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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 2026-06-11- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
74110编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能，除非是平衡与不平衡变化很少的情况下，否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。 那有没有绝对平衡的一种树呢？ 2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
前言 前面的文章我们已经学习了二叉搜索树和平衡二叉搜索树AVL树，今天我们再来了解一种新的平衡树2–3树，2–3树由约翰·霍普克洛夫特于1970年发明，在计算机科学中，2–3树是一种树型数据结构，内部节点 ，还可以降低树的高度，从而让搜索，插入，删除的性能有所提升，但与此对应的是程序的编码会变得更加复杂，这也是2-3树或者2-3-4树，在开源框架或日常开发中并不如AVL树和红黑树使用频繁的原因，但B+树除外 2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 节点的删除，与二叉搜索树的删除类似，不同的是2-3树会寻找中序的后继节点来替换要删除的节点的值，然后再删除替换的值： ? ? 结果如下： ?
2.5K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
83940发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.5K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.4K10发布于 2020-01-08 - 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 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.3K20发布于 2019-05-26 - 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。 实时更新： 企业信息模糊搜索API通常能够实时同步数据，确保用户获得的企业列表是最新的。这对于需要及时了解市场变化、拓展合作伙伴等业务活动的企业尤为重要。 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。
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 项目区域-城市：使用行政区划代码 searchType String 否 查找范围（默认不限制，可以多选，通过英文逗号分隔），支持如下维度的筛选：1-标题；2-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 /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 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
前言 前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ，二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ，但如果插入节点时，插入元素序列本身就是有序的，那么BST树就退化成一个线性表了 ，搜索的时间复杂度为 O(n)。 在插入和删除节点时，要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1，这样就能保证整棵树的深度最小，这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。 因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ?
95210发布于 2019-09-03 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.3K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏InCerry
.NET周刊【4月第2-3期】
整体架构提升了企业内部沟通的智能化与便捷性。 WPF旋转板栈设计一例 https://www.cnblogs.com/keepee/p/18820895 该项目展示了一个机台的平面视图设计。 工具支持 Windows 10 和 11，具有无缝集成、高效搜索、自定义过滤器等特点。用户可以通过简单界面快速上手，实现个性化需求。 Winform框架内置多数据库支持，并基于微软企业库的设计，可以通过配置项快速切换数据库，而不需修改代码。 Chroma通过先进的向量索引和搜索技术，实现高效的数据存储和检索，支持语义搜索和推荐系统等功能，是构建智能应用的重要工具。 通过一个企业采购系统的案例，展示了动态下拉列表、采购数量范围校验等实现步骤，使用户体验类似于Excel。内容详实且易于理解，适合需要实现数据验证的开发者使用。
1.4K10编辑于 2025-05-04 - 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
1.1K10编辑于 2022-10-28 - 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。 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。 目前，企查查已收录约 5000 万个企业商标信息和图片，如何在这些图片中快速准确找到相似商标，是帮助企业用户提升商标保护能力的关键。 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 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
82420编辑于 2021-12-28 - 来自专栏算法无遗策
（基于2-3树）
抛开上面二分搜索树满足红黑的性质，我们知道2-3树不是二叉树，我们把它转换成一颗二叉树，2-节点很好转，3-节点转二叉却有两种，如下图： ? 左倾红黑树和2-3树等价的定义 红黑树的定义是含有红黑链接并满足下列条件的二分搜索树： 1.红链接均为左连接； 2.没有任何一个节点同时和两条红链接相连； 3.该树是完美黑色平衡的，即任意空链接到根节点的路径上的黑链接数量相同 （和2-3树等价的，任意节点到其叶子节点的高度都是相同的）。 因为2-3树不存在永久的4-节点，4-节点终归要分解的（在2-3-4树中，为了更好地插入和删除，4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点）2-3树一样不行，所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连 删除元素借鉴了之前学的二分搜索树删除元素的思想，二分搜索树删除元素分为删除最小元素、删除最大元素和删除任意元素三种情况：删除最小元素是一直递归它的左孩子，直到左孩子为空才进行删除；删除最大的元素则相反；
1.2K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏Android知识点总结
2-3树与红黑树
第一次接触红黑树是在关于hashMap，上来就扔五个特性，说满足这五个特点的二分搜索树就是红黑树。 （1）每个节点或者是黑色，或者是红色。 （2）根节点是黑色。 直到今天了解了2-3树，才豁然开朗。2-3树是一种神奇的树，它能够保证该树是一个完美树。2-3树可以演化成红黑树，这便是保证红黑树效率的根本。 先说奇葩的2-3树，首先2-3树满足二分搜索树，但每个节点可能存在1或2个数据，对应的该节点就可能存在2或3个子节点 2-3树 ? 2-3树引入.png 2-3树插入操作： ? 2-3树.png 2-3树演化为红黑树 将三节点拆为两个节点，并将左数据节点设为红色来实现2-3树同等功能 ? 红黑树.png
65030发布于 2018-09-29
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