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北大数学天才柳智宇下山还俗引爆热搜！人在中关村，月入2万
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 桃子 【新智元导读】12年前拒绝MIT全奖offer遁入空门的柳智宇，如今已经还俗，每天的工作是开发心理学课程。这位数学天才，经历了怎样的人生？ 昨天，「北大数学天才柳智宇下山还俗」的话题，登上微博热搜。 围观的网友感慨道： 这个十二年前在出家后震惊全国的数学天才，终于回归熙攘的人世间了。 公司承诺给3万月薪，但他主动要求降至2万，觉得应该把钱留给「更需要的人」。 就如同庄子所言：身在事中迷，心在物外智。 其实，柳智宇日后的选择，早在童年时就已显出端倪。 1988年，柳智宇出生于湖北武汉，母亲是一名工程师，父亲是一名物理老师。 然而就在收到录取通知书的几个月后，柳智宇忽然选择遁入空门，出走龙泉寺，并且和父母断了联系。 直到一篇名为「北大高材生柳智宇在北京出家」的文章被疯狂转载，大家才知道昔日的数学天才柳智宇已经皈依了佛门。
69820编辑于 2022-09-06 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：自建搜索引擎的技术解析与实践
智搜搜索面向的用户群体非常广泛。 对于学生和研究人员来说，智搜搜索可以帮助他们快速找到学术资料、研究报告等学习资源；对于职场人士来说，智搜搜索能够提供行业动态、市场分析报告等信息，助力他们更好地开展工作；对于普通网民来说，智搜搜索则是一个获取生活资讯 border:1pxsolid#ccc;border-radius:8px;outline:none;transition:all0.2sease;background-color:#fff;color:#1f2d3d ;}.zs-input:focus{border-color:#4a90e2;box-shadow:0003pxrgba(74,144,226,0.2);}.zs-button{flex:1;min-width :90px;padding:10px16px;font-size:1rem;font-weight:500;color:#fff;background-color:#4a90e2;border:none
7210编辑于 2026-03-31 - 来自专栏Cell的前端专栏
深搜广搜
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89320编辑于 2022-02-25 好物周刊#114：素材搜搜
2. Forest[2] 一个高层的、极简的声明式 HTTP 调用 API 框架。相比于直接使用 Httpclient 您不再用写一大堆重复的代码了，而是像调用本地方法一样去发送 HTTP 请求。 2. 联想扫描王 [5] 一款免费专业的扫描软件，支持 PC、手机、平板秒变高清扫描仪。你的 “掌上扫描仪”，让工作更高效，学习更轻松。 3. 2. CodeBox[8] 专业的智能二维码生成平台，支持 URL、WiFi、文本等多种类型二维码创建。提供个性化样式定制、实时预览、数据追踪分析等功能。 2. UpSeller[11] 帮助卖家一键采集拉美主流电商平台（例如：亚马逊、美客多等）产品信息并发布到自己的店铺，省时省力。采集的信息包括：标题、描述、图片、价格等。 3. 2. 动手学大模型 [14] 《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学 2024 年春季《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来，旨在提供大模型相关的入门编程参考。
12410编辑于 2026-03-26- 来自专栏巴山学长
科研小助手推荐第九期 —— 搜天搜地搜空气
Microsoft OneNote（一）全文索引支持 Microsoft Office 2007（docx、xlsx、pptx、docm、xlsm、docm）支持全文索引 电子书（mobi、epub、chm、fb2）
1.3K50发布于 2021-08-26 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：PHP全栈驱动的多引擎协同搜索引擎技术架构解析
