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在 Hibernate Search 5.5 中对搜索结果进行排序

“秩序，秩序”- 有时不仅仅下议院尊敬的议员需要被喊着让排序，而且在特殊情况下 Hibernate 的查询结果也需要排序。...就像这样，仅仅通过一个 Sort 对象在全文本查询执行之前，对特殊的属性进行排序。...在这个例子中，这些可以被排序属性称之为“文本值属性”，这些文本值属性比传统的未转化的索引的方法有快速和低内存消耗的优点。 为了达到那样的目的。...注意， 排序字段一定不能被分析的 。在例子中为了搜索，你想给一个指定的分析属性建索引，只要为排序加上另一个未分析的字段作为 title 属性的显示。...如果字段仅仅需要排序而不做其他事，你需要将它配置成非索引和非排序的，因此可避免不必要的索引被生成。 在不改变查询的情况下 ，对排序字段的配置。

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    怎样在 SQL 中对一个包含销售数据的表按照销售额进行降序排序？

    在当今数字化商业的浪潮中，数据就是企业的宝贵资产。对于销售数据的有效管理和分析，能够为企业的决策提供关键的支持。而在 SQL 中，对销售数据按照销售额进行降序排序，是一项基础但极其重要的操作。...想象一下，您面前有一张庞大的销售数据表，其中记录了各种产品在不同时间、不同地点的销售情况。...如果能够快速、准确地按照销售额从高到低进行排序，那么您就能一眼看出哪些产品是销售的热门，哪些可能需要进一步的营销策略调整。 首先，让我们来了解一下基本的 SQL 语法。...在实际应用中，可能会有更复杂的需求。...无论是为了制定销售策略、评估市场表现，还是优化库存管理，都能从有序的数据中获取有价值的信息。 总之，SQL 中的排序操作虽然看似简单，但却蕴含着巨大的能量。

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    【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

    通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。   首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。...无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...如果没有特殊说明，本专栏中所说的张量均指的是张量类的实例。 一、入门   如果尚未安装PyTorch库，可使用如下命令进行安装。由于官网下载速度很慢，可以通过清华源链接下载PyTorch。 !...我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。...X == Y   对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制   在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。

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    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    ，并且对在构造函数中创建的列表进行操作。...这并不比我们对列表或NumPy矩阵进行操作更简单。PyTorch并没有沿这条路走，而是提供了另一个实用工具类DataLoader。...我们对代码进行大量的更新，我将在接下来的几小节中解释这些修改的代码。...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...如果批处理大小为1，则单个张量不会与（可能）不同长度的其他任何张量堆叠在一起。但是，这种方法在进行训练时会受到影响，因为神经网络在单批次(batch)的梯度下降时收敛将非常慢。

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    PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

    2.2 torch.masked_select 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能：将张量按维度dim 进行拼接 tensors : 张量序列 dim： 要拼接的维度...功能：将张量按维度 dim 进行平均切分 返回值：张量列表 注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量。...进行切分 返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示 每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...中的 True 进行索引 返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量

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    【Pytorch】笔记一：数据载体张量与线性回归

    今天是该系列的第一篇， 我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...张量的切分 **torch.chunk(input, chunks, dim=0)：将张量按维度 dim 进行平均切分，返回值是张量列表，注意，如果不能整除， 最后一份张量小于其他张量。...这样切 .split 这个函数的功能更加强大，它可以指定每一份的长度，只要传入一个列表即可，或者也有一个整数，表示每一份的长度，这个就根据每一份的长度先切着，看看能切几块算几块。...不过列表的那个好使，可以自己指定每一块的长度，但是注意一下，这个长度的总和必须是维度的那个总长度才用办法切。...mask 中的 True 进行索引，返回值：一维张量。

    2.8K50

    使用 C# 入门深度学习：Pytorch 基础

    如果笔者没理解错的话，在 Pytorch 中创建的 Tensor 对象就叫张量。开发者可以通过各种形式的数据在 Pytorch 创建 Tensor。...CPU 下运行，也可以在 GPU 下运行，Pytorch 的数据也可以这样做，在创建数据类型时就设置绑定的设备，在运算使用会使用对应的设备进行运算。...Tensor 类型 在 Pytorch 中，可以将标量、数组等类型转换为 Tensor 类型，Tensor 表示的数据结构就叫张量。...Pytorch 中有一些排序函数： sort ：沿给定维度按值升序对 input 张量的元素进行排序。...argsort：它是沿指定轴的间接排序，本文不讲解。 msort：按值对 input 张量沿其第一维以升序排序。torch.msort(t) 等效于 torch.sort(t, dim=0)。

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    PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播

    对 result 进行排序： 如果 tensor_indices 非空，说明张量的顺序已经是梯度准备好的顺序，不需要再排序了。...，不需要再排序了 // 如果 tensor_indices 是空的，依据最小张量index来排序，这里假定张量的顺序是他们使用的顺序（或者说是他们梯度产生次序的反序）。...把桶对应的indices和桶数目放入indices_tensor，这里是通过 PyTorch accessor来对张量进行读写，accessor就像是一个张量，但它将张量的维度和 dtype 硬编码为了模板参数...对 indices_tensor_device 进行广播。 类似，对桶尺寸进行广播。...accessor来对张量进行读写，accessor就像是一个张量，但它将张量的维度和 dtype 硬编码为了模板参数，可以高效的访问元素 auto indices_tensor = at::empty

