倒排乘积量化第5页

探秘Elasticsearch：高性能搜索引擎的原理与应用场景（一）

首先我们将介绍Elasticsearch的基本原理，包括分布式架构、倒排索引和分片等核心概念。然后我们将深入探讨Elasticsearch的搜索原理，包括查询解析、相似度计算和布尔搜索等关键技术。

凛鼕将至·2024-03-14 13:09

《倒排索引》

1、了解倒排索引的基本概念1.1、倒排索引是什么倒排索引是一种用于全文搜索的数据结构，它将文档中的每个单词映射到包含该单词的所有文档的列表中，然后用该列表替换单词。

刚满十八工地搬砖·2024-03-14 10:05

蓝桥杯专题之思维篇

题目列表：2014年：蚂蚁感冒2016年：交换瓶子2018年：乘积最大2019年：后缀表达式2022年第一次模拟赛：停车位1.蚂蚁感冒题目描述长100厘米的细长直杆子上有n只蚂蚁。

胃口很大的一条小蛇仔·2024-03-13 17:42

你只是忽略了这些用光基础

这一点是大多数摄影师所忽略的，在批量化生产照片的时代减少了观察以及灯光变化这一环节，不同的人不同的脸型不同的性格也用同样的灯光，从不考虑拍摄对象是否适合。

洞脑摄影客·2024-03-12 07:24

ElasticSearch 模糊查询

前缀搜索#前缀搜索注意：前缀搜索匹配的是trem,而不是filed，倒排索引的分词性能比较差，没有缓存搜索时尽量把前缀词设置长一点GET/product/_search{"query":{"prefix

嘟嘟嘟嘟嘟嘟222·2024-03-11 13:12

数学算法笔记

Welcome-LuoguSpilopelia2、完全平方数[蓝桥杯2021省AB2]完全平方数-洛谷P8754[蓝桥杯2021省AB2]完全平方数题解-洛谷专栏解题关键：1）唯一分解定理，对于任意一个数n，它都可以分解为若干个质数的乘积

脑袋空空的Coduck君·2024-03-08 20:47

ElasticSearch | Completion Suggester | Context Suggester

自动完成（AutoCompletion）”的功能，用户每输入一个字符，就需要即时发送一个查询请求到后端查找匹配项；这种功能对性能的要求比较苛刻，ElasticSearch采用了不同的数据结构，而不是使用了倒排索引来实现

乌鲁木齐001号程序员·2024-03-06 18:43

mysql联合查询原理_Mysql 多表联合查询效率分析及优化

SELECT*FROMtable1CROSSJOINtable2SELECT*FROMtable1JOINtable2SELECT*FROMtable1,table2由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积

郁清叔叔·2024-03-06 02:24

2019-8-10晨间日记

今天是周六August.10起床：6：00就寝：23：40天气：第一场秋雨心情：清爽任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：学习人生算法：模糊，量化范围比精确数字更重要；查阅有关“合作”话题的材料；听武侠

VisualField·2024-03-04 17:47

读书‖用词汇、数字、联结来加强文章的意境

你值得被看见》day6阅读内容：16篇《词汇力》、17篇《字辩力》、18篇《量化力》、19篇《联结力》。（75——93页）阅读主题：如何运用词汇、数字、联接来丰富我们的文字。

常清净·2024-03-03 20:27

【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结

自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法（组合导航，视觉、激光SLAM等），融合多种传感器数据，构建高精度、高分辨率的三维语义地图，将要素矢量化，构建要素间的关联关系，通过质检确保质量可靠