一、架构总览：PHP全栈+多引擎的分布式协同架构智搜搜索作为一款自主研发的高性能搜索引擎，创新性地采用PHP全栈开发模式（前端交互层与后端服务层均基于PHP实现），整合ElasticSearch（ES） 二、核心组件技术解析与协同机制（一）多语言爬虫集群：数据采集的立体化解决方案智搜搜索采用Python+Java+C++三级爬虫架构，针对不同数据场景实现精准采集：Python爬虫：基于Scrapy框架构建 ElasticSearch：检索核心的倒排索引引擎ES作为智搜搜索的核心检索引擎，负责全文检索与多维度聚合分析。 四、技术架构优势与应用场景智搜搜索的技术架构通过PHP全栈开发与多引擎协同，实现了三大核心优势：灵活性：MongoDB的动态Schema与PHP的快速开发特性，支持新业务场景（如垂直领域检索、个性化推荐 智搜·站点搜索增强组件:<formaction="https://www.a6f.top/s/"target="_blank"accept-charset="GBK"class="zs-search-form
7410编辑于 2026-03-31 - 来自专栏机器学习AI算法工程
深度学习--CLIP算法（文本搜图片，图片搜图片）
论文地址 https://arxiv.org/abs/2103.00020 2. 投影：首先通过投影矩阵将图像及文本特征映射到相同的维度大小，在进行L2 normalization （使得之后的点积操作直接等效于cosine similarity) 相似度计算：点积运算计算文本-图像的
4.1K30编辑于 2023-09-04 - 来自专栏Java
队列+宽搜
null) { q.offer(cur.right); } } if(i++ % 2 一个编号为 index 的左子节点的编号记为 2×index，右子节点的编号记为 2×index+1，计算每层宽度时，用每层节点的最大编号减去最小编号再加 1 即为宽度。 Pair<TreeNode,Integer> t1 = q.get(0); //最后一个位置 Pair<TreeNode,Integer> t2 = q.get(q.size()-1); //更新结果 ret = Math.max(ret,t2.getValue() - t1.getValue()+1) = null) { tmp.add(new Pair<TreeNode,Integer>(cur.left,t.getValue()*2));
63210编辑于 2024-12-24 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：基于PHP全栈架构的高并发实时搜索引擎设计与实现
二、智搜搜索整体架构设计2.1架构分层与核心目标智搜搜索采用分层解耦架构，将系统划分为“数据采集-存储-计算-服务”四层，各层通过标准化接口通信，确保扩展性与维护性。 3.2存储与缓存体系3.2.1ElasticSearch：索引设计与映射（Mapping）ElasticSearch是智搜搜索的核心检索引擎，其索引设计直接影响检索效率与排序准确性。 3.3多语言爬虫系统智搜搜索的爬虫系统采用“主从架构+多语言协同”设计，由1个JavaMaster节点调度任务，Python/Java/C++Worker节点执行爬取。 四、高并发实时检索实现智搜搜索需支撑10万+QPS的并发查询，核心通过“分布式架构+缓存优化+资源隔离”实现。 5.2结果排序算法：多因子融合模型智搜搜索的排序算法基于“基础相关性+权威性+时效性+个性化”四维度融合，核心公式为：Score=w1⋅BM25+w2⋅PageRank+w3⋅Recency+w4
10310编辑于 2026-03-31 - 来自专栏小樱的经验随笔
BZOJ 1207: 打鼹鼠【妥妥的n^2爆搜，dp】
Output 仅包含一个正整数，表示被打死鼹鼠的最大数目 Sample Input 2 2 1 1 1 2 2 2 Sample Output 1 HINT Source 题目链接：http:/ id=1207 分析：妥妥的n^2爆搜一遍，这题思路很像求最长上升子序列 打一次鼹鼠必定是从以前的某一次打鼹鼠转移过来的 所以设f[i]表示打掉第i只鼹鼠时最多打死了几只！ 下面给出AC代码： 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int maxn=11000; 4 typedef long scanf("%lld%lld%lld",&t[i],&x[i],&y[i]); 13 f[i]=1; 14 } 15 ll ans=0; 16 for(int i=2;
53950发布于 2018-04-09 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：PHP 全栈驱动的分布式搜索引擎技术架构与实现
