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【Rust 日报】2022-11-11 GitHub 代码搜索用 Rust 实现
GitHub 代码搜索用 Rust 实现 目前 Github 的这个新功能处于测试阶段，关于该功能的更新信息记录可以看 Github 的 blog：https://github.blog/2021-12 ：https://github.com/features/code-search， Fornjot 项目进度报告 Fornjot 是一个早期项目，用于在 Rust 中创建下一代、代码优先的 CAD 应用程序 欢迎大家交流讨论，博文：https://www.fornjot.app/blog/progress-report-2022-11/ 一个简单的 Fornjot 模型示例： use fj::syntax:
62350编辑于 2022-11-28 - 来自专栏木又AI帮
T11-搜索旋转排序数组
这是木又陪伴你的第18天 今天分享leetcode第11篇文章，也是leetcode第33题—Search in Rotated Sorted Array（搜索旋转排序数组），地址是：https://leetcode.com 搜索一个给定的目标值，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 你可以假设数组中不存在重复的元素。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。
57820发布于 2019-07-18 - 来自专栏量子位
百度版大模型应用商店来了！从数字人到企业搜索11大应用应有尽有
这还只是身处“大模型重构一切”这场技术风暴中的百度，最新推出的11个AI原生应用中的一款。 除了被大模型赋予“灵魂”的数字人，百度的看家本领搜索，如今也展现出了更强的形态： 想从公司内部文件中找资料，无需再狂翻杂乱无章的文档库，一句话就能让大模型给你整理出一份详细“资料包”。 要说办公时最头疼的问题，莫过于搜索企业内部资料，不仅文件新旧堆积繁杂，命名方法还千奇百怪。 大模型加持的企业搜索引擎百度智能云甄知，正是为了解决这一问题而出现。 不止是带文字的文件能搜索，就连视频也能跨模态搜索，并直接定位到对应的片段： 搜索模式也能自由切换，只需要打开“百度搜索”，并打开“AI深度思考模式”选项，就能让大模型化身找资料达人，同时查找企业内部和联网资料 千帆还提供了大模型开发和应用的全套工具链和开发环境。AI原生应用就是基于千帆打造的企业通用应用。 现在，在行业内外越来越聚焦大模型应用效果的关键时刻，百度也率先给出AI原生应用这个答案。
96630编辑于 2023-09-08 - 来自专栏后端Coder
LeetCode11|搜索二维矩阵
2，示例 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 3 输出: true main(String[] args) { int[][] matrix = { {1, 3, 5, 7}, {10, 11
44620发布于 2020-08-12 - 来自专栏后端码匠
Elasticsearch应用之京东搜索
---- 京东搜索Elasticsearch 开发环境 elasticsearch 7.10.1 集成IDE idea elasticsearch-head maven 3.6.3 所有开发环境 private String title; private String img; private String price; } 工具类 HtmlParseUtil 用于解析京东搜索的数据 bulkResponse.hasFailures(); } /** * 2 获取这些数据 实现搜索功能 * * @param keywords lang="zh-en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>全栈自学社区搜索 搜索后 ?
