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搜索（2）
上一节我们以图的遍历为例讲了深度优先搜索算法和实现程序。 上一节中的深度优先算法可以算是基本款，很多深度优先搜索的题目就是在这个基本款的程序上进行修改 DFS 加强版DFS首先增加或者说变化的一点是顶点颜色。 然后1->2开始遍历2号节点，时间戳就是2。如果2再往后找不到新的顶点，那么2就要回溯，在回溯前会被标记为时间戳=3…… ? 我们可以看出来任意两个顶点的区间只可能有2种关系：(1)两个区间相离；(2)一个区间包含另一个区间。换句话说，不会出现像[1, 10], [4, 13]这样两个区间互相跨立的情况。 第29行执行完以后，我们就完成了对这棵树的深度优先搜索，每个节点的开始时间戳和结束时间戳也都求出来了。
50640发布于 2018-07-04 - 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
然而，随着用户需求的不断升级，对于搜索体验的期望也水涨船高。上海秘塔科技洞察到这一市场趋势，推出了秘塔 AI 搜索，这不仅是对产品的一次革新，更是中国 AI 搜索领域迈向新高峰的一个标志性事件。 一、秘塔 AI 搜索的技术基础 秘塔 AI 搜索的核心是上海秘塔网络科技有限公司倾力打造的大语言模型 MetaLLM。 四、对未来的展望 毫无疑问，秘塔 AI 搜索的推出标志着中国 AI 搜索市场即将迎来一个崭新的时代。它的到来不仅仅是对现有搜索体验的一次颠覆，更有可能推动整个行业进入新纪元。 结语 总结来说，秘塔 AI 搜索作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其出色的技术能力和用户友好的设计理念，迅速在国内外市场上占据一席之地。 随着 AI 技术的持续进步和应用场景的日益扩大，秘塔 AI 搜索的未来充满无限可能，它将不断为用户提供更为深入、高效、便捷的搜索体验，开启信息检索的新时代。
2.7K20编辑于 2024-04-26 - 来自专栏bit哲学院
AI（四）：对抗搜索
参考链接： 人工智能对抗搜索 https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951 对抗搜索 文章目录 对抗搜索1 博弈multi-agent 环境形式化搜索问题 2 博弈中的优化决策2.1 极小极大算法2.2 多人博弈时的最优策略 3 $\alpha-\beta$ 剪枝3.1 行棋排序 4 不完美的实时决策4.1 评估函数 2 博弈中的优化决策 最底部分数是max的得分 max 在选择时，选择 使其得分max 的路径。 min 在选择时，选择使max 得分min的路径。 计算公式： 在C下发现2了之后，就不用再接着看 4 和 6 了，因为最小值一定小于等于2，而2 小于B下的最小值3，所以一定不会选它。 具体的查询过程如下图所示。 3.1 行棋排序 时间有限，实行深度受限搜索。 采用迭代加深搜索。 4 不完美的实时决策 ？？？如何设计评估函数。 ？？？ 如何截断。
75340发布于 2021-01-29 - 来自专栏算法一只狗
AI 搜索 vs 传统搜索：替代还是共存？
尽管聊天机器人流量增速惊人，但其总量仍仅为搜索引擎的1/34，可见在宏观层面上，AI搜索尚未完全取代传统搜索。 1.AI 搜索与传统搜索的对比 交互方式传统搜索需要用户自行过滤和阅读海量结果，围绕关键词跳转网页；AI助手支持对话式交互，可直接生成整合性的答案与建议，更适合需要理解、总结或规划型任务。 比如，点击了百度的AI搜索功能后，它确实能够根据现在的网页信息，集成进一些图文、视频等信息出来然后展示：像图文暂时这一块，夸克、Bing搜索等，在AI爆火的初期，早就已经接入进来。 2.以百度为例：AI 搜索的实践与困境“已经好久没有用过百度搜索了”，这句话折射出当下许多用户的体验： AI 功能走马观花 百度在网页入口中嵌入了 AI 搜索功能，能够集成图文、视频等信息、直接展示相关内容 AI 搜索确实改变了我们获取信息的方式，让复杂任务和多轮对话变得更高效，但它更像是对传统搜索的补充，而不是完全取代。
2K10编辑于 2025-07-08 - 来自专栏johnhuster
select2搜索内容显示搜索词
在使用select2的搜索功能时，搜索结果会显示搜索关键词，这不是我想要的，我只想让用户选择列表框实际存在的数据，再一次还是select2 3.5版本(点击打开链接)的官方文档,官方解释 first choice which is what the user has typed into the search box so far 简单概述就是：如果使用了select2的 tags标签，那么搜索结果就会显示搜索关键词 解决方案： 所以在初始化select2时不使用tags标签，这样在搜索结果中就不会出现搜索关键词。
1.4K40编辑于 2022-03-28 - 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