智搜搜索：PHP全栈驱动的分布式搜索引擎技术架构与实现摘要智搜搜索作为一款自主研发的分布式搜索引擎，采用PHP全栈开发（前端+后端），整合ElasticSearch（ES）、Redis、Kafka、MySQL 智搜搜索的核心需求的是：1）支持亿级网页数据的分布式抓取与存储；2）实现秒级索引更新与毫秒级检索响应；3）提供精准的域名限定搜索（site语法）；4）保障系统高可用与可扩展性。 开发效率高常规网页抓取、动态页面解析（Selenium）Java爬虫分布式部署友好、并发控制成熟、稳定性强高并发数据抓取、爬虫集群调度C++辅助爬虫执行效率高、资源占用低高频次、高性能目标站点抓取（如API接口数据）2整体架构设计智搜搜索采用 智搜搜索的技术实践表明，PHP全栈结合成熟的中间件与多语言爬虫，完全有能力构建高性能、高可用的分布式搜索引擎。 未来，随着人工智能、大数据技术的发展，智搜搜索将持续迭代优化，为用户提供更精准、更高效、更智能的搜索服务。
8010编辑于 2026-03-31 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：基于 PHP 生态的分布式搜索引擎技术实现与架构解析
本文将从架构设计、核心组件实现、数据流转机制、核心功能突破、性能优化等维度，全面拆解智搜搜索的技术实现细节，为PHP生态下的搜索引擎开发提供实践参考。 一、智搜搜索整体架构设计1.1架构设计理念智搜搜索的架构设计遵循“解耦、可扩展、高可用”三大原则，针对搜索引擎“高并发查询、海量数据存储、实时数据更新”的核心需求，采用分层架构模式，自上而下分为前端交互层 智搜搜索通过“索引优化+查询解析+结果排序”的全链路设计，实现高效精准的site检索。 五、总结与展望智搜搜索基于PHP生态构建，通过合理的架构设计与技术选型，解决了PHP在高并发、海量数据场景下的性能瓶颈，实现了包括site:精准检索在内的核心搜索引擎功能。 智搜搜索的实践证明，PHP生态在搜索引擎领域并非“非主流”，通过合理的技术选型与优化，完全可以支撑中大型分布式搜索引擎的构建，为PHP开发者提供了新的技术实践参考。
11610编辑于 2026-03-31 - 来自专栏算法工程师之路
深搜和广搜问题-LeetCode 110、104（DFS, BFS）
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
1.4K10发布于 2019-10-13 - 来自专栏木下学Python
爬取历史热搜，武汉到底上了几次热搜？
这次小编带大家从技术的角度看一看，自从疫情爆发以来，探索一下武汉到底上了微博多少次热搜。 数据获取 小编选取了 “微博热搜神器” 作为爬取目标： ? 我们得到权限后，向下滑，发现是 ajax 加载的，我们的目标是爬取 2020 年 1 月至 2 月中旬以来武汉的历史热搜数据，发现有 20 页数据： ? 我们查看请求方式为 post 请求： ? 热搜走势 得到数据后，我们对历史热搜次数做一个日历图： ? 从日历图中看出，武汉 1月 20 号以前上热搜次数较少，大概从 20 号左右以后次数突然变多了，走势图如下： ? 从走势图看出 1 月 20 号以后，武汉上热搜次数突然激增，这是由于疫情突然爆发了，全国的焦点都时刻关注着武汉，导致微博热搜，武汉上的次数变多。
2K10发布于 2020-02-24 - 来自专栏算法其实很好玩
Day22-图算法-图的深搜和宽搜
今天先更一下图算法的基础知识-宽搜和深搜 二 问题来了 Q：给定一个图，给出图的深度优先搜索和宽度优先搜索结果。 ? 个顶点之后，开始按照配图连接边 graph[0]->neighbors.push_back(graph[4]); graph[0]->neighbors.push_back(graph[2] ); graph[1]->neighbors.push_back(graph[0]); graph[1]->neighbors.push_back(graph[2]); graph [2]->neighbors.push_back(graph[3]); graph[3]->neighbors.push_back(graph[4]); graph[4]->neighbors.push_back
1.1K20发布于 2019-07-15 - 来自专栏数据结构与算法
数据结构与算法 | 深搜（DFS）与广搜（BFS）
深搜（DFS）与广搜（BFS） 在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法 所谓“层层展开” 例如在二叉树结构中，根节点是第0层，子节点是第1层，孙子节点是第2层，依此类推。BFS通常使用队列数据结构来实现。 LeetCode 515.