73710发布于 2021-02-26 - 来自专栏强仔仔
【商城应用】商城搜索流程
、分类页面一般也会有搜索入口、还有就是商品列表中会有一个搜索入口、最后一个就是店铺中的搜索入口了。 商品列表搜索 商品列表的搜索就和上面说的两种搜索就有所不一样了，一般商品列表都会有对应的分类，所以在商品列表中搜索，搜索出来的结果一律都是该分类下面的商品，并非全局搜索。 ? 当然还有一个是店铺搜索，店铺搜索在哪里都是全局搜索，没有上面说的必须是某一类类别下面的商品，店铺搜索结果如下所示： ? 店铺内商品搜索 店铺内商品搜索和商品列表搜索性质相似，都是在某一定范围内的商品搜索，店铺商品搜索肯定是店铺中已经上架商品的搜索了。 ? 总结 今天内容相对而言会比较简单，但是越是简单的内容越是重要，在我们商城应用讲完之后，就要开始我们商品实现技术架构的课程了，比如搜索技术架构就有相当多的内容了，比如聚合、高亮、排序、权重、组合查询、数据同步等等之类的内容
2.6K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏Android 开发者
聚焦 Android 11: Android 11 应用兼容性
更轻松实现应用与 Android 11 兼容 在每次版本更新中，我们都希望尽量减少应用适配 Android 所需的工作。 请继续阅读，详细了解我们如何简化 Android 11 中的应用测试和调试流程。 在 Android 11 上测试 测试应用是否兼容 Android 新版本可能面临很多挑战，尤其是应用在受到多个平台变更影响的情况下。此过程中可能会出现很多问题: 如何确定应用中可能受影响的区域？ 适于测试平台变更的新工具 和往年的更新一样，Android 11 的一些平台变更可能会影响您的应用。 我们希望这些工具能帮助您更轻松地测试 Android 11 应用兼容情况。
2.3K10发布于 2020-10-16 - 来自专栏硬核项目经理的专栏
【迅搜11】搜索技巧（一）简单搜索语句构建及高亮折叠效果
搜索技巧（一）简单搜索语句构建及高亮折叠效果 学习完索引管理相关的内容之后，我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中，就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。 在 XS 中，我们已经在前面看到了 lastCount 属性的应用。它实际上就是返回最近一次查询结果的数量，这是个属性，因此对应的也有一个 getLastCount() 方法。 这里就简单的说一下 XS 中的应用。 在 XS 中，XSSearch 对象除了 search() 和 count() 之外，与查询有关的其它方法都是可以进行链式调用的。 折叠搜索时，还可以组合其它搜索条件的，大家可以试一下，这里就不演示了。 对于这种聚合运算功能，还有一种就是后面要学习的分面搜索，其它就没有了。 测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/xunsearch/source/11.php 参考文档： http://www.xunsearch.com
78210编辑于 2023-12-26 - 来自专栏硬核项目经理的专栏
【迅搜11】搜索技巧（一）简单搜索语句构建及高亮折叠效果
搜索技巧（一）简单搜索语句构建及高亮折叠效果 学习完索引管理相关的内容之后，我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中，就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。 在 XS 中，我们已经在前面看到了 lastCount 属性的应用。它实际上就是返回最近一次查询结果的数量，这是个属性，因此对应的也有一个 getLastCount() 方法。 这里就简单的说一下 XS 中的应用。 在 XS 中，XSSearch 对象除了 search() 和 count() 之外，与查询有关的其它方法都是可以进行链式调用的。 折叠搜索时，还可以组合其它搜索条件的，大家可以试一下，这里就不演示了。 对于这种聚合运算功能，还有一种就是后面要学习的分面搜索，其它就没有了。 测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/xunsearch/source/11.php 参考文档： http://www.xunsearch.com
61210编辑于 2023-12-26 - 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
我们在应用领域的搜索体验，将由以前的基于分词的全文检索、基于向量的语义搜索来返回结果页的时代，全面进入一个由AI生成结果，并进行交互式查询的时代。 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。 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。 首先，企业需要能将数据转化为embedding（向量） 然后，有能存储embedding并进行向量相似性搜索能力的数据库 应用上搜索的接口将与chatGPT retrival plugin整合 目前 因此，在应用生成式搜索的同时，使用基于分词的全文检索技术仍然是有必要的。
2.5K50编辑于 2023-04-11 - 来自专栏腾讯云大数据
Elasticsearch 搜索应用实践(搭建篇)
本文作者：allencao，腾讯应用开发工程师。 前言 最开始接到过一个需求，将部门内的研究报告与文档管理起来，利于他们查找与阅读。 ES 全文搜索解决方案已经非常成熟，应用起来也比较方便，但也有很多细节需要关注，这样搜索功能才会更完善。 下面将介绍一下用研云使用 ES 搭建全文搜索的实践经验。 二、准备数据 首先我们需要准备以下三个内容： 被搜索数据 中文分词停止词 自定义分词词库 被搜索数据 被搜索数据一定要认真处理，数据质量越高，搜索结果就越准确，被搜索字段越多，搜索结果越丰富。 分词时停止词的应用可以灵活一些，在标题和标签的分词中不使用停止词，这样不至于搜“我的世界”时结果只高亮了“我”和“世界”，文档内容文本的分词上应用停止词，使用 ES 的 IK 插件这里比较难实现，可以改用其他分词方式 但是应用了 text 将不能被 term 过滤器筛选，如果需要过滤可以使用 string 数据类型，他将会自动把字段处理成 text + keyword。
1.4K20发布于 2021-03-11 - 来自专栏Android知识分享
Android RxJava应用：联想搜索优化
今天，我将为大家带来 Rxjava创建操作符的常见开发应用场景：联想搜索优化需求 ，并结合Retrofit 与RxJava 实现，希望大家会喜欢。 Carson带你学RxJava系列文章，包括 原理、操作符、应用场景、背压等等，请看文章：Android：这是一份全面 & 详细的RxJava学习指南 目录 1. 需求场景 2. ="center" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent"> // 用于输入搜索的字符 " /> // 用于显示联想搜索的结果 <TextView android:id="@+id/tv" android:layout_width= Demo地址 Carson_Ho的Github地址 = RxJava2实战系列：联想搜索优化 5. 总结 本文主要讲解了 Rxjava的实际开发需求场景：联想搜索优化需求
84730编辑于 2022-03-25 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
第11章 Spring Boot应用监控第11章 Spring Boot应用监控小结
第11章 Spring Boot应用监控 在实际的生产系统中，我们怎样知道我们的应用运行良好呢？我们往往需要对系统实际运行的情况（各种cpu，io，disk，db，业务功能等指标）进行监控运维。 本章主要介绍使用Actuator对Spring Boot应用指标进行监控，以及通过远程shell监控与管理我们的应用。 配置完毕，重启应用。 你可以使用Groovy或Java编写其他的shell命令（具体参考CRaSH文档），Spring Boot默认会搜索以下路径的命令： classpath*:/commands/** classpath* :/crash/commands/** 如果我们想改变搜索路径，设置shell.command-path-patterns属性即可。
1.8K30发布于 2018-08-20 - 来自专栏通往体面生活的路上
微服务 day11：基于 ElasticSearch 构建搜索服务
本章节为【学成在线】项目的 day11 的内容 基于 Java 客户端实现 DSL 搜索 搭建 ElasticSearch 集群环境 使用 Logstash 自动创建 ElasticSearch , "studymodel": "201002", "price":38.6, "timestamp":"2018-04-25 19:11:35", "pic":"group1 , "studymodel": "201001", "price":68.6, "timestamp":"2018-03-25 19:11:35", "pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428 , "studymodel": "201001", "price":88.6, "timestamp":"2018-02-24 19:11:35", "pic":"group1 根据难度等级搜索课程。 搜索结点分页显示。 2、搜索流程 ?
