intright){//若数组为空则
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于Python的简单文件管理器要求:使用Python构建一个简单的文件管理器,支持以下功能:浏览文件和目录创建、删除、重命名文件和目录复制、移动文件和目录查看文件属性和内容搜索文件和目录使用tkinter构建图形用户界面。支持基本的文件操作权限检查。解题思路:使用os和shutil模块进行文件操作。通过tkinter构建用
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“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
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- 马尔可夫链:随机过程的记忆法则与演化密码
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本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义:无记忆的随机演化马尔可夫链(MarkovChain)是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程,其核心特征是:未来状态仅取决于当前状态,与历史路径无关数学表述:[P(Xt+1=xt+1∣Xt=xt,Xt−1=xt−1,…,X0=x0)=P(Xt
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在贝叶斯概率框架中,“先验概率”(PriorProbability)和**“后验概率”(PosteriorProbability)的命名直接体现了认知更新的时序逻辑**。这两个概念的核心区别在于:是否已利用新证据(B)进行信念修正。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、命名的本质:认知
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1.右键点击RunCode没有触发自动保存1.打开VSCode设置(Ctrl+,)2.搜索:coderunnersave3.勾选你需要的2.运行后光标仍然处于编辑区(容易误输入)1.打开VSCode设置(Ctrl+,)2.搜索:code-runnerpreserveFocus3.取消这个勾选
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搜索领域SEO进阶:从关键词堆砌到用户价值——内容优化与体验升级的实战指南关键词SEO进阶、内容质量、用户体验、E-E-A-T、用户行为信号、结构化数据、页面速度优化摘要当“SEO=关键词堆砌”的时代成为历史,当搜索引擎算法从“识别文字”进化到“理解意图”,SEO从业者正面临一场从“技术投机”到“用户价值”的范式转移。本文将深度拆解搜索领域的进阶策略:从内容优化的核心逻辑(E-E-A-T框架、主题
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搜索架构中的NLP技术:提升搜索准确性的关键关键词:搜索架构、NLP技术、查询理解、语义搜索、相关性排序、意图识别、BERT模型摘要:本文将深入探讨现代搜索架构中NLP技术的核心应用,从查询理解到结果排序的全流程,揭示NLP如何提升搜索准确性。我们将通过生动的比喻解释复杂概念,分析关键技术原理,并提供实际代码示例,帮助读者全面理解搜索系统背后的NLP魔法。背景介绍目的和范围本文旨在解析NLP技术在
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2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南关键词搜索领域、技术认证、职业发展、搜索引擎技术、人工智能搜索摘要本指南旨在为搜索领域的从业者和有志于进入该领域的人士提供全面的技术认证与职业发展参考。首先介绍搜索领域的概念基础,包括其历史发展和关键问题。接着阐述相关理论框架,分析不同认证背后的原理。架构设计部分展示搜索系统的组成与交互。实现机制探讨算法复杂度和代码优化。实际应用部分给出实施和部署策略。高
- LRU缓存算法在搜索引擎中的应用
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LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词:LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要:本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释LRU的工作原理,分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式,并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
- 火狐浏览器如何设置:在任务栏中的搜索栏点击搜索的箭头后,网页在新标签打开
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要在火狐浏览器中设置搜索结果在新标签页中打开,请按照以下步骤操作:打开火狐浏览器。在地址栏中输入about:config并按下回车键。可能会出现一个警告页面,点击“接受风险并继续”。在搜索栏中输入browser.search.openintab。找到browser.search.openintab这一项,双击它将值更改为true。
- 搜索之BFS
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目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题(1)P1443马的遍历-洛谷(2)P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论):广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先,就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中,该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索,从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处,但并不
- aws 数据库迁移_AWS Loft的数据库周
dnc8371
数据库大数据mysqljavapython
aws数据库迁移这是我的笔记:https://databaseweekoctober2019sf.splashthat.comAWS上的数据库:合适工作的合适工具在许多此类谈话中,我并没有做过深刻的记录。我正在关注重点。PostgreSQL排在MySQL之后。AWS上8种类型的数据库:关系型核心价值文件在记忆中图形搜索时间序列分类帐搜索:AWSDatabaseServices对于关系,他们有Ama
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
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Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
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javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
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静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite