ES实现搜素建议

默认⾸字⺟不⼀致，就不会匹配推荐。解决方法，将 prefix_length 设置为 0，

算法系列之搜素算法-二分查找

在算法中，查找算法是处理数据集合的基础操作之一。二分查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，适用于有序数组或列表。本文将介绍二分查找的基本原理、Java实现。

深搜广搜

广度优先搜索在进一步遍历图中顶点之前，先访问当前顶点的所有邻接结点。访问了就入队。

【二叉搜素树】——LeetCode二叉树问题集锦：6个实用题目和解题思路

好物周刊#114：素材搜搜

一个基于 vue 开发的可视化商城搭建平台，包括多页面可视化构建、Json Schema 生成器（可视化搭建物料控制面板），实现组件流水线式标准接入平台。最新版本使用 uni-app 重构物料、模板项目，支持生成 H5、小程序多端商城。

BadUSB素板初体验

BadUSB攻击是一种利用USB固件中的固有漏洞的攻击，将一个写入了恶意代码的定制USB设备，例如U盘，插入受害者电脑，它会伪装成HID设备（Human InterfaceDevice，是计算机直接与人交互的设备，例如键盘、鼠标等）进行操作。

科研小助手推荐第九期 —— 搜天搜地搜空气

在实际科研中，有时候可能需要在本地查找含有某个关键词的单个或多个文件，而Everything显然是不能胜任这项工作的。那有没有这样一款可以检索文本内容的工具呢？答案是肯定。

深度学习--CLIP算法（文本搜图片，图片搜图片）

  CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。

队列+宽搜

给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。

素埃里克森筛法

第一2~n的记录数。2作为最小质数。所以2多个不是素数，从记录介质划掉，扫描后再次。将3作为最小质数。3倍数划掉，如此下去，求出全部素数。

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。

如何让HTML网页编程素调

随意下载一个模板网页，先来预览下未修改前的样式： 素调 - 方式一：在CSS添加以下代码 html { -webkit-filter: grayscale(100%); -moz-filter filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1); _filter: none; } 效果预览： 素调 progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1); filter:gray; /*ie9- */ } </style> 效果预览： 素调 总结 素调方式大同小异，应该都是遵循微软的滤镜。

MCE | 抗生素抗性筛选

关于抗生素抗性筛选：携带抗生素抗性标记的载体进入细胞，转染成功的细胞在含有抗生素的选择培养基中生长，而不带有抗性基因的细胞会被抗生素杀死，最后获得稳定的带抗性细胞株。 因此，抗生素抗性标记是区分稳定转染和瞬时转染的有效方法。 在原核/真核生物转染实验中常用的抗生素有很多，例如嘌呤霉素、G418、卡那霉素、四环素和博来霉素等等。 ■ 四环素 (Tetracycline) 四环素，是一种广谱的抗生素，对多种革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌、非典型生物如衣原体、支原体和立克次体以及原生动物寄生虫具有活性。 对四环素的抗性是通过以下几种机制之一介导的：四环素流出、通过将特定细胞质蛋白与核糖体结合来保护四环素结合位点、四环素修饰或在四环素结合位点处对 16S rRNA 进行修饰。 Bekanamycin 一种氨基糖苷类抗生素，抑制一系列革兰氏阳性和阴性细菌。 Tetracycline 一种广谱抗生素，对多种革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌有抑制活性。

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。

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。 ?

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

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。 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。 因此，“智搜搜索”中C++爬虫仅用于经过充分论证、效益显著的特定垂直场景。4.统一的调度与去重中心（Redis+BloomFilter）这是混合爬虫集群的“大脑”，确保爬虫工作有序、高效、不重复。 七、总结与展望“智搜搜索”通过整合ElasticSearch（检索）、Redis（缓存/调度）、Kafka（消息总线）、MySQL（元数据）、MongoDB（文档存储）以及多语言混合爬虫，构建了一个功能完整

链霉亲和素-生物素系统在免疫沉淀中的应用 - MedChemExpress

链霉亲和素是四聚体蛋白，也是一种生物素结合蛋白，包含四个亚基，每个亚基都有一个生物素结合位点。 链霉亲和素总体电荷的适中性特点大大减少了与其他分子的静电相互作用，从而降低链霉亲和素的非特异性结合。 同时，链霉亲和素不是糖蛋白，不与糖类受体结合，使得链霉亲和素-生物素系统(Streptavidin-Biotin System,SABS)比亲和素-生物素系统(Avidin-Biotin System, Tips：如何从链霉亲和素磁珠上解离生物素分子？链霉亲和素-生物素相互作用是已知最强的蛋白与其他分子间非共价的生物相互作用。许多应用不需要从链霉亲和素磁珠上解离生物素分子，如上述的 3 个案例。 链霉亲和素可以与多种荧光染料/报告标签结合，同时生物素标记抗体、酶的标记率高且不影响蛋白的活性，因此链霉亲和素-生物素系统可用于几乎所有的免疫测定实验。

用数据看元宵：吃元宵还是汤圆？

趁元宵节，赶紧搜点儿往年的数据/材料涨涨姿势。 汤圆还是元宵？ 中年人群更爱汤圆更爱自制 根据百度搜索指数显示，汤圆做法是大家的热搜词，而并非“汤圆品牌”，“汤圆哪个馅好吃”这类关键词。 白领偏爱豆沙口味 医生最爱鲜肉混合 职业 口味 公司白领 鲜肉馅、豆沙馅 工人、服务业人员、事业单位人员 水果馅、混合口味 教师 生馅、黑芝麻馅 金融从业者 黑芝麻馅、鲜肉馅 学生 水果馅、豆沙馅 小城镇居民 混合口味、花生馅 医务人员 鲜肉馅、混合口味 西北最爱黑芝麻 上海最爱鲜肉馅 口味 省份 黑芝麻馅 甘肃、新疆、西藏 混合口味 黑龙江、内蒙古、贵州 花生馅 广东、辽宁和福建 鲜肉馅 云南、上海、 因为糯米粉中含有较多的水溶性维生素，可保证正常的胃肠蠕动和消化腺的分泌功能。这些维生素大部分都溶于汤中，有利于人体的正常消化和吸收。

卷呀卷，Hybrid 混合查询学习--哪个库是小趴菜

数据库一直在往前发展，从分布式，再到HTAP，向量场景的存储和查询，看着有些老师在AI方面有所建树，甚是羡慕，所以自己也得选择下一个数据库方面的赛道进行学习，hybrid search,混合搜素是我给自己选择的下一个学习的方向 启发我的是在一个类似于万能的网站（别私信我，问是什么），我发现他们提供的信息可分析的内容非常的丰富，除了文字，声音，图像以及视频都可以混合的进行数据分析，且进行结果的搜索。 这里我意识到一个问题，后续的数据库产品必须具备混合搜索的能力，也就是数据多种多样，搜索无所畏惧。 那么为什么要混合搜素，首先我们要明确几点， 1 向量搜索不可控 2 关键词搜索会错过语义的问题，比如吃饱了和撑着了明显者是两个词，但意思是一个，所以数据库搜索应该可以接受两个不一样的词但表达同一个意思的方式来查询 利用分词器 (tokenizers) 创建稀疏向量，它是一种高维向量，包含大部分零值，其中少数非零元素代表文档中的每个独特标记。