    1.7K30

    Image Captioning（1）

    transform - 图像转换 具体规定了应该如何对图像进行预处理，并将它们转换为PyTorch张量，然后再将它们用作CNN编码器的输入。...最后，在line 6中，我们将整数列表转换为PyTorch张量并将其转换为 long 类型。 此外，你可以在 这个网站上阅读有关不同类型PyTorch张量的更多信息。..., 1] 最后，此列表将转换为一个PyTorch张量。...为了生成批量的训练数据，我们首先对标注长度进行采样。在采样中，抽取的所有长度的概率需要与数据集中具有该长度的标注的数量成比例。...CoCoDataset类中的get_train_indices方法首先对标注长度进行采样，然后对与训练数据点对应的batch_sizeindices进行采样，并使用该长度的标注。

    1.9K41

    【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

    在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....  PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...x.split(2, dim=1) print(y1) print(y2) unbind   沿指定维度对张量进行拆分，返回拆分后的张量列表 import torch x = torch.tensor..., dim=0) print(y) stack   沿新的维度对多个张量进行堆叠 import torch # 创建两个张量 x1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5...x[0, 1] = 9 # 修改第0行、第1列的元素为9 print(x) 输出： tensor([[1, 9, 3], [4, 5, 6]]) gather   按指定索引从输入张量中收集指定维度的值

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    Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

    PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ?...如图所示，张量的新视图重新排列了数字，使得张量的维度为[3,2,1]。 当我们想要对不同维数的张量进行重新排序，或者用不同阶数的矩阵进行矩阵乘法时，可以使用这个函数。...4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...在每个张量的值上检查条件(在条件中使用)，如果为真，就用第一个张量中相同位置的值代替，如果为假，就用第二个张量中相同位置的值代替。

    2.4K41

    PyTorch和Tensorflow版本更新点

    •打破对tf.contrib.data.Dataset API期望有一个嵌套结构的更改。列表现在被隐式转换为tf.Tensor。你可能需要在现有代码中将列表的用法更改为元组。...•在HloCostAnalysis中添加时间评估。 •修复Estimator中的错误，即构造函数中的参数不是对用户提供参数的深度复制。...如果两个张量x、y是“可广播”的，则所得到的张量大小计算如下： •如果x和y的维数不相等，则将尺寸缩小到尺寸较小的张量的前端，以使其长度相等。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...在以前没有发生过的代码中进行广播 在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。

    2.7K50

    PyTorch 分布式(9) ----- DistributedDataParallel 之初始化

    返回参数列表和expect_sparse_gradient。 # 之前在初始化过程中，设定了 self....0, py::call_guard()); 最后来到了 torch/lib/c10d/comm.cpp，这里利用 ProcessGroup 对张量进行广播...2.5.1 _ddp_init_helper _ddp_init_helper 是用来初始化业务的函数，其主要逻辑如下： 对参数进行分桶，尽可能按照前向传播的逆序（前向传播中先计算出来的梯度，会先反向传播...在每次向后传播中，将所有参数梯度中的张量复制到桶中，并在AllReduce之后将平均梯度复制回桶中。为了加速复制操作，存储桶始终与参数在同一设备上创建。...对result 进行排序： 如果 tensor_indices 非空，说明张量的顺序已经是梯度准备好的顺序，不需要再排序了。

    1.4K40

    D2L学习笔记00：Pytorch操作

    只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。 下面的例子分别演示了当沿行（轴-0，形状的第一个元素）和按列（轴-1，形状的第二个元素）连结两个矩阵时，会发生什么情况。...可以看到，第一个输出张量的轴-0长度（6）是两个输入张量轴-0长度的总和（3 + 3）；第二个输出张量的轴-1长度（8）是两个输入张量轴-1长度的总和（4 + 4）。...广播机制 在某些情况下，即使形状不同，我们仍然可以通过调用广播机制（broadcasting mechanism）来执行按元素操作。...在大多数情况下，我们将沿着数组中长度为1的轴进行广播，如下例子： a = torch.arange(3).reshape((3, 1)) b = torch.arange(2).reshape((1,...（n维数组），Pytorch中张量的基本操作与Python数组、Numpy中基本一致，但要特别注意Pytorch中的广播机制。

    1.6K10

    【人工智能】Transformers之Pipeline（十九）：文生文（text2text-generation）

    2.2 Flan-T5: One Model for ALL Tasks Flan-T5是Google最新的一篇工作，通过在超大规模的任务上对T5进行微调，让语言模型具备了极强的泛化性能，做到单个模型就可以在...batch_size（int，可选，默认为 1）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的批次的大小，对于推理来说，这并不总是有益的，请阅读使用管道进行批处理...传递聊天时，将使用模型的聊天模板对其进行格式化，然后再将其传递给模型。 return_tensors ( bool，可选，默认为False) — 是否在输出中返回预测的张量（作为标记索引）。...return_tensors（bool，可选，默认为False）— 是否在输出中包含预测张量（作为标记索引）。...： 2.5 模型排名 在huggingface上，我们将文生文（text2text-generation）模型按下载量从高到低排序，总计3.2万个模型，google的byt5、t5-v1_1、flan-t5

    30010

    关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列（六）

    作为神经网络程序员，我们必须对张量执行相同的操作，通常对张量进行shaping 和 reshaping 是一项常见的任务。...在PyTorch中，我们有两种方法来获得形状: > t.size() torch.Size([3, 4]) > t.shape torch.Size([3, 4]) 在PyTorch中，一个张量的 size...三、在PyTorch中对张量进行reshaping 现在让我们看看在不改变阶的情况下这个张量t可以被 reshaping 的所有方式: > t.reshape([1,12]) tensor([[1....一、Flatten A Tensor 对一个张量进行flatten（扁平化）操作可以reshape这个张量，使其形状等于张量中包含的元素的数目。这就和一维数组的元素一样。...由于参数 t 可以是任何张量，我们将 -1作为第二个参数传递给reshape() 函数。在PyTorch中，-1表示reshape()函数根据张量中包含的元素数量计算出该值。

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