由此，也引发了我的一些思考，我最后再说，先和大家一起看看这个新闻讲了什么~ ---- 开创性举措 在谷歌宣布「实验性对话式人工智能服务」Bard 之后仅 24 小时，北京时间 2 月 8 日凌晨两点，微软发布了面向大众的 我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 实时对话 ---- 用 AI 重塑搜索 微软宣布，新的必应体验是四项技术突破的结晶： 下一代 OpenAI 模型。 将人工智能应用于核心搜索算法。我们还将 AI 模型应用于我们的核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关。 新的用户体验。 ---- 从有限预览逐步扩展到无限 新的必应从2月8号开始可以通过桌面有限预览版本（limited preview）访问，每个人都可以访问 Bing.com 以尝试示例查询和注册候补名单。
1.7K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏做数据的二号姬
认真聊AI | 搜索技术
原创内容 No.704 认真聊AI | 搜索技术 书接上回，本期AI的内容到了搜索技术~ 图片由海艺AI绘制 提到搜索技术就不得不提到搜索问题。 搜索解决方案：使用广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）找到从初始状态到目标状态的路径。 剪枝条件：在搜索过程中，如果发现某个状态已经搜索过了，或者某个状态不符合问题的约束条件，就可以将其从搜索路径中剔除，以避免无效搜索。 这种解决问题的方法也就是搜索技术。 我们在实际执行的时候，为了提高搜索的速度，图搜索并不是先生成所有的状态连接图再进行搜索的，而是边搜索边生成图，一旦找到了合适的答案搜索就停止了。 在搜索的过程中引入启发信息，减少搜索范围，以便更快地找到问题的解，这种搜索策略称为启发式搜索。 A算法和A*算法是常用的两种启发式搜索算法，我们首先介绍一下A算法。
47610编辑于 2024-11-26 AI会消灭搜索吗？
徐一平 腾讯研究院高级研究员一边是谷歌Gemini 3高调入局，AI独角兽争相涌入，将AI搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克“AI将消灭搜索”的惊人断言。 根据用户体验和信息检索研究中的一般性观察，在传统搜索引擎中，用户平均需要访问3-5个网页页面才能完成单次信息检索任务，搜索词优化往往需要2-3轮迭代。 当时谷歌AI Overview给出了用胶水粘住披萨的错误答案。路线二——破局原生：AI原生搜索引擎颠覆式重构该路线的代表是是以Perplexity、OpenAI为代表的AI原生搜索引擎。 中游：营销范式向夺取AI心智转移传统数字营销的核心方法论——搜索引擎优化（SEO），其底层逻辑正因AI搜索的出现而面临结构性调整。过去，优化的核心是提升特定页面在搜索结果列表中的排名。 以AI搜索为代表的信息服务正在翻开新的一页。
40710编辑于 2025-12-10- 来自专栏johnhuster
select2的搜索框不能输入搜索内容
按照select2官网配置完后，搜索框弹出后无法输入内容，究竟怎么回事，于是在其他页面尝试了select2，发现可以啊，为什么在这个地方不可以，终于找到了造成这个问题的不同之处：select2 $.fn.modal.Constructor.prototype.enforceFocus = function () { } 原来是模态对话框强制使自己处于焦点状态，导致select2的搜索框无法获取焦点所致
2K30编辑于 2022-03-29 - 来自专栏技术路漫漫
全文搜索实战2-ik分词及搜索高亮
[全文搜索结果高亮示意] ik分词插件安装及测试 首先，借助ik分词插件改善中文搜索： 鉴于github直接下载很慢，根据官网说明，采用下来离线包解压安装的模式 将下载得到的 elasticsearch-analysis-ik query" : { "match" : { "content" : "中国" }}, "highlight" : { "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2> 完成了上面基础服务之后，接下来是实现基本的关键词搜索及高亮功能。 模糊搜索服务实现 该服务主要实现： 因为要同时搜索title和detailText，因此采用multiMatchQuery模式。 通过HighlightBuilder类，构建搜索结果高亮逻辑。 /techlmm/search2 ，供参考，欢迎反馈相关问题及意见。
1.9K00发布于 2020-07-12 - 来自专栏机器学习
AI 文档搜索系统：基于 LangChain + FAISS 的智能搜索
LangChain 和 FAISS（Facebook AI Similarity Search） 构建一个 AI 文档搜索系统。 该系统支持 OCR 解析、语义搜索，并能扩展到多种文档格式，提高检索效率。2. 原理解析2.1 传统搜索 VS AI 搜索传统文档搜索依赖于 全文搜索（Full-text Search） 或 基于关键词的索引。 例如： 传统搜索： 用户查询 "公司财务情况" 搜索引擎返回所有包含 "公司"、"财务"、"情况" 的文档 无法识别 "盈利情况"、"年度财报" 这些相关内容 AI 语义搜索： 使用 向量化索引 总结本教程介绍了 AI 文档搜索系统 的原理、核心技术，并提供了完整的代码示例。通过 LangChain 解析文档，FAISS 进行语义索引，嵌入模型向量化文本，实现高效、精准的 AI 文档搜索。
