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微软搜索引擎 Bing 的使用技巧

微软的搜索引擎 Bing.com 已经发布了，经历被墙，现在又恢复，其实 Bing 搜索引擎在某项方面还是蛮有特点的，Digital Inspiration 发布了一篇关于 Bing 的使用技巧的文章，...使用完全功能版的 Bing 在北美之外使用 Bing，你很可能使用的是本地化版本的 Bing，那么可能就有一些 Bing 功能你无法享受，如没有搜索历史，并且 Bing 的首页图片就没有美国版本那么多交互性...在 IE 收藏栏跟踪公司股票信息 如果你搜索一些公司的股票信息（如 GOOG 或者 MSFT），Bing 会自动为这些公司创建 Web Slice，然后可以把它们加入到 IE 8 的收藏栏以便能够快速看到股票信息的变化...，这个功能需要使用 IE 8 才能尝试，不过目前只有美国的 Bing 才行，并且只支持纳斯达克股票，中国两市还不支持。...保存搜索结果和通过 Email 分享 使用 Bing，你可以保存你的搜索结果到本地文件夹或者你的 Windows Skydrive 账号中，并且你还可以通过 Email 发送你的搜索给好友，甚至发送到

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使用Python和DeepSeek进行联网搜索的实践指南

在当今信息爆炸的时代，联网搜索已成为获取数据、优化模型效果的重要手段。Python作为一种非常流行的编程语言，结合DeepSeek这一高性能的深度学习工具包，可以方便地处理各种深度学习任务。...本文将详细讲解如何使用Python和DeepSeek进行联网搜索，并通过实际案例展示其应用过程。...应用： python app.py 这将启动一个Web服务器，监听默认的5000端口。...这些步骤取决于你的具体需求和服务器环境。 七、总结 本文详细讲解了如何使用Python和假设的DeepSeek库进行联网搜索，并通过实际案例展示了数据抓取、预处理、模型构建、训练和部署的过程。...通过本文，你应该能够掌握如何使用Python进行联网搜索，并将获取的数据应用于深度学习任务，最终将训练好的模型部署为Web服务。这将为你的数据科学和机器学习项目提供强大的支持和灵活性。

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    基于 ChatGPT 3.5 和 Bing 搜索引擎的会话式搜索引擎 Perplexity 初体验

    搜到了一个 基于 ChatGPT 3.5 和 Bing 搜索的会话式搜索引擎 Perplexity 体验了下非常不错，值得推荐。...二、联系和区别 2.1 联系 官网在外媒社交媒体上发布的信息显示，该功能基于 ChatGPT 3.5 和 Bing 搜索引擎。 和 ChatGPT 相似，都支持会话的方式获取答案。...ChatGPT 更像是一个全能的助手，而且 perplexity 更像是一个智能的搜索引擎。...Perplexity 一个主要缺点是目前答案都是英文的，如果英语不太好，可以使用谷歌浏览器的自动翻译能力转为中文。 ChatGPT 免费版经常无法使用，而 perplexity 比较稳定。...该工具还提供了谷歌浏览器插件，可以很方便地在浏览器中快速进行搜索。 今日 bing 也将推出基于 ChatGPT 4 的会话式的智能搜索引擎，听说非常强大，非常期待，大家可以去预约体验。

    1.2K40

    使用Elasticsearch进行智能搜索的机器学习

    将模型部署到你的搜索服务器上，在你的产品上对搜索结果进行排名。 在上述的每个步骤中，都有复杂的技术难题和非技术性问题。直到现在还没有银弹（指能极大的提高软件生产率的东西）。...我将模型存储在Elasticsearch中，并提供一个脚本来使用该模型进行搜索。 不要被这个例子的简单所迷惑。...Elasticsearch的批量搜索（_msearch）API ，进行批量的Elasticsearch查询来获取每个关键字/文档元组的相关性分数。...用排序学习模型进行搜索 一旦你完成训练，你就可以进行搜索了！你可以在search.py​​中看到一个例子；这个例子里面的简单的查询非常直白。...您可以运行python search.py rambo，它将使用训练的模型搜索“rambo”，执行以下rescoring查询： { "query": { "match": { "_all": "rambo

    3.7K60

    使用 Python-Twitter 搜索 API 获取最新推文 ID

    问题背景在使用 Twitter 搜索 API 获取推文时，我们可能会遇到重复获取相同推文的问题。这可能会导致我们在处理推文时出现数据丢失或重复的情况。...为了解决这个问题，我们需要找到一种方法来避免获取重复的推文。2. 解决方案一种解决方法是使用 Twitter 搜索 API 中的 since_id 参数。...下面是一个使用 since_id 参数获取最新推文 ID 的 Python 代码示例：import twitterclass Test(): def __init__(self):...= twitter.Api(consumer_key, consumer_secret, access_key, access_secret) self.api.VerifyCredentials...通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。另外，我们还可以使用 max_id 参数来指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之前的推文。这也可以用来避免获取重复的推文。