1.7K231编辑于 2023-10-26 - 来自专栏新智元
智源BGE-VL拍照提问即可精准搜，170数据击穿多模态检索天花板！
编辑：编辑部 HYZ 【新智元导读】智源联手多所顶尖高校发布的多模态向量模型BGE-VL，重塑了AI检索领域的游戏规则。 为解决这一限制，智源BGE团队创新性地提出了MegaPairs数据合成方法。 实验结果显示，BGE-VL的平均性能指标相比直接在MMEB上微调的VLM2Vec (LLaVA-1.6) 模型高出9.1个百分点。 同时，在分布外（OOD）数据集上的平均表现也比两版VLM2Vec分别高出11.6%和7.1%。这些结果证明了MegaPairs数据的高质量和泛化能力。 组合图像检索性能 传统图像检索通常采用「文搜图」或「图搜图」的方式。近年来，组合图像检索作为一种新兴的图像搜索范式，允许用户同时输入图像和搜索指令，实现更精准的图像检索效果。
42200编辑于 2025-03-06 - 来自专栏计算机工具
深度优先搜索（DFS、深搜）和广度优先搜索（BFS、广搜）
深度优先搜索（DFS、深搜）和广度优先搜索（BFS、广搜） 深度优先搜索（简称“深搜”或DFS） 图 1 无向图 深度优先搜索的过程类似于树的先序遍历，首先从例子中体会深度优先搜索。 scanf("%d,%d",&v1,&v2); int n=LocateVex(G, v1); int m=LocateVex(G, v2); if (m==-1 ||n==-1) { printf( 3 4 5 6 7 8 1,2 2,4 2,5 4,8 5,8 1,3 3,6 6,7 7,3 1 2 4 8 5 3 6 7 广度优先搜索 广度优先搜索类似于树的层次遍历 3 4 5 6 7 8 1,2 2,4 2,5 4,8 5,8 1,3 3,6 6,7 7,3 1 2 3 4 5 6 7 8 总结 本节介绍了两种遍历图的方式：深度优先搜索算法和广度优先搜索算法 运行结果 13,13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1,2 1,3 1,6 1,12 2,13 4,5 7,8 7,10 7,9
1.9K10编辑于 2024-12-14 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：一个基于混合技术栈的自建全栈搜索引擎架构深度解析
永久体验地址：a6f.topQ2：智搜的爬虫是严格按照网站robots协议的吗？不会是只管生不管养的吧A：智搜爬虫完全严格遵守robots协议。我们的技术哲学是"尊重网站、可持续抓取"。 Q4：智搜的技术架构有什么独特优势？A：智搜搜索的技术架构有三大核心优势：混合技术栈优势：不是追求单一技术的极致，而是选择最适合每个环节的技术。 Q5：智搜支持哪些高级搜索功能？ Q6：智搜的性能表现如何？能支撑多大流量？ Q7：如何参与智搜项目的开发？
11410编辑于 2026-04-27 - 来自专栏站长的编程笔记
智搜搜索：一个基于混合技术栈的自建全栈搜索引擎架构深度解析
智搜搜索：一个基于混合技术栈的自建全栈搜索引擎架构深度解析在信息爆炸的时代，搜索引擎作为连接用户与海量网络信息的枢纽，其核心技术与架构始终是互联网基础设施中皇冠上的明珠。 “智搜搜索”正是在这样的背景下诞生的一款完全自研的搜索引擎系统。 本文将对“智搜搜索”的整体架构、各模块技术选型、核心流程与实现难点进行系统性、深度的技术剖析。一、总体架构概览“智搜搜索”采用典型的分层、松耦合、高可用的微服务化架构思想。 “智搜搜索”没有采用单一语言，而是根据任务特性，选择了Python、Java、C++进行混合开发，形成优势最大化组合。 “智搜搜索”的架构实践表明，通过合理组合开源技术与自研逻辑，完全有能力打造出媲美商业产品、且完全自主可控的搜索解决方案，为业务发展构筑坚实的数据智能基座。
11510编辑于 2026-03-31
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