1.6K01编辑于 2025-03-30 - 来自专栏罗超频道
AI与搜索的双螺旋：取之于搜索，用之于搜索
近十年来，AI与搜索结合得愈发紧密，AI从搜索获取数据和反馈不断进化，反过来也在大幅提升搜索的智能化水准，两者形成类似于DNA的“双螺旋”结构，可谓取之于搜索也用之于搜索。 AI率先在搜索引擎场景大规模商用并不让人意外。 第一，AI与搜索都具备“数据驱动”的本质。 2、百度深耕AI 10余年，练就了一身AI真功夫。 百度2010年成立多个AI相关团队的目的均是为了改进搜索，可以说百度是最早做AI+搜索场景的。 这一点何俊杰给出了解释：昆仑芯片前端有一个巨大的应用“搜索”，可以基于反馈，实现端到端的优化，比如昆仑1代已在百度搜索引擎、小度等业务中部署超过2万片，服务50多家外部客户，是国内唯一一款经历过互联网大规模核心算法考验的云端 百度早已从搜索引擎升级成AI公司，但这并不意味着百度不做搜索了，相反，百度是真的将“AI+搜索”这件事给做透了，搜索与AI形成了很强的协同效应，两者都受益。
95630编辑于 2022-12-14 - 来自专栏指点的专栏
DFS-深度优先搜索—2
在这一篇博客：http://blog.csdn.net/hacker_zhidian/article/details/54773762中我们通过一道全排列的例子看了一下深度优先搜索（dfs）的基本思想和代码模型 所需的最短路径，样例数据： 5 4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 3 2 是否已经走过），如果没有走过就可以走这个点，否则就要筛选下一个点，当然我们还需要判断迷宫边界，要走的点不能越界，那么，我们可以架构出大致的代码（将行作为x坐标，列作为y坐标）： int next[4][2] 0, 0}, {0, 0, 1, 0}, {0, 1, 0, 0}, {0, 0, 0, 1} }; // 储存迷宫信息的二维数组 int toX = 3, toY = 2; // 目标点 int book[100][100]; // 标记数组 int ans = 100000000; // 最短路径的结果 int next[4][2] = { // 代表下一步的4
49720发布于 2019-01-18 - 来自专栏若尘的技术专栏
2 - 设置python 模块搜索路径
设置python 模块搜索路径 working.py def greet(name): return 'Hello' + name 引用模块代码 import working print(working.greet 环境变量 [32] [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 添加.pth 文件 在python 目录添加一个扩展名为 .pth 的文件，将需要的模块路径写入，这样，python 脚本在运行时，会自动搜索路径 我的是 anaconda, 路径为 "python3.7/site-packages/xxx.pth" 如果使用 PyCharm，可以直接设置搜索路径 将自己写的模块放在文件夹中，右键此文件夹选择
2K117发布于 2021-05-22 - 来自专栏AIWalker
BCNetV2 | 适应人工智能任务需求，BCNetV2公平搜索最适AI网络结构
为了解决这个问题，BCNetV2 提供了一种极其有效的思路，以建模一个公平涵盖所有可能AI模型的超网络数学模型。 为了促进所有AI结构在超网络中都能得到公平的训练和对比，本文通过概率期望数学模型来表征超网络中不同权重的训练状态，以及它们与整个搜索空间中模型的对应关系。 同时为了更准确的搜索优质AI模型，我们提出网络结构搭建的最小模型准则，并依据该准则完善数学模型，使得无论是超网络中的AI模型权重抑或是所有可能的搜索模型都能得到公平的训练和对待。 因此，超网络的训练方式更新为， 对应的最有结构选择方式为， 优化遗传算法搜索途径： 为了能尽可能找到最佳AI网络模型，我们可选的网络模型结构数量往往超过 10^{30} 个。 BCNetV2 更进一步的超网络突破！ 由于超网络的连续性问题，每层结构的设计参数，都不能太小，否则会导致AI网络信息传输过程中的重大信息丢失。
72350编辑于 2023-03-09 - 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|AI搜索（Tiny Search）上线
1、简介 AI搜索（Tiny Search）是类似Perplexity AI，实现会话搜索引擎，通过将搜索的内容聚合，然后通过AI进行整合从而提升搜索效率，之前贾扬清也开源了Perplexity的源码， ）： https://service-mpjvpuxa-1251014631.gz.apigw.tencentcs.com/static/index.html 2、架构 架构 2.1、searxng SearXNG disabled: false 2.2、定义Prompt Prompt是AI搜索的核心，定义了AI搜索的意图，包括两个部分： 通用的RAG的Prompt，是针对返回的内容，让LLM如何进行总结 （页面上的"AI回答"）。 AI.