    1.3K00

    使用Python分析数据并进行搜索引擎优化

    通过分析爬取到的数据，我们可以了解用户的搜索意图、关键词、点击率等指标，从而优化我们的网站内容和链接。本文将介绍如何使用Python爬取网站数据，并进行搜索引擎优化。...定义目标网站的URL和参数我们的目标网站是Bing搜索引擎，我们想要爬取它的搜索结果页面，以获取相关网站的标题、链接、摘要等信息。...("bing_data.csv", index=False) 9.分析结果并进行搜索引擎优化我们可以使用pandas库的read_csv方法，来读取保存好的csv文件，得到一个数据框。...# 分析结果并进行搜索引擎优化# 使用pandas库的read_csv方法，读取保存好的csv文件，得到一个数据框df = pd.read_csv("bing_data.csv")# 使用pandas库的...这些数据都是一些教程类的网站，它们可以帮助我们学习如何使用Python进行网页抓取。

    1.1K20

    如何使用Mantra在JS文件或Web页面中搜索泄漏的API密钥

    关于Mantra Mantra是一款功能强大的API密钥扫描与提取工具，该工具基于Go语言开发，其主要目标就是帮助广大研究人员在JavaScript文件或HTML页面中搜索泄漏的API密钥。...Mantra可以通过检查网页和脚本文件的源代码来查找与API密钥相同或相似的字符串。这些密钥通常用于对第三方API等在线服务进行身份验证，而且这些密钥属于机密/高度敏感信息，不应公开共享。...通过使用此工具，开发人员可以快速识别API密钥是否泄漏，并在泄漏之前采取措施解决问题。...除此之外，该工具对安全研究人员也很有用，他们可以使用该工具来验证使用外部API的应用程序和网站是否充分保护了其密钥的安全。...总而言之，Mantra是一个高效而准确的解决方案，有助于保护你的API密钥并防止敏感信息泄露。 工具下载 由于该工具基于Go语言开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Go语言环境。

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    使用 Elasticsearch 进行大规模向量搜索的设计原则

    该轨道针对实时搜索用例进行了优化，单次搜索请求的延迟必须低于 100ms。我们使用 Rally，我们的开源工具，来跨 Elasticsearch 版本进行基准测试。...在这次实验中，我们测试了两种配置：默认：这是基线，使用 Elasticsearch 的默认选项进行测试。激进合并：这种配置提供了具有不同权衡的比较点。...等待合并完成仅增加了 2 分钟：总索引性能（8.14.0 默认 int8 HNSW 配置）相比之下，在 Elasticsearch 8.13.4 上进行的相同实验需要将近 6 小时进行摄取，并且需要额外的...合并过程中使用本地 Elasticsearch 编解码器加速 int8 向量之间的相似性，显著减少了整体索引时间。我们目前正在探索进一步的优化，利用这个自定义编解码器进行搜索，因此请继续关注更新！...这是预期的，因为搜索在更大且更少的段上进行，如前一部分所示。

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    基于python+django的电影搜索网站-搜索引擎系统设计与实现

    该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站，给师弟做的课程设计。本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目。...在该项目中，笔者开发了一个简单版的搜索网站，实现了对数据库数据的检索和更新。通过开发该项目，笔者学习和巩固了python的相关技术和框架。效果预览http://bt.gitapp.cn源码https://github.com/geeeeeeeek/bt项目简介该项目是基于python的web类库django开发的一套web...网站，给师弟做的毕业设计。...本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目。在该项目中，笔者开发了一个简单版的搜索网站，实现了对数据库数据的检索和更新。通过开发该项目，笔者学习和巩固了python的相关技术和框架。

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    基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现）

    本篇文章是博主在最化优学习、人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解...文章分类在最优化算法： 最优化算法（1）---《基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现）》 基于禁忌搜索算法（TS）的TSP（Python实现） 1.项目介绍 基于禁忌搜索算法...禁忌搜索算法从一个初始解开始，在每次迭代中根据邻域结构生成新的解，并根据目标函数对其质量进行评估。若新解优于当前最优解且未出现在禁忌列表中，则接受该解作为当前最优解；否则，寻找下一个最佳候选解。...在基于TS算法求解TSP问题时，禁忌搜索的核心思想包括以下几个方面： 禁忌列表：记录已经探索过的路径或解，以避免下一步重复探索相同的路径或解。...2.程序代码 """" 题目：基于禁忌搜索算法的TSP 作者：Rainbook 最终修改时间：2023.12.30 """ import math import random import pandas

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    企业信息模糊搜索API的使用及应用场景

    前言随着企业数据的不断增加，如何高效地搜索和管理这些数据成为了企业管理者关注的重要问题。而企业信息模糊搜索API的出现，为企业提供了一种高效的解决方案。...本文将介绍企业信息模糊搜索API的使用及应用场景。一、什么是企业信息模糊搜索API？企业信息模糊搜索API是一个能够快速在海量数据中进行模糊搜索的应用程序接口。...二、企业信息模糊搜索API的使用1.申请接口注册登录 APISpace，进入 企业信息模糊搜索 的接口详情页，申请接口。...API的应用场景1.搜索引擎可以将API集成到搜索引擎中，使用户能够快速搜索到相关的企业信息。...2.企业信息管理系统企业可以利用API来管理其企业信息，例如查找和更新企业信息。3.金融服务金融机构可以利用API来快速地检索企业信息，以便进行信贷评估、风险评估和其他金融服务。

