Understanding Scalar Quantization in Lucene 自动字节量化在 Lucene 中的应用 HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法，但它需要大量内存才能快速运行...Lucene 中的分段量化 每个 Lucene 段存储以下内容：单个向量、HNSW 图索引、量化向量和计算的分位数。为了简洁，我们将重点介绍 Lucene 如何存储量化和原始向量。...由于我们正在量化，因此这些在 HNSW 搜索期间不会加载。它们仅在特定请求时使用（例如通过重排序进行暴力二次搜索），或在段合并期间重新量化。...在图 5 中，我们可以看到合并后的分位数与段 A 和 B 的原始分位数非常相似。因此，不需要重新量化这些段的向量。而段 C 的分位数偏差太大，因此需要使用新合并的分位数重新量化。...以下数据是在 GCP 的 c3-standard-8 实例上运行实验得出的。为了与 float32 进行公平比较，我们使用了足够大的实例来容纳内存中的原始向量。
在现代网络应用中，负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上，负载均衡可以确保请求被合理地处理，并避免单点故障。...在 Linux 环境下，常用的负载均衡解决方案包括 HAProxy、Nginx 和 Keepalived。本文将详细介绍如何使用这三个工具在 Linux 中实现负载均衡。1....结论使用 HAProxy、Nginx 和 Keepalived 可以在 Linux 环境中实现高效的负载均衡解决方案。...在本文中，我们详细介绍了在 Linux 中使用 HAProxy、Nginx 和 Keepalived 进行负载均衡的步骤和配置。...希望本文对您了解如何在 Linux 中使用 HAProxy、Nginx 和 Keepalived 进行负载均衡提供了详细的指导和帮助。
Python中文版更改步骤 首先，打开pycharm，然后点击左上角的File，然后再点击Settings - > Plugins（插件） 然后在插件的搜索栏里输入Chinese，找到simplified...循环语句学习 循环和判断语句的爱恨情仇 判断语句：只执行一次。 i = 0 if i < 10: print(i) 循环语句：直到不满足条件才停止。...i = 0 while i < 10: print(i) i += 1 print("doge") 循环语句练习 1.求奇数次方的和 s = 0 i = 1 while i <= 100...: print("%d是质数"%n) 注意：这里有一点之前没有遇到过的， for 循环可以和else 搭配使用。...6.打印1-100中所有的质数。
这些问题可能包括从网页中提取标题、链接、图片等内容，或者分析页面中的表格数据等。网页的结构复杂多样，包含了大量的HTML标签和属性。手动解析网页是一项繁琐且容易出错的任务。...在Python中，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API，使得解析网页变得轻松而高效。首先，我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来，我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python中使用BeautifulSoup进行页面解析：from bs4 import...)# 提取所有具有特定id属性的p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()在实际应用中...在这种情况下，我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库，如requests和正则表达式，来实现更高级的页面解析和数据提取操作。
在本教程中，我们将学习如何使用 JS 进行AJAX调用。 1.AJAX 术语AJAX 表示 异步的 JavaScript 和 XML。 AJAX 在 JS 中用于发出异步网络请求来获取资源。...我们还需要调用open()和send()方法。来自服务器的响应存储在responseText变量中，该变量使用JSON.parse()转换为JavaScript 对象。...我们需要另外使用setRequestHeader设置请求标头“Content-Type” ，并使用send方法中的JSON.stringify将JSON正文作为字符串发送。...如果存在网络错误，则将拒绝，这会在.catch()块中处理。 如果来自服务器的响应带有任何状态码(如200、404、500)，则promise将被解析。响应对象可以在.then()块中处理。...将响应代码（例如404、500）视为可以在catch()块中处理的错误，因此我们无需显式处理这些错误。
