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LeetCode-题库(8-9)
给你两个字符串 word1 和 word2 。请你从 word1 开始，通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长，就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。 返回 合并后的字符串 。
45420编辑于 2022-10-31 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-9 lasso
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍模型正则化的另外一种方式LASSO，依然通过具体的编程实现LASSO，并对α取值与过拟合（拟合曲线）之间的关系进行探讨，进而对LASSO与Ridge进行比较。
1.5K20发布于 2020-01-14 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- 来自专栏趣谈前端
前端进阶第8-9周打卡题目汇总
前端基础打卡已经基本结束了,内容从css基础,动画,js基本算法,作用域,闭包,节流防抖这些基本的web知识大家有没有都掌握了呢?年后会出一个进阶路线规划图,希望笔者可以带着大家,一起进步,一起成长.
96940发布于 2020-02-12 - 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 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AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：高级难度（8-9）
2025年的高级难度（难度系数8-9）题目综合考察了选手的算法设计、数学建模、问题分析和代码实现能力。本文将深入解析2025年高级难度的IO竞赛题目，帮助选手们突破极限，冲击更高的竞赛成绩。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 中级(6-7) → 高级(8-9) → 专家(10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 8-9 算法设计、数学建模、问题分析 高级图论、高级动态规划 （8题） ├── 第四章：高级难度题目解题策略 └── 第五章：顶尖选手的训练方法 第一章：2025年IO竞赛高级难度题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，高级难度（NOI级别）的知识点难度系数为8-
47710编辑于 2025-11-13 - 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。 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 企业如何搭建AI搜索引用率监测体系
一、一个新问题的出现过去两年，一个变化在企业市场团队中悄然发生：越来越多的用户不再先打开搜索引擎，而是直接在AI平台提问——“这个行业有哪些靠谱的服务商？”“A产品和B产品哪个更适合我们？” 我们把这个问题称为AI搜索引用率——企业公开内容被AI识别、采信和使用的程度。 本文将从工程实践角度，完整拆解企业如何搭建一套可落地的AI搜索引用率监测体系，包括问题设计、平台对接、引用识别、指标体系、查询展示和持续运营六个层面。 做指标解读时需要始终明确：引用率高说明AI采信了企业内容作为信息来源，这是好事但引用率高不保证AI的总结一定对企业有利引用内容可能被AI重新组织后改变原意，需要关注准确性有些平台默认不开启联网搜索，引用率天然偏低 十、写在最后AI搜索引用率，本质上是衡量“企业在AI信息生态中的内容资产健康度”。传统搜索时代，企业关注的是“网站有没有被收录”“关键词排第几”。
40500编辑于 2026-07-07- 来自专栏SEO
SEO专业指南：企业搜索引擎优化详解
企业搜索引擎优化需要在跨职能、融入所有从事或影响网站变更的部门时处于最佳状态。 当上述因素缺失时，可能会发生以下情况： 搜索引擎优化变成一个清单：当搜索引擎优化在一个孤岛上时，那我们根本不知道企业是否还有其他有关的项目或业务可以融合一起来解决，最后除了检查标题标签和更新内部链接之外 除了让更多的人认识品牌之外，搜索引擎优化还可以促进： 品牌忠诚度，通过确保网站有用且信息丰富。如果不是，客户就会流失。 品牌信任，通过确保网站上内容真实可信。 本地化内容 如果你从事的企业品牌在本地店面之外运营或在本地提供某种服务，那么将你的网站内容本地化，这种做法是通过自然搜索接触本地受众的重要方式之一。 重复内容明面上不会受到惩罚，但页面的重复版本可能会从搜索结果中过滤掉，如果页面重复量级很大时，会造成网站整体权重下降，影响其他核心页面的排名。 我们一起来看看Google是如何看待重复内容。
1.5K10编辑于 2022-11-23 - 来自专栏GEO优化
AI搜索时代，企业如何重新定义被找到
本文结论：搜索入口正从"一列链接"变成"一段对话答案"，企业曝光的定义随之改变——能不能被大模型在答案里点名，成了新的生死线。 搜索入口的范式迁移：从链接到答案2023 年 Perplexity 月活破 1 亿，2024 年类似 AI 搜索产品周活跃涨 3 倍。用户越来越习惯问 AI 而非翻链接。 技术支持：内部 AI 搜索的提效账把历史工单、文档接进内部 AI 搜索，新员工查证耗时从 30 分钟压到 3 分钟，效率升 9 倍。实测表明，知识结构化后，重复工单量降 17 个百分点。 场景传统方式AI 搜索方式被找到关键售前搜链接问 AI事实结构化技术支持翻文档内部 AI 搜知识入库采购人工比AI 比对参数齐全规模与效果数字我们复盘了 2000 家企业的采纳数据：58% 的 B 端决策者用 把历史工单接进内部 AI 搜索后，新员工查证耗时从 0.5 小时压到 0.05 小时，效率升 9 倍，重复工单量降 17%。
13810编辑于 2026-09-29 语义搜索为什么比文件名搜索靠谱：从原理到企业落地选型
语义搜索为什么比文件名搜索靠谱：从原理到企业落地选型在企业里做过文档系统的人，大概都见过这样的场景：文件管理平台建得规规矩矩，目录树七八层，命名规范写了两页纸。 这不是执行力的锅，是搜索方式的锅。今天想从技术原理层面聊清楚一件事：为什么语义搜索在文件检索这件事上，几乎是必然要替代文件名搜索的，以及企业在选型时到底该看哪些维度。 一、文件名搜索的天花板传统搜索本质上是字符匹配。你搜“报价单”，它找的是文件名里含这三个字符的文件。这个模型在文件少、命名规范的时代够用，但它有三个结构性缺陷，都是硬伤。 语义搜索的价值在“模糊意图”场景——这也是企业里十分常见的场景，因为大部分检索需求本来就是模糊的：“上个月改过”“客户发来的”“带修订记录的”。需求越模糊，语义检索的优势越大。 三、企业落地时的真实约束技术原理讲清楚了，但企业选型时真正卡住人的往往不是效果，而是另外几件事。按重要性排：第一是数据位置。文件内容要被语义检索，就得被读取、被索引。
7800编辑于 2026-10-30企业如何建立面向AI搜索的引流体系
在AI搜索这个新战场上，所有人的起跑线差不多。过去被大品牌用SEO预算碾压的中小企业，现在有了弯道超车的可能。 这篇文章就来系统性地聊聊：企业如何建立面向AI搜索的引流体系，让用户在问AI的时候，AI推荐的是你。一、理解AI搜索的推荐逻辑在讨论“怎么做”之前，得先搞清楚AI搜索是怎么决定推荐谁的。 权威信源的层次：顶级权威：政府网站、行业标准文件、学术论文高级权威：知名媒体、行业头部媒体、专业评测机构中等权威：知乎优秀回答者、垂直领域KOL、企业官网4.4 案例：用云函数构建内容分发监控分发效果需要持续监控 5.1 搭建AI回答监测系统上一篇文章《企业如何建立豆包AI品牌提及监测体系》详细讲了监测系统的搭建方法，这里补充几个面向引流监测的关键指标：核心监测指标：指标计算方式意义品牌提及率提及品牌的问题数 / 面向AI搜索的引流体系，本质上不是技术问题，而是内容战略问题。它要求企业从“关键词思维”转向“知识体系思维”，从“排名思维”转向“引用思维”，从“流量思维”转向“信任思维”。
54410编辑于 2026-07-09
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