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搜索（2）
上一节我们以图的遍历为例讲了深度优先搜索算法和实现程序。 上一节中的深度优先算法可以算是基本款，很多深度优先搜索的题目就是在这个基本款的程序上进行修改 DFS 加强版DFS首先增加或者说变化的一点是顶点颜色。 然后1->2开始遍历2号节点，时间戳就是2。如果2再往后找不到新的顶点，那么2就要回溯，在回溯前会被标记为时间戳=3…… ? 我们可以看出来任意两个顶点的区间只可能有2种关系：(1)两个区间相离；(2)一个区间包含另一个区间。换句话说，不会出现像[1, 10], [4, 13]这样两个区间互相跨立的情况。 第29行执行完以后，我们就完成了对这棵树的深度优先搜索，每个节点的开始时间戳和结束时间戳也都求出来了。
64740发布于 2018-07-04 中心点附近企业搜索-中心点附近公司搜索-附近企业查询-搜索附近企业API接口介绍
前言中心点附近企业搜索，可以实现输入中心点的坐标，来搜索坐标范围（米）内的企业。范围可以设定， 最大可以支持10公里。 园区 / 政务 / 招商摸排辖区企业底数，用于统计管理、政策推送、产业园招商引资推介。风险核查排查周边高危、污染类企业，评估场地安全、合规与环境风险。
28410编辑于 2026-06-11GEO：外贸 B2B 企业如何进入 AI 搜索答案
换句话说，GEO优化的不是某一篇文章，而是企业知识资产的整体结构。四、外贸B2B场景下，GEO应该怎么做外贸B2B的特殊性在于，客户决策链条长、客单价高、信任成本高。 五、AB客GEO的实践思路：从内容生产到增长系统在这个背景下，AB客提出的外贸B2BGEO增长引擎，更像是一套面向AI搜索时代的增长基础设施，而不是单点服务。 结语：未来的竞争，是谁能成为AI答案的一部分外贸B2B的线上获客，正在从“搜索排名竞争”走向“AI答案竞争”。过去，企业需要解决的是：客户搜索时能不能找到我。 对外贸B2B企业来说，未来真正有价值的增长资产，可能不只是一个官网、一批文章或一个广告账户，而是一套持续更新的企业知识系统。 AB客GEO的意义，也正在于此：帮助外贸B2B企业从“被动等客户搜索”，走向“主动进入AI答案”。
45721编辑于 2026-05-27B2B企业AI搜索获客：系统设计与工程实践
在B2B场景中，AI搜索引擎的可见度（AI Visibility）已成为客户获取的核心竞争维度。 本文迪普智见（DeepIntelli）以工程视角拆解B2B企业AI搜索获客的系统设计，明确约束条件与实现路径。 语义模糊性：B2B采购决策链长，同一需求可能被表述为“工业级传感器”“高精度检测模块”等不同术语； 2. 实体歧义性：企业名称、产品型号、行业术语可能存在多义性； 3. 二、数据模型：实体-属性-关系（EAR）的标准化表达AI搜索依赖结构化数据理解企业实体。 冷启动优化针对数据稀疏问题，采用以下策略： - 人工标注：为前100个核心查询（如“B2B企业AI搜索获客”）手动标注目标实体； - 跨模态对齐：将产品文档中的图片、视频通过OCR/ASR转换为文本，补充语义特征
21110编辑于 2026-08-13- 来自专栏johnhuster
select2搜索内容显示搜索词
在使用select2的搜索功能时，搜索结果会显示搜索关键词，这不是我想要的，我只想让用户选择列表框实际存在的数据，再一次还是select2 3.5版本(点击打开链接)的官方文档,官方解释 first choice which is what the user has typed into the search box so far 简单概述就是：如果使用了select2的 tags标签，那么搜索结果就会显示搜索关键词 解决方案： 所以在初始化select2时不使用tags标签，这样在搜索结果中就不会出现搜索关键词。
1.7K40编辑于 2022-03-28 - 来自专栏johnhuster
select2的搜索框不能输入搜索内容
按照select2官网配置完后，搜索框弹出后无法输入内容，究竟怎么回事，于是在其他页面尝试了select2，发现可以啊，为什么在这个地方不可以，终于找到了造成这个问题的不同之处：select2 $.fn.modal.Constructor.prototype.enforceFocus = function () { } 原来是模态对话框强制使自己处于焦点状态，导致select2的搜索框无法获取焦点所致
2.3K30编辑于 2022-03-29 - 来自专栏Python项目实战
