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ElasticSearch 空搜索与多索引多类型搜索

空搜索 测试数据: https://gist.github.com/clintongormley/8579281 1.1 搜索 最基本的搜索API是空搜索(empty search),它没有指定任何的查询条件...多索引和多类型搜索 如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制,就会搜索集群中的所有文档。...但是,通常,我们希望在一个或多个特定索引中搜索,也可能需要在一个或多个特定类型上搜索。...我们可以通过在 URL 中指定索引和类型来执行此操作,如下所示: 搜索 描述 /_search 在所有的索引中对所有类型进行搜索 /gb/_search 在gb索引中对所有类型进行搜索 /gb,us/_...在多个索引中搜索的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。 搜索一个具有五个主分片的索引完全等同于搜索每个具有一个主分片的五个索引。

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    加速多图向量搜索

    加速多图向量搜索Lucene中多图向量搜索的先前状态如我们之前所述, Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局...当最初引入时,多图搜索是在单个线程中顺序执行的,一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失,因为搜索单个图的大小是亚线性的。...通过在段搜索之间共享信息来加速多图向量搜索当我们使用基于图的系统(比如HNSW)来寻找一个点的最接近的邻居时,其实是在用两种策略:一种是广泛探索,另一种是针对性利用。...对召回率的影响多图搜索加速以稍微降低的召回率为代价。这是因为我们可能会停止探索一个基于其他图的全局匹配可能仍有更好匹配的图。...ii) 我们的新方法在相同召回率下实现了更好的性能(Pareto优势):它在性能上优于我们之前的多图搜索策略(图7所示)。

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    django 实现简单的搜索功能

    搜索是一个复杂的功能,但对于一些简单的搜索任务,我们可以使用 django model 层提供的一些内置方法来完成。...整个搜索的过程如下: 用户在搜素框中输入搜索关键词,假设为 “django”,然后用户点击了搜索按钮提交其输入的结果到服务器 服务器接收到用户输入的搜索关键词 “django” 后去数据库查找文章标题中含有该关键词的全部文章...用户输入了搜索关键词并点击了搜索按钮后,数据就被发送给了 django 后台服务器。表单的 action 属性的值为 /search/,表明用户提交的结果将被发送给 /search/ 这个 URL。...django 内置了很多查询表达式,建议过一遍 django 官方留个印象,了解每个表达式的作用,以后碰到相关的需求就可以快速定位到文档查询其用途:Field lookups 接下来就是渲染搜索结果页面...编写一个搜索引擎是一个大工程,好在 django-haystack 这款第三方 app 为我们完成了全部工作。

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    Django 博客实现简单的全文搜索

    整个搜索的过程如下: 用户在搜素框中输入搜索关键词,假设为 “django”,然后用户点击了搜索按钮提交其输入的结果到服务器。...服务器接收到用户输入的搜索关键词 “django” 后去数据库查找文章标题和正文中含有该关键词的全部文章。 服务器将查询结果返回给用户。...用户输入了搜索关键词并点击了搜索按钮后,数据就被发送给了 Django 后台服务器。...当然这样的搜索功能是非常简略的,难以满足一些复杂的搜索需求。编写一个搜索引擎是一个大工程,好在 django-haystack 这款第三方 app 为我们完成了全部工作。...当然其使用也会复杂一些,下一篇教程将向大家介绍 django-haystack 结合 Elasticsearch 搜索引擎的使用方法。

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    Django 标签筛选的实现代码(一对多、多对多)

    verbose_name='状态', choices=display_choice, default=1) class Meta: verbose_name_plural = '视频' URL文件: from django.urls...} {% endfor %} 前台通过变化active标签,实现选中的显示,通过a标签中的数字控制后台筛选操作 实现的目标(多对多...课程方向、课程类型、难度级别三个方式的筛选 其中每个课程方向中包含有多个课程类型,选择课程方向后,筛选课程方向包含的所有课程类型 每一个视频文件有针对一个课程类型、一个难度级别 设计数据库如下,在一对多的基础上增加了一个多对多的课程方向表...video_list %} {{ item.Video_title }} {% endfor %} 以上所述是小编给大家介绍的Django...标签筛选的实现代码(一对多、多对多),希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。

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    python+Django+mysql多图,多文件上传(包含admin)

    为了利用Django的ImageField和FileField格式实现多图,多文件上传,在网上找了很久,基本上不是代码不全,就是报错一堆,因为这种格式可以和django的admin相结合,非常不甘心...app结构,其中imgs_db是本次的多图上传,files_db是本次多文件上传 基本工作: 新建app,修改setting.py中的installed_app和静态路径,增加媒体路径 ?...import admin from django.conf.urls.static import static from django.conf import settings from django.conf.urls...当然点开后就能看到图片 二、多文件上传 1.models.py from django.db import models class Files(models.Model): id = models.AutoField...import admin from django.conf.urls.static import static from django.conf import settings from django.conf.urls

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    从神经搜索到多模态应用

    本文约5400字,建议阅读10分钟 从神经搜索到多模态应用,这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。...提到神经搜索就必然想到多模态数据,因为神经网络相比于传统搜索方式,其最大的优势就在于可以很方便地对不同模态的数据进行融合。...本文将从以下几个方面进行介绍: 从神经搜索到多模态应用 多模态数据 多模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索到多模态应用 首先看一个典型的多模态数据——新闻,除了文字之外还会有图片的信息...02 多模态数据 首先第一个问题就是拿到多模态数据之后,我们需要去表示这个多模态的数据。...除此之外,还有几个组件没有时间介绍,分别是:Finetuner针对一些没有太多深度学习相关知识的开发者,提供模型微调的 SaaS 服务;Jina Now 是端到端的神经搜索方案;CLIP-as-service

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    多图演示高效的神经架构搜索

    搜索策略 回想一下前一节提到,控制器会使用一些搜索策略生成子模型架构。这句话里会有2个问题— (1) 控制器如何决定? (2) 用什么搜索策略 ? 控制器如何做决定?...搜索策略又是什么 ? ENAS作者提出2种搜索和生成架构的策略: 宏搜索 微搜索 宏搜索方法就是让控制器设计整个网络架构。...结束 这样就完成了—— 用宏搜索生成的一个子模型! 接下来是微搜索. 注意: 微搜索不像宏搜索那么直观。...1.2 微搜索 本文前面提过,微搜索用于设计模块或构建模块,这些模块会被连接到子模型形成最终的架构。...总结 宏搜索 (用于整个网络) 最终子模型如下 ? 图 3.1: 用宏搜索生成卷积神经网络 微搜索 (用于卷积单元) 此处仅展现最终子模型的部分架构 ?

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