核心功能 针对给定的域名，从Web文档中搜索相关参数； 针对给定的子域名，从Web文档中搜索相关参数； 支持通过指定的扩展名扫描引入的外部URL地址； 以用户友好且清晰的方式存储扫描的输出结果； 在无需与目标主机进行交互的情况下...，从Web文档中挖掘参数； 工具安装&下载 注意：ParamSpider的正常使用需要在主机中安装配置Python 3.7+环境。...，那你就可以配合GF工具一起使用了。...注意：在使用该工具之前，请确保本地主机配置好了Go环境。...安装和配置命令如下： $ go get -u github.com/tomnomnom/gf $ cp -r $GOPATH/src/github.com/tomnomnom/gf/examples
在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...在这个示例中，我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。
同时，本文还将提供一份详细的操作指南，详解如何使用 Milvus 对 JSON 数据进行向量化、摄取数据及检索的具体步骤。...如何使用 Milvus 优化 JSON 数据的向量化和检索 Milvus 是一款高度可扩展的开源向量数据库，可以管理大量的高维向量数据，非常适合检索增强生成（RAG）、语义搜索和推荐系统等应用。...如何使用 Milvus 生成 Embedding 并进行相似性搜索 现在，我们将展示如何使用 Milvus 与主流 Embedding 模型的集成生成 Embedding 向量，并对 JSON 数据进行相似性搜索...search_params 字典中定义搜索参数： 使用 L2 相似度类型计算向量间距离 nprobe 设置为 10，以平衡搜索速度和精确度 我们使用第一篇文章的 content_vector 作为查询向量...Mivus 根据上述参数在 content_vector 字段上进行搜索。我们限制在结果中返回前 5 个最接近的向量及其 ID。 最后，打印每个搜索结果及其 ID 来迭代搜索结果。
在Linux系统中，wc是一个非常有用的命令行工具，用于统计文件中的字符、单词和行数。wc命令可以帮助我们快速了解文件的基本信息，包括字符数、单词数和行数等。...本文将详细介绍在Linux中使用wc命令进行字符统计的方法和示例。...如果不指定文件名，则wc命令会从标准输入中读取数据进行统计。2. 统计字符数要统计文件中的字符数，可以使用-c选项。...可以通过man wc命令查看wc命令的完整选项列表和详细说明。结论在Linux系统中，wc命令是一个非常有用的工具，可以帮助我们快速统计文件中的字符数、单词数和行数。...本文详细介绍了使用wc命令进行字符统计的基本语法和常用选项。通过掌握这些知识，您可以更加高效地处理和分析文本文件，并了解文件的基本信息。希望本文对您在Linux系统中使用wc命令进行字符统计有所帮助。
携程酒店搜索引入向量引擎召回的过程总览如下： 查询理解：根据用户的输入词进行查询理解，生成查询理解语句。 召回阶段：召回阶段包含文本召回和语义召回。 a....文本召回：对查询理解语句进行切词，使用文本匹配的方式进行召回。 b. 语义召回：语义召回包含意图召回和向量召回。...总结 本文主要介绍了向量引擎在携程酒店搜索中的应用场景和相关经验，分别从以下几个方面进行了介绍： 携程酒店为什么需要向量引擎。...介绍了向量引擎在携程酒店搜索中的使用场景，利用向量引擎的泛化召回能力，在酒店搜索场景和 SEO 优化上提高搜索结果的质量和准确性。...通过以上介绍，可以看出向量引擎在携程酒店搜索中的重要性和应用价值，对向量引擎进行合适的选型和设计，能够实现更精准高效的酒店搜索服务，提升用户的搜索体验。