企业搜索别再“关键词匹配”了：大模型时代的企业级搜索重构指南
企业搜索别再“关键词匹配”了：大模型时代的企业级搜索重构指南作者：Echo_Wish说句实在话，很多企业的“内部搜索”系统，其实停留在十年前。 这不是搜索，这是“翻资料”。这两年，大模型的出现，终于把企业级搜索这件事推到了一个新的阶段。但我观察下来，真正用好的企业并不多。 今天这篇文章，我就跟大家聊聊：大模型在企业级搜索中的应用路径，以及如何优化，避免变成“昂贵的聊天机器人”。一、企业级搜索的核心痛点先别急着上模型，我们先看问题本质。 七、企业级落地必须考虑的三件事1️⃣权限隔离企业搜索必须做权限控制。 企业级搜索的核心，是：把知识变成真正可用的生产力。
40510编辑于 2026-03-03 - 来自专栏技术路漫漫
全文搜索实战2-ik分词及搜索高亮
[全文搜索结果高亮示意] ik分词插件安装及测试 首先，借助ik分词插件改善中文搜索： 鉴于github直接下载很慢，根据官网说明，采用下来离线包解压安装的模式 将下载得到的 elasticsearch-analysis-ik query" : { "match" : { "content" : "中国" }}, "highlight" : { "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2> 完成了上面基础服务之后，接下来是实现基本的关键词搜索及高亮功能。 模糊搜索服务实现 该服务主要实现： 因为要同时搜索title和detailText，因此采用multiMatchQuery模式。 通过HighlightBuilder类，构建搜索结果高亮逻辑。 /techlmm/search2 ，供参考，欢迎反馈相关问题及意见。
2.1K00发布于 2020-07-12 - 来自专栏指点的专栏
DFS-深度优先搜索—2
在这一篇博客：http://blog.csdn.net/hacker_zhidian/article/details/54773762中我们通过一道全排列的例子看了一下深度优先搜索（dfs）的基本思想和代码模型 所需的最短路径，样例数据： 5 4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 3 2 是否已经走过），如果没有走过就可以走这个点，否则就要筛选下一个点，当然我们还需要判断迷宫边界，要走的点不能越界，那么，我们可以架构出大致的代码（将行作为x坐标，列作为y坐标）： int next[4][2] 0, 0}, {0, 0, 1, 0}, {0, 1, 0, 0}, {0, 0, 0, 1} }; // 储存迷宫信息的二维数组 int toX = 3, toY = 2; // 目标点 int book[100][100]; // 标记数组 int ans = 100000000; // 最短路径的结果 int next[4][2] = { // 代表下一步的4
64920发布于 2019-01-18 - 来自专栏若尘的技术专栏
2 - 设置python 模块搜索路径
设置python 模块搜索路径 working.py def greet(name): return 'Hello' + name 引用模块代码 import working print(working.greet 环境变量 [32] [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 添加.pth 文件 在python 目录添加一个扩展名为 .pth 的文件，将需要的模块路径写入，这样，python 脚本在运行时，会自动搜索路径 我的是 anaconda, 路径为 "python3.7/site-packages/xxx.pth" 如果使用 PyCharm，可以直接设置搜索路径 将自己写的模块放在文件夹中，右键此文件夹选择
2.2K117发布于 2021-05-22 - 来自专栏API 分享
数据智能引擎：企业模糊搜索API精准获取企业列表信息
在这个大数据的时代，企业面临着海量信息的管理和利用挑战。为了更有效地获取并利用数据，企业信息模糊搜索API成为了企业数据智能引擎的一部分，为企业提供了精准的企业列表检索服务。 企业信息模糊搜索API简介企业信息模糊搜索API是一种基于关键词的数据检索工具，可以通过输入关键词，迅速从庞大的数据集中筛选出符合条件的企业信息。 企业信息模糊搜索API的优势精准匹配： 企业信息模糊搜索API能够根据用户输入的关键字进行智能匹配，不仅考虑关键词的匹配度，还能理解上下文，提供更为精准的搜索结果。 企业信息模糊搜索API的推荐与使用APISpace 的 企业信息模糊搜索，通过关键词获取企业列表，企业列表包括公司名称或ID、类型、成立日期、经营状态等字段的详细信息。 companyType": 1, // 机构类型 "matchType": "公司名称匹配", // 匹配原因 "type": 1, // 1-公司 2-
