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搜索（7）
这道题迷宫中多了一些花样。一是迷宫中有陷阱，由X表示。除非处于无敌状态，否则不能经过陷阱。二是有些位置到达后会自动获得无敌状态，持续K步 我们可以看一下样例给的两个数据：
83620发布于 2018-07-24 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。 公司法人 "companyName": "肇庆市端州区通明机电设备有限公司",//公司名称 "lon": 112.449463,//经度 "ssNumStr": "7"
28410编辑于 2026-06-11- 来自专栏InvQ的专栏
ElasticSearch 7.x 简体繁体搜索
需求，在搜索简体的时候，应该也能把繁体字搜出来。 因为我们一般很少用繁体字进行搜索，所以本篇文章，仅仅从索引层的analyzer的char_filter入手，在索引的时候，将繁体字转化为简体且存储为简体的索引进行建立，然后搜索的时候就可以使用简体字来搜索
2.3K10发布于 2020-11-24 - 来自专栏Linux基础入门
（7）Linux其他文件搜索命令
命令名称：which 命令所在路径：/usr/bin/which 执行权限：所有用户 语法：which 命令 功能描述：搜索命令所在目录及别名信息 例1：which 查找命令存放位置 命令名称：whereis 命令所在路径：/usr/bin/whereis 执行权限：所有用 语法：whereis [命令名称] 功能描述：搜索命令所在目录及帮助文档路径
2.4K20发布于 2020-08-26 - 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 否 招投标阶段(默认不限制，可以多选，通过英文逗号分隔)：1-预告（招标公告）；2-变更（招标公告）；3-澄清补遗（招标公告）；4-招标（招标公告）；5-变更（招标结果）；6-候选公示（招标结果）；7- ）；12-开标（招标结果） procurementMethod String 否 采购方式（默认不限制，单选）：1-单一来源；2-框架协议；3-邀请招标；4-询价采购；5-竞争性谈判；6-竞争性磋商；7- 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。
25010编辑于 2026-08-17- 来自专栏智能时刻
【企业架构】要避免的 7 个企业架构错误
颠覆性时代需要有弹性、前瞻性的企业架构。不要让错误的框架破坏您的组织实现当前和未来目标的能力。 企业架构为成功的业务 IT 计划奠定了基础。 如果设计和实施得当，企业架构将帮助业务领导者实现他们的目标，使组织变得更具响应性、效率和竞争力。 不幸的是，仅仅几个常见的错误就会使企业架构无法满足其设计者的预期目标。 事实上，随着时间的推移，有缺陷的企业架构可能会将企业引向完全错误的方向。 在开发或更新您的企业架构时，请退后一步，确保它没有落入以下七个陷阱中的任何一个。 1. Raahauge 认为企业架构永远不会真正完成。“它是活生生的，”她说。Raahauge 建议至少每五年重新审视一次企业架构。 7. 追求完美 大多数才华横溢的人，包括 IT 和业务人员，都希望构建完美的东西。
74810编辑于 2022-07-29 - 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。 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。 7大会总结 除上述合作伙伴外，来自 Facebook 的技术团队还在大会上分享了 Facebook Faiss 相似性搜索库的技术细节。
1.9K30发布于 2020-11-06 - 来自专栏JAVA同学会
ES7学习笔记（十三）GEO位置搜索
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时 这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。 我们搜索一下吧，看看怎么用geo搜索，假设“我”的位置在“工体”，我们先要查到“工体”的坐标， [image-20200529112648501.png] 然后再查询5km范围内都有谁，发送请求如下： 把范围缩短一点如何，改为3km看看，搜索的请求不变，只是把distance改为3km，看看结果吧， { …… "hits":[ { "_index 完全符合预期，我们再看看程序中怎么使用GEO搜索。
1.4K30发布于 2020-05-29 - 来自专栏JAVA同学会
ES7学习笔记（十三）GEO位置搜索
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时 这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。 我们搜索一下吧，看看怎么用geo搜索，假设“我”的位置在“工体”，我们先要查到“工体”的坐标， ? 把范围缩短一点如何，改为3km看看，搜索的请求不变，只是把distance改为3km，看看结果吧， { …… "hits":[ { "_index 完全符合预期，我们再看看程序中怎么使用GEO搜索。
1.1K30发布于 2020-06-02 - 来自专栏深入理解Android
leetcode刷题（7）——搜索二维矩阵
示例 1: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 3 输出: true 示例 2: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 13 输出: false 思路
38820编辑于 2022-06-22 - 来自专栏数据魔术师
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(7) - 局部搜索LocalSearch的代码解析
今天咱们依然讲代码哈~不过今天讲的依然很简单，关于局部搜索LocalSearch的代码。 \return true if the solution is improved. 6 virtual bool performLocalSearch(ISolution& sol)=0; 7 \param status the status of the alns iteration. 7 //! 特别是improvement 变量的复位操作（如果有改进，那么接着搜索下去，直到最大迭代次数为止，如果没有改进就不搜索了。） 最后做个小小说明：整个系列所有的代码在 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(1) - 使用ALNS代码框架求解TSP问题 这篇文章中都能找到代码文件。
88730发布于 2019-06-06 - 来自专栏程序猿声
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(7) - 局部搜索LocalSearch的代码解析
今天咱们依然讲代码哈~不过今天讲的依然很简单，关于局部搜索LocalSearch的代码。 01 总体概述 其实，LocalSearch在本算法中不是必须使用的，用户可以根据需要来选择是否启用这个功能。 \return true if the solution is improved. 6 virtual bool performLocalSearch(ISolution& sol)=0; 7 \param status the status of the alns iteration. 7 //! 特别是improvement 变量的复位操作（如果有改进，那么接着搜索下去，直到最大迭代次数为止，如果没有改进就不搜索了。） 最后做个小小说明：整个系列所有的代码在 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(1) - 使用ALNS代码框架求解TSP问题 这篇文章中都能找到代码文件。
82141发布于 2019-05-14 - 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 ai_mention_rateDECIMAL(5,4),ai_recommend_rateDECIMAL(5,4),observation_dateDATE,created_atTIMESTAMPDEFAULTNOW());五、总结企业正在从搜索优化走向 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。 河南晨讯云文化科技在服务客户的过程中发现，那些率先建立GEO内容体系的企业，在AI搜索渠道的可见度提升速度远超预期。这不是偶然现象，而是内容质量与AI选择逻辑高度匹配的结果。 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。 这样，我们就可以在保持数据私有化的同时，结合chatGPT的内容生成和对话式任务的能力，把新一代的搜索体验赋能给我们的企业搜索。 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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