在 Linux 系统上，当我们需要查找特定的文件或目录时，使用强大的搜索工具是非常重要的。find 和 locate 是两个常用的命令，它们提供了在 Linux 系统中进行文件搜索和定位的功能。...本文将详细介绍如何使用 find 和 locate 命令来搜索文件。图片find 命令find 命令是一个强大的文件搜索工具，可以根据不同的条件来查找文件。...你还可以使用 -atime（访问时间）和 -ctime（状态改变时间）选项来根据不同的时间戳进行搜索。组合条件搜索：find 命令还允许你组合多个条件进行更复杂的搜索。...注意：在使用正则表达式时，需要使用单引号将表达式括起来，以防止 Shell 解析。结论find 和 locate 是在 Linux 系统中进行文件搜索和定位的两个常用命令。...熟练掌握这两个命令可以帮助你快速准确地找到所需的文件和目录。根据具体的需求，选择适合的命令来进行文件搜索和定位操作，并结合使用不同的选项和条件，以获得更精确的结果。
语义搜索 是一个用于相关度排序的强大工具。它不仅使用关键词，还考虑文档和查询的实际含义。语义搜索基于向量搜索。在向量搜索中，我们的文档都有计算过的向量嵌入。...本文将帮助您：了解什么是精确和近似的 kNN 搜索如何为这些方法准备您的索引如何决定哪种方法最适合您的使用场景精确的 kNN：搜索所有内容一种计算最接近结果的方法是将所有文档嵌入与查询的嵌入进行比较。...这意味着搜索时间会随着文档数量的增加而线性增加。可以在向量字段上使用script_score 和向量函数进行精确搜索，以计算向量之间的相似性。...请记住，无论如何都要避免在 _source 中存储你的嵌入，以减少存储需求。...这意味着你可以开始使用 flat 向量类型进行精确的 kNN，最终在需要规模时开始使用 HNSW。当使用近似 kNN 时，你的段将被透明地搜索，并在它们合并在一起时自动转换为 HNSW。
自然语言处理任务如图像描述生成和机器翻译，涉及生成一系列的单词。通常，针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布，并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。...在本教程中，你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索和束搜索解码算法。...完成本教程，你将了解： 文本生成问题中的解码问题； 贪婪搜索解码算法及其在 Python 中的实现； 束搜索解码算法及其在 Python 中的实现。...由于搜索图的范围是根据源语句长度呈指数级的，所以我们必须使用近似来有效地找到解决方案。...在 NMT 中，新的句子通过一个简单的束搜索解码器被翻译，该解码器可以找到一个近似最大化已训练 NMT 模型的条件概率的译文。
isort 是什么isort，全称是 "Import Sorting"，是一个 Python 工具，用来对 Python 代码中的导入语句进行排序和格式化。...如何安装或者引入 isort在Python中，为了保持代码的整洁和有序，我们通常需要对导入的模块进行排序。isort是一个非常有用的工具，它可以帮助我们自动地完成这个任务。...通过这些示例，你可以看到 isort 如何帮助你保持代码中导入语句的整洁和有序。这对于代码的维护和团队协作是非常有帮助的。...isort的应用场景isort 是一个强大的 Python 代码排序和格式化工具，能够帮助开发者自动化地按照一定规则对代码中的导入语句进行排序和格式化。...bash复制代码# 示例：在 IDE 中使用 isort 插件进行排序# 选中导入语句，使用 IDE 提供的格式化功能通过这些应用场景的展示，我们可以看到 isort 是一个非常有用的工具，它可以帮助开发者提升代码质量
在之前关于 git 版本控制软件的两篇教程中，我们学习了 使用 git 的基本命令，以及 如何使用 GitHub 来建立仓库并将我们的项目代码推送到网站。...您使用 git 创建项目不同版本的进度时间线，以便在出现问题时可以回滚到早期版本。 git 和 GitHub 管理此时间线的方式（尤其是在多人协作并进行更改时）是使用分支。...如何在 Git 中使用分支 与其直接在主分支上工作，每个人都会从主分支创建新的分支来进行实验、修复错误，以及进行一般性的编辑、添加和更改。...这样，我们就可以在本地（在我们自己的开发环境中）对项目进行修改和更改，而项目的原始版本 main 仍然安全地保存在 GitHub 上。我们给新分支一个描述性的名称，以提醒我们打算在其中进行什么操作。...在我们的场景中，我们将使用 hello_octo 分支来进行和测试我们的更改，然后将这些更改推送到 GitHub 上的主分支。