2.7K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏开源部署
分布式搜索ElasticSearch构建集群与简单搜索实例应用
关于ElasticSearch不介绍了，直接说应用。 ,使用prepareGet搜索datum索引库中 索引类型为datum,的索引记录唯一id值为150得记录 GetResponse response = node.client().prepareGet execute().actionGet(); //对象映射模型 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); //将搜索结果 client.transport.sniff", true).build(); TransportClient client = new TransportClient(settings); 实例应用 } } 程序运行结果: 资讯编号:130 资讯标题:捷诺维主要成份有哪些 疗效怎么样 查询出来的结果数:5 资讯编号:16 资讯标题:恩必普是不是医保药 可以报销吗 资讯编号:11
61220编辑于 2022-07-04 - 来自专栏互联网数据官iCDO
【营销101】Facebook图谱搜索应用指南
摘要：作者通过详尽的介绍，手把手教你玩转Facebook图谱搜索 社交搜索很长时间以来都被誉为“下一个大牛”，因为给人类创造搜索引擎的机会太诱人了，有获得创造另一个Google比赛胜利的荣誉感。 搜索运营 那到底是什么发生了变化使得Facebook的搜索引擎又值得数字营销人员去谈论它了呢？ 答案是它引入大量更复杂的搜索操作说明或搜索方法，将其分层放置在了更大的连接数据集的顶部。 营销应用 毫无疑问，随着时间的推移和功能的提高，营销人员可以以更多的方式使用图谱搜索， 但是当我们在今天研究这些选项时，我们还是可以将它们分成五个关键领域： 受众洞察 影响者发现 影响者研究 GSO-图谱搜索优化 在此之前我写过一篇关于提取社交数据应用策略的文章，这里我们能够利用相同的原理提高数据的丰富度以获取做出真正决定的必要的自信心。 目前在这部分的信息非常少，但是逻辑表明用于Facebook活动墙的相同信号将应用于图谱搜索。 这可能意味着来自于有大量受众的人和页面的赞能带来赞和额外权重的链接。
1.8K80发布于 2018-03-05 - 来自专栏Bingo的深度学习杂货店
搜索与回溯算法模板及其应用
本文介绍了搜索与回溯算法模板及其应用，主要包括： 【1】 搜索与回溯算法基本思想 【2】模板算法1及其应用（素数环问题） 【3】模板算法2及其应用（数字拆分问题） 【4】搜索与回溯算法在排列组合中的应用 （A(n, r)、C(n, r) 问题） ---- 【1】搜索与回溯算法基本思想 为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前探索，在探索的过程中，一旦发现原来的选择是错误的，就退回一步重新选择，继续向前探索 ---- 【2】模板算法1及其应用（素数环问题） 2.1 模板算法1： int search(int k) { for (i = 1; i <= 算符种数; i++) { if 但是如果还要输出不同的拆分方法，就要使用以下搜索与回溯算法。 "; } cout << endl; } 最后的输出结果为（假设输入的 n 为 4）： <1> 1 1 1 1 <2> 1 1 2 <3> 1 3 <4> 2 2 4 ---- 【4】搜索与回溯算法在排列组合中的应用
1.6K40发布于 2019-06-16 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
DNN在搜索场景中的应用
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。 再考虑的是如果把用户行为序列建模起来，我们希望是用户打开手淘后，先在有好货点了一个商品，再在猜你希望点了一个商品，最后进入搜索后会受到之前的行为的影响，当然有很多类似的方法可以间接实现这样的想法。 Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。 转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题 Online Update 双11当天数据分布会发生巨大变化，为了能更好的fit实时数据，我们将WDL的一部分参数做了在线实时训练。
5.7K40发布于 2018-06-25 - 来自专栏数据派THU
从神经搜索到多模态应用
本文约5400字，建议阅读10分钟 从神经搜索到多模态应用，这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。 提到神经搜索就必然想到多模态数据，因为神经网络相比于传统搜索方式，其最大的优势就在于可以很方便地对不同模态的数据进行融合。 本文将从以下几个方面进行介绍： 从神经搜索到多模态应用 多模态数据 多模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索到多模态应用 首先看一个典型的多模态数据——新闻，除了文字之外还会有图片的信息 03 多模态应用服务 解决了多模态数据的表示问题之后，下一个挑战是就是如何搭建多模态的应用服务。 第三点就是因为多模态的数据和应用服务往往会涉及很多模块，每个模块对算力的要求差异非常大。
86620编辑于 2023-03-29 - 来自专栏君正T31开发实战指南
君正T31应用开发11：OSD应用
1.OSD应用简介将特定的信息叠加到视频当中，如点阵数据，直线，矩形框，矩形遮挡，图片数据等等。IPU模块对图像的操作主要包含OSD模块和CSC模块。 fontadv = gBgramap[10].width;penpos_t += gBgramap[10].width;break;case ' ':dateData = (void *)gBgramap[11 ].pdata;fontadv = gBgramap[11].width;penpos_t += gBgramap[11].width;break;case ':':dateData = (void *
2.2K20编辑于 2023-06-22
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