CS_Zero·2024-03-02 19:39

论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络

创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是

A_my_*·2024-03-01 10:21

我从来不觉得追星有什么不好，有一个优秀的榜样带动自己，我觉得是很幸福的事情。偶像通过自己的努力，真的会给我们带来很多的力量。

其中正是因为大多数人没有认识到时间就是金钱的道理，没有量化思维的概念，也是当你情绪纠结内耗时，值得多读几遍的文字。二、掌控生活中的10％是由发生在你身上的事情

嘉忆2018·2024-03-01 00:41

什么是服务级别协议（SLA）？

服务级别协议（SLA）是服务提供商和其客户之间的正式契约，旨在明确和量化提供的服务质量。这个协议详细规定了服务的各个方面，包括性能、可用性、支持和处罚条款等

grugoo·2024-02-28 20:34

octave 与 matlab

Octave和Matlab都支持向量化的操作，使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、信号处理、图像处理等领域

UPUPUPEveryday·2024-02-28 07:47

【Elasticsearch专栏 02】深入探索：Elasticsearch为什么使用倒排索引而不是正排索引

文章目录为什么使用倒排索引而不是正排索引？1.正排索引（ForwardIndex）2.倒排索引（InvertedIndex）3.小结为什么使用倒排索引而不是正排索引？

浅夏的猫·2024-02-26 13:26

神经网络量化

最近在做神经网络的端侧部署，在做端侧部署的时候，为了减少内存压力和加快推理速度，会将单精度(fp32)模型量化成int8或者fp16。

掉毛学渣·2024-02-26 11:53

R语言编程-Tidyverse 书籍-第二章（1）

本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维，应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力：数据连接、数据重塑（长宽变换/拆分合并列）、筛选行、排序行、选择列

Hello育种·2024-02-26 00:04

互联网加竞赛机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-25 10:49

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization

prince_zxill·2024-02-24 07:23

七五班第十一周工作总结

虽然本周二要进行期中考试，但是常规管理不能松懈，因此，周一早上公布上周量化考核，针对上周卫生问题，对本周卫生进行规范。晚上放学前并进行诚信考试动员会！周二周三考试，合理利用考试后的时间进行复习！

静侯花开ing·2024-02-23 13:58

通信原理教程chapter4

通信原理教程chapter4感冒+繁忙著教材用的是《通信原理教程》(第三版)--樊昌信著第四章模拟信号的数字化@[toc]模拟信号的数字化(AD转换)模电里面也说过,AD转换包括三个基本步骤:抽样,量化

今日你学左米啊·2024-02-20 23:36

如何精彩自己的人生？

这宽度和深度的乘积，就构成了知识的力度和生命。从这个公式很容易联想到另一种表达：人一生的精彩程度，取决于如何拓展生命的宽度以及如何探索生命的深度。

蒋霁山·2024-02-20 22:36

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始

亿维数组·2024-02-20 21:37

运营：公众号文章、朋友圈文案、社群文案怎么写更好？

●数字化，量化更有吸引力。例子：《给年轻人的三条建议》《2万3千个年轻人的选择》《十大生活妙招大揭秘》●情

运营指南平台·2024-02-20 21:51

大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。

吃果冻不吐果冻皮·2024-02-20 21:39

同道决策｜莫祖泉：数据量化管理责任到位，才知道尽责任的乐趣

回到我们的企业经营实践中，若数据量化工作做得好，每个人都清楚地知道靶心在哪，知道该如何瞄准射击，经营业绩一定能够持续改善！相反，经营业绩极容易潮起潮落，很难保持较高水平，更难实现不断向上突破！

同道决策莫祖泉·2024-02-20 21:05

想要自己的专属 AI 猫娘助理？教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现

关键的是结合模型量化技术，ChatGLM-6B可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需14GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT

恒TBOSH·2024-02-20 21:05

Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务一学习笔记。部署ChatGLM3-6B模型

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行

Hoogte-oile·2024-02-20 21:04

excel28

第18位校验码的计算方法是：将身份证的前17位数分别与对应系数相乘，将乘积之和除以11，所得余数与最后一位校验码一一对应。

上进且热爱生活·2024-02-20 20:34

数据检索：倒排索引加速、top-k和k最邻近

singleDoc#《Elasticsearch:非结构化的数据搜索》我们看了ES的设计，主要侧重于它分布式的设计以及LSM-Tree，今天我们来关注算法部分：如何进行检索算法的设计以及如何加速倒排索引