使用 Date 和 Time 是程序员一个非常日常的工作，比如定时发布，定时抓取信息等。...PHP 提供很多 date/time 函数，但是 WordPress 有自己的一套，下面讲解下 WordPress 中使用 Date 和 Time 的经验和坑。...时区 - Timezone 使用 date/time 第一个的要注意的时时区，很多错误都是因为这个引起的，比如定时发布的文章在错误的时间发布了（比如你想是北京时间明天早上8点发布的，但是发布在格林尼治时间早上...Date 和 time 格式 WordPress 让我们在 设置 > 常规 修改默认的时间格式，所以我们尽量在代码使用这个格式，而不要使用 date() 来生成，除非你自己要生成特殊的格式。...PHP 中可以使用 Date 和 Time 做很多事情，但是一定要用 WordPress 方式使用它们。
我们知道默认情况下，WordPress 后台文章列表，可以通过分类进行过滤，那么是否可以通过标签过滤呢？甚至自定义的分类呢？...它通过多个分类或者自定义分类的叠加筛选过滤，并且叠加的方式有三种：所有都使用，至少使用一个和所有都不使用。...如上图所示： 选择了两个分类「WordPress」和「PHP」，这两个分类至少使用一个； 另外又选择两个标签「WPJAM Basic」和「WordPress 插件」，并且这两个标签选择都要使用。...WordPress 媒体库 搜索优化 支持限制和关闭搜索的 WordPress 插件 编辑器优化 优化 WordPress 传统的 TinyMCE 编辑器 添加下划线等按钮，支持截屏贴图等 标题设置...文章隐藏 设置文章在列表⻚不显示，并且可以根据不同平台进行设置 Meta Data 可视化管理 WordPress Meta 数据，支持所有内置的 Meta 数据： Post Meta，Term Meta
在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。虽然向量搜索可以对查询进行语义分析，但当涉及到短文本时，语义的表示和理解可能不够准确，导致结果的相关性不佳。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...图片 正确合理的使用embedding模型有哪些约束？ 要使用向量搜索，我们就必须首先解决文档和query的向量化问题。也就是说，我们需要知道如何选择和使用一个embedding模型。...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。...在实际应用中，我们往往需要结合向量搜索和其他搜索技术，甚至是结合机器学习与NLP推理技术来构建一个高效且灵活的搜索系统。这样可以充分利用各种技术的优势，同时避免各种技术的局限性。
简单使用 二：如何打包工程中的使用到的其他文件(如，excel，cfg等) 三. 通过pyinstaller打包后的resources，如何找到呢 ---- 一. 简单使用 1....在虚拟环境中，添加pyinstaller lib 2....使用pycharm tools的pyinstaller打包py，生成exe 4.查看自己的exe文件 二：如何打包工程中的使用到的其他文件(如，excel，cfg等) 1...._MEIPASS else: base_path = os.path.abspath('.')...return base_path # 获取可执行档的路径(如，exe的路径和py文件的路径) def get_app_path(): if hasattr(sys, "frozen"):
Tempo的工作是存储大量跟踪，将其放置在对象存储中，并通过ID检索它们。日志和其他数据源使用户能够比以往更快，更强大地直接跳转到跟踪。 以前，我们使用Loki和示例程序[1]研究了发现traces。...在本文中，我们探索使用另一个日志记录替代方案Elasticsearch和Grafana来直接建立从日志到traces的链接。...还应该注意的是，我与Elasticsearch专家相距甚远，因为我们在Grafana Labs使用Loki。如果您发现任何明显的问题，请随时对示例进行PR更新！...正确设置此链接后，然后在Explore中，我们可以直接从日志跳转到trace： ? 现在，您还可以使用Elasticsearch日志记录后端的所有功能来查找trace！...在过去的文章中，我们研究了使用Loki和示例，但我们也知道Elasticsearch是一个极其常见的日志记录后端。
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