1.3K00编辑于 2023-11-22 招标信息搜索-企业招投标信息查询-企业招标信息查询
searchMode String 是 搜索模式，1-精准搜索、2-模糊搜索 pageSize String 否 每页条数（默认10条，最大10条） pageIndex String 否 当前页数（默认第 项目编号；3-采购单位；4-代理机构；5-候选企业；6-中标企业。 公告类型编码 "purchaseAgency": [//采购单位&代理机构 { "companyName": "xx国际招标有限公司",//企业名称 "relateType": "2",//关系类型: 1-采购；2-代理 "creditNo": "xxxxx10571092796XR" //统一社会信用代码 /公告发布时间 "projectRegionProvinceCode": "440000",//项目区域-省份-行政区划代码 "winCandidate": [//中标企业
25010编辑于 2026-08-17- 来自专栏函数式编程语言及工具
search（0）- 企业搜索，写在前面
计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。 搜索search除条件匹配式的查找外最重要的是具备了关联relevance的特性。首先，搜索是基于大数据文件数据库的，对格式没有硬性要求，操作者可自由、灵活的表达搜索条件。 再者搜索具备信息关联能力，能根据搜索条件除符合条件的文件外，还能把满足搜索条件中表述的关联，如：文字关联、意思关联、信息关联等应用在目标文件的匹配上，产生一个以关联度排序的结果文件清单。 换句话说就是好的1搜索方案还可以猜度操作者的搜索目的，提供建议目标结果。如此大大降低了对使用者操作水平的要求，最终任何用户普遍都可以轻松使用搜索来获取符合专业要求的搜索结果。 考虑了一下市面上的几个开源搜索引擎，最终选择了elasticsearch。除了搜索功能外，elasticsearch还是一个分布式的数据库。
1.4K20发布于 2020-03-19 - 来自专栏深度学习与python
海量数据中搜索精华价值：Milvus助力头部企业打造前沿AI搜索
为了帮助企业和软件开发人员应对海量非结构化数据检索难题，Zilliz 于 2019 年底推出了开源向量搜索引擎 Milvus。 Milvus 已成为大规模 AI 搜索技术领域的明星，将帮助越来越多的企业和组织挖掘海量非结构化数据中的精华价值。 2澜起科技：异构硬件体系提升 Milvus 相似性搜索性能 在到会的 Milvus 合作伙伴中，来自上海澜起科技的杨晔为大家介绍了澜起科技利用异构硬件技术提升 Milvus 相似性搜索性能的实践案例。 5企查查：利用 Milvus 增强商标检索 企查查是一款企业信用查询工具，旨在提供快速查询企业相关信息的服务。 6焦点科技：Milvus 赋能智能搜索 焦点科技是国内头部软件企业，业务涉及电商、教育、云计算等诸多领域。
1.9K30发布于 2020-11-06 - 来自专栏码农帮派
LeetCode中级算法-排序和搜索（2）
} } return resul } func max(a int, b int) int { if a > b { return a } return b } 搜索旋转排序数组 请你在数组中搜索 target ，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 此题目要求在O(logn)时间内完成搜索，所以要是用二分查找，二分查找就需要引入mid = (left + right) / 2，在这个基础上，通过判断target和左右边界的位置，确定下一轮left和 right之间 left = mid + 1 } else { right = mid - 1 } } } return -1 } 搜索二维矩阵 请你在数组中搜索 target ，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。
55010发布于 2021-01-12 - 来自专栏程序源代码