24000编辑于 2025-02-27 - 来自专栏算法一只狗
AI 时代：它正在改变搜索，但远未取代搜索
现在真的太依赖于AI助手去回答问题了。AI助手如 ChatGPT、DeepSeek 等确实正在 改变人们的信息获取方式，但还远没有全面取代传统搜索引擎。 根据一份覆盖 2023 年 4 月至 2025 年 3 月的研究数据，AI聊天助手的流量确实快速增长（同比 +80.9%，达到 552 亿次访问），但搜索引擎的总流量仍高达 1.86 万亿次，同比仅略降 这些挑战凸显了 AI 代理与传统搜索引擎之间的差异。AI 搜索代理代表了我们与在线信息交互方式的重大转变。 从最初的“搜索 + 阅读 + 总结”，到如今可以直接对话式获取整合答案、代码框架和应用方案，对于算法工程师、程序员、内容创作者，AI 已成为不可或缺的辅助工具。 未来 AI 助手是否能够取代搜索引擎，尚且无法定论，但可以确定的是——善用 AI 的人，正在取代不会用 AI 的人。
39710编辑于 2025-07-04 - 来自专栏码农帮派
LeetCode中级算法-排序和搜索（2）
} } return resul } func max(a int, b int) int { if a > b { return a } return b } 搜索旋转排序数组 请你在数组中搜索 target ，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。 此题目要求在O(logn)时间内完成搜索，所以要是用二分查找，二分查找就需要引入mid = (left + right) / 2，在这个基础上，通过判断target和左右边界的位置，确定下一轮left和 right之间 left = mid + 1 } else { right = mid - 1 } } } return -1 } 搜索二维矩阵 请你在数组中搜索 target ，如果数组中存在这个目标值，则返回它的索引，否则返回 -1 。
38810发布于 2021-01-12 - 来自专栏专知
谷歌搜索和AI部门分家：Jeff Dean和Ben Gomes分别执掌AI和搜索业务
【导读】当地时间2018年4月2日，国外媒体网站The Information报告了关于Google一则重大消息，即谷歌的搜索和人工智能业务将拆分成两个独立的部门——AI部门和搜索部门。 谷歌曾在2016年将搜索和AI两个部门合并成立新的部门，并由John Giannandrea担任高级副总裁执掌新部门，以更好地在其核心搜索业务中应用AI技术，随着AI技术的发展，AI已不再局限于搜索服务 因此，近日爆出消息，Google将把该部门重新分裂成AI和搜索两个独立的部门。 此前担任谷歌高级副总裁John Giannandrea将卸任，随之迎来了AI和搜索两个部门新的领导人，分别是：谷歌大脑负责人Jeff Dean和谷歌资深研究员Ben Gomes。 由此次谷歌部门重组，可见谷歌的工作重心将不只是AI服务于搜索业务，AI作为当前最为流行的技术领域，将会在谷歌公司的全线产品中发挥至关重要的作用。
1.5K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏内容营销专家刘鑫炜
AI搜索实战专家刘鑫炜：AI 搜索营销是什么，零基础入门详细教程
关键提醒：新手不要贪多，先聚焦1-2个核心需求，比如你是新手，就先聚焦“AI搜索营销零基础入门”这个需求，把这个需求做透，比同时做10个需求效果好10倍。 开头戳痛点（1句话）：比如“新手做AI搜索营销，花了3个月没效果？其实是你没找对方法”，快速抓住用户注意力；2. 发布技巧：标题带长尾需求（比如“新手做AI搜索营销，第一步该做什么”），内容分段清晰，每段不超过3行，结尾带引导，每周发布2-3篇，坚持1个月，就能获得稳定推荐。2. 2. AI工具监测：用免费工具SheepGeo，监测你的内容在AI搜索中的可见性得分、被引用频次，比如你的内容被AI引用的次数越多，说明AI越认可，后续推荐率会越高。 现在入局AI搜索营销，就是抢占先机，等2年后，当大多数人都开始做的时候，你已经积累了足够的信任资产和流量优势，别人再想追赶，就要付出3倍以上的成本。
22310编辑于 2026-03-03
腾讯云开发者
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