SakamataZ·2024-02-20 20:21

数据结构与算法题目集|7-2 一元多项式的乘法与加法运算 c++满分题解

设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。输入格式:输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

Pixeler·2024-02-20 20:15

计算行业集中度

IT_小白·2024-02-20 20:40

批量上货必备：无需授权，支持跨平台复制爆款同款上架

对很多淘宝卖家来说，尤其是做一件代发的卖家，每次上新都会选择批量化操作工具来快速铺货。然而现在淘宝已经封闭了服务商的API接口，市面上的商品采集工具基本上都用不了，而且非常容易被淘宝判定违规。

代码之路无极限·2024-02-20 19:59

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

牧场状况、监测、评估和预测（RCMAP）产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。

此星光明·2024-02-20 18:12

春雨

事物经历了春雨的沁润，迸发出了蓬勃的生机，人们也更加有活力，一年乘积下来疲惫，仿佛经过春雨的洗礼一扫而空。喜欢春天的雨天，更喜欢在雨中漫步的你。

林雨不空·2024-02-20 18:00

Linux系统安全：安全技术和防火墙

.隐藏扩展模块7.显示扩展模块8.iptables规则保存9.自定义链使用一、安全技术和防火墙1.安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化

Miraitowa_xu·2024-02-20 17:36

聊聊transformers库；微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本

通过对权重进行量化，ZeRO++可以减少参数通信量，同时保持训练精度。为了最小化通信

go2coding·2024-02-20 17:05

详解低门槛搭建个人量化平台 - backtrader+pyfolio 做策略回测（6）

记录最近用backtrader+pyfolio做策略回测。安装backtrader和pyfolio：pipinstallbacktraderpipinstallpyfolio导入backtrader和pyfolio：importbacktraderasbtimportpyfolioaspf在代码中，先定义策略class（以EMAcross策略为例）。EMACross：EMA（Exponential

阿岛格·2024-02-20 17:24

详解低门槛搭建个人量化平台 - vnpy+backtesting策略回测（7）

这篇使用vn.pybacktesting引擎，做策略回测，并将结果展示在自己的量化平台的web页面上。

阿岛格·2024-02-20 17:24

详解低门槛搭建个人量化平台- 自定义技术指标

本章作为专栏–低门槛搭建个人量化平台的补充材料。

阿岛格·2024-02-20 17:54

详解低门槛搭建个人量化平台 - (1) 消息追踪及日志管理

本篇结合平台操作，介绍怎样开始新闻事件追踪和日志管理，对新闻事件追踪和日志管理，来把握和分析中长期基本面；以及进行日常走势形态追踪分析；怎样基于talib及tradingview，进行量化策略分析及回测

阿岛格·2024-02-20 17:54

那自己捣鼓一个属于自己的量化分析平台

现在很多国内用户用不了tradingview，原因很多，不赘述。其中一个原因是数据源使用了国外数据源。实际上，只要建立自己的实时行情数据库进行实时更新，加上自己做一个简单web服务，同时将所有日志、品种信息、警报等等，全部换成本地web服务、或国内web云服务，就不存在问题了。我做了一个本地实现版的，现在一直在实际使用操作（期货/期权/股票等等都可以一样使用）。该版本是以python搭建web构架

阿岛格·2024-02-20 17:53

基于人工智能的期权量化交易

基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。

阿岛格·2024-02-20 17:23

第三方API（pytdx）获取实时行情数据

以下完整源代码下载和讨论交流，请到“知识星球（阿岛格-低门槛量化）”。Pytdx是一款纯Python语言开发的类似TradeX的行情数据接口的实现。它提供各种股票/期货/期权等等实时行情数据。