【程序源代码】springboot企业级搜索平台
正文 | 内容 01 — Springboot2.1+Solr7.5搭建的企业级搜索平台，项目目前支持文档内容和数据库检索，已经集成分词技术。 02 — Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。 用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
1.1K10发布于 2020-07-27 企业从搜索优化走向AI回答呈现观察
摘要：企业的数字品牌管理，正在从“搜索优化”走向“AI回答呈现观察”。本文分析这一转变的背景、逻辑差异和企业的应对策略。 一、场景背景过去十年，企业的数字品牌管理核心是SEO——让品牌在搜索结果中排名靠前。现在，一个新的维度正在形成：品牌在AI回答中的呈现状态。企业需要从“搜索优化”走向“AI回答呈现观察”。 二、两种逻辑的差异维度搜索优化AI回答呈现观察目标排名靠前被提及、被推荐、被理解方法技术优化信息建设评估排名位置提及率/推荐率/解释率可控性较高中等三、企业的应对策略策略1：双线并行继续做好SEO，同时开始关注 策略2：信息建设优化品牌在公开信息中的清晰度、一致性和丰富度。策略3：持续观察建立品牌AI回答表现的持续监测能力。 企业需要同时关注搜索排名和AI回答中的品牌表现。
17700编辑于 2026-06-25- 来自专栏字根中文校对软件
Solr 企业级搜索引擎简介
Solr 企业级搜索引擎简介 Solr 是一个独立的企业级搜索引擎服务器，并提供类似web-service 的API接口。可以通过http协议把文档以xml格式的方式放入索引库。 首先，Solr 师出名门，apache的孵化项目：http://incubator.apache.org/solr/ 具体功能看看下表吧： 高级全文搜索功能 ； 为高Web负载做了特别的优化； 基于 的灵活性和可适配性； 提供支持插件的架构； Solr 使用的是Lucene包，并对其进行了扩展 支持实用数据Schema, 比如：动态字段和唯一键等 对Lucene 查询语言的强大扩展； 支持动态搜索结果分组和过滤
1.7K20发布于 2019-02-14 AI 搜索时代，企业的流量逻辑正在重写
当用户习惯向ChatGPT提问而不是打开搜索引擎，传统的SEO策略正在失去效力。我们在服务中小企业的过程中观察到，生成式引擎优化（GEO）不是SEO的简单升级，而是一套全新的流量获取方法论。 企业通过研究用户搜索词，优化页面标题、描述和内容结构，争取在搜索结果中获得更高排名。这套逻辑在搜索引擎主导信息分发的时代运行了二十年。生成式AI改变了这个底层机制。 企业的网页可能根本不会出现在用户视野中，即便它曾经排在搜索结果第一页。GEO的优化对象从搜索引擎算法转向了生成式AI的内容选择逻辑。 这个趋势在B2B领域尤为明显——采购决策者在调研供应商时，倾向于直接向AI询问行业方案和供应商推荐。如果企业的内容无法被AI引用，就等于在这个新兴渠道中失声。 我们目前为中小企业提供GEO优化与GEO营销服务，帮助企业完成这一转型。AI搜索的流量分配规则已经不同，企业的流量获取策略必须随之进化。
20410编辑于 2026-10-09- 来自专栏Elastic Stack专栏
应用企业搜索的市场巨变——chatGPT撬动百亿级应用搜索的AIGC市场
ChatGPT对用户搜索体验的颠覆 为了便于理解，我们先简单回顾一下对于ChatGPT之于搜索的意义。在过去的2个月当中，我们一直是把它当成了对通用搜索引擎比如google，baidu的颠覆。 ChatGPT插件赋能应用搜索 但在彼时，chatGPT还是一个直接的2C场景的应用。对于企业用户、在应用内搜索和企业搜索引擎领域，我们无法集成这种能力的。 那么，它是怎么给企业的数据连接的呢？ 我们可以把企业内部的数据通过OpenAI提供的向量模型（text-embedding-ada-002），转化为向量存储在企业自己的向量搜索引擎当中时。 应用搜索、企业搜索架构巨变 对于要接入chatGPT能力，或者说将来打算通过其他大模型平台提供交互式语义搜搜能力的企业来说，巨变将来自于现有的软硬件基础设施的迭代升级。 搜索的新时代已经来临，能用AI赋能的企业将获得更多的生存空间，无法跟上新技术变化的企业将因为过时的体验而失去用户。
2.6K50编辑于 2023-04-11
腾讯云开发者
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