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    如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

    我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。 在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...How-to-Grid-Search-ARIMA-Model-Hyperparameters-with-Python.jpg 网格搜索方法 时间序列的诊断图可以与启发式策略一起使用以确定ARIMA模型的超参数...通过仔细检查API，可以用新的观察值更新模型的内部数据，而不是从头开始重新创建。 先决条件（Preconditions）。ARIMA模型可以对时间序列数据集进行假设，例如正态性和平稳性方面的假设。...在给定的模型被训练之前，可以对这些数据集进行检查并给出警告。 总结 在本教程中，您了解了如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型。...具体来说，你了解到： 您可以使用网格搜索ARIMA超参数进行单步滚动预测的过程。 如何应用ARIMA超参数调整标准单变量时间序列数据集。 关于如何进一步改进ARIMA超参数网格搜索的思路。

    6.8K51

    基于Python开发的YouTube关键词搜索采集GUI软件工具

    一、项目概述1.1 项目背景作为一名拥有10年开发经验的程序员，我开发了一款基于Python的YouTube搜索结果采集工具。...该工具通过调用YouTube官方API接口，实现根据关键词采集搜索结果的功能，与传统网页爬虫不同，使用API的方式具备更高的稳定性。...开发成可视化界面软件的初衷，是为了降低使用门槛，即使没有编程基础、未安装Python环境的用户，也能通过简单双击操作快速使用。...二、技术实现详解2.1 API搜索接口调用搜索接口返回的JSON数据结构示例：图片具体实现步骤：1、定义请求地址：# 请求地址url = 'https://youtube.googleapis.com/...，即使没有编程基础的用户也能快速上手：【工具演示】youtube搜索关键词采集软件四、结语软件首发众公号“老男孩的平凡之路”，同时，这款软件仅供个人学习和研究使用，禁止用于任何违法活动。

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    基于Python的随机森林（RF）回归与模型超参数搜索优化

    点击下方公众号，回复资料，收获惊喜   本文详细介绍基于Python的随机森林（Random Forest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等...本文是在上一篇推文基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析的基础上完成的，因此本次仅对随机森林模型超参数自动择优部分的代码加以详细解释；而数据准备、模型建立、精度评定等其他部分的代码详细解释...1 代码分段讲解 1.1 数据与模型准备   本部分是对随机森林算法的数据与模型准备，由于在之前的推文中已经详细介绍过了，本文就不再赘述~大家直接查看基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析即可...换句话说，我们现在先给每一个需要择优的超参数划定一个很大很大的范围（例如对于“决策树个数”这个超参数，我们可以将其范围划定在10到5000这样一个很大的范围），然后后期将用择优算法在每一个超参数的这个范围内进行搜索...关于上述超参数如果大家不是太了解具体的含义，可以查看基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析的1.5部分，可能就会比较好理解了（不过其实不理解也不影响接下来的操作）。

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    本地搭建一个基于web的PDF编辑工具Stirling PDF并实现异地远程使用

    Stirling PDF一个强大的本地托管的基于Web的PDF操作工具，使用Docker，允许您对PDF文件执行各种操作，如分割、合并、转换、重组、添加图片、旋转、压缩等。...这个本地托管的Web应用程序最初是一个100%由ChatGPT制作的应用程序，现在已经发展到包含了一系列的功能，以满足您所有的PDF需求。 1....端口即:【http://服务器的局域网ip:9200】，使用cpolar账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。...,一种是http 和https 使用上面的Cpolar https公网地址,在任意设备的浏览器进行访问,即可成功看到Striling-PDF界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了cpolar...,可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，可以随时随地进行异地访问Stirling-PDF！

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    Python使用PyPDF2库进行PDF文件操作的详细教程

    引言在Python中，PyPDF2是一个强大的库，用于处理PDF文件。无论是合并多个PDF文件、拆分PDF文件、提取文本或者旋转页面，PyPDF2都提供了简单而灵活的解决方案。...本教程将介绍PyPDF2库的基本概念和用法，帮助你更好地理解如何在Python中进行PDF文件的各种操作。第一部分：安装PyPDF2库首先，我们需要安装PyPDF2库。...可以使用以下命令在你的Python环境中安装它：bashCopy codepip install PyPDF2确保你的Python环境已经配置好，并且可以成功安装PyPDF2库。..., page_number=2, rotation_angle=90)第六部分：加密和解密PDF文件使用PyPDF2，你可以轻松地对PDF文件进行加密和解密。...你可以根据需要调整水印的内容和样式。第八部分：插入新页面在现有的PDF文件中插入新的页面是一个常见的需求。使用PyPDF2，你可以轻松地完成这个任务。

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