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    如何在你的 wordpress 网站中添加搜索框

    网站中包含搜索框的功能,请按照以下步骤了解如何做到这一点: 转到你的仪表板并单击 Plugins 按钮。...Includes 部分允许你包含你希望用户搜索的所有内容。例如,你可以只允许用户搜索电子商务网站中的产品,也可以允许他/她搜索某些页面或附件。...Includes 部分允许你从用户的搜索中排除要隐藏的内容。例如,如果你已启用用户搜索页面但你想从搜索结果中排除某些页面,你可以在排除部分中执行此操作。...当你在 Ivory Search 表单中工作时,将鼠标悬停到 Settings 选项(在 Ivory Search 下仪表板的左侧面板上),以设置搜索框的位置。这可以在页眉或页脚或水平菜单等中。...菜单搜索部分中可用的选项是特定于主题的。 在“Settings”部分,你可以设置搜索框的外观。

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    如何使用ParamSpider在Web文档中搜索敏感参数

    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。...注意:在使用该工具之前,请确保本地主机配置好了Go环境。...vulnerable parameters $ gf potential domain.txt //for xss + ssrf + open redirect parameters $ gf wordpress...domain.txt //for wordpress urls [More GF profiles to be added in future] 工具使用样例 $ python3 paramspider.py

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    为 WordPress 增加按分类搜索功能并自定义外观

    如果用 WordPress 做一个小型门户网站,那么可能搜索增加需要“按分类搜索”的功能,这样可以快速搜索到指定分类的文章资讯。同时,我们还要进行外观的修饰,适应我们网站的整体风格。...本文就是讲解如何在自己网站上增加一个像下图一样的分类搜索功能: 增加分类搜索功能 强大的 WordPress 的搜索模块,通过一定的参数来实现按照分类搜索。...那么思路比较明确,我们在评论模块表单中,增加一个 select 下拉选项,然后输出网站的分类目录让用户可以选择,之后提交给 index.php 就可以了。...WordPress 已经提供了这样一个输出网站分类目录的函数 wp_dropdown_categories ,具体使用说明可以看一下官方文档,对于本例中,我们只需要使用下面一句代码即可输出目录: 中的项目,jQuery 获取这个项目对应的列表 id ,然后让 select 选中这个 option,这样点击搜索之后,就把 select 的内容直接提交了。

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    整合 Google 自定义搜索到 WordPress 中

    我们可以利用 Google 自定义搜索创建符合自己的需求和兴趣的搜索引擎,并可以在我们自己的网站中显示这些结果,Google 自定义搜索可以邀请朋友来一构建。...整合 Google 自定义搜索到 WordPress 整合 Google 自定义搜索到 WordPress ,可以减少数据库查询,因为搜索结果是 Google 提供的,WordPress 不用再去数据库中搜索了...此外还能够进行更加全面的搜索,WordPress 目前只能搜索日志。另外还可以在搜索结果中绑定 Google Adsense 赚钱。 那么如何整合 Google 自定义搜索到 WordPress 中。...在 WordPress 中创建一个页面,然后再在导航栏中设置为不显示该页面,如果你是用 wp_list_pages() 这个函数输出页面的,你可以使用 exclude 这个参数把刚才创建的页面剔除出去。...然后到达外观 tab 页面,在该页定义搜索框样式和搜索结果配色方案。 9.

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    在PowerBI的切片器中搜索

    在制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,在选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...那,有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ? 只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。...此时,切片器中会出现搜索框,在搜索框中输入内容点击选择即可: ? 如果想同时看青岛和济南的销售额,可以在选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ?...发布到云端,同样也可以进行搜索: ? 其实如果不按快捷键,也是能够找到这个搜索按钮的,点击切片器-点击三个小点-点击搜索,它就出来了: ? Simple but useful,isn't it?

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    DNN在搜索场景中的应用

    DNN在搜索场景中的应用潜力,也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上,又加上了人工的一些特征,让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中,使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题,转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征,如用户域,宝贝域,query域等,各种特征的维度都能高达千万,甚至上亿级别,如何在模型中处理超高维度的特征,成为了一个亟待解决的问题...整体模型使用三层全连接层用于sparse+dense特征表征学习,再用两层全连接层用于点击/购买与否分类的统一深度学习模型解决方案: 第一层为编码层,包含商品编码,店家编码,类目编码,品牌编码,搜索词编码和用户编码...在以上的流程中,无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系,比如“红色连衣裙”,“红色鞋子”,这两个查询短语都有“红色”这个词语,但是在往常的处理中,这两者并没有任何关系,是独立的两个查询ID,如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

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    经典再读 | NASNet:神经架构搜索网络在图像分类中的表现

    NASNet 在 CVPR2018 发表,至今已经有超过400次引用。 在神经架构搜索中,作者在较小的数据集上对神经网络架构的模块进行搜索,之后将该网络结构迁移到一个更大的数据集上。...在 NASNet 中,作者首先对 CIFAR-10 中最佳的卷积层或神经元进行搜索,之后通过将该神经元复制多次并连接在一起以应用在 ImageNet 数据集上。...在 NASNet 中,仅对上述两种神经元的结构或内部特征进行搜索,搜索过程使用一个 RNN 控制器进行控制。...在该方法中,神经元的每个路径都依据一个线性增长的值进行dropout。该方法显著提升了训练的准确率。...另外,在 CIFAR-10 中得到的卷积神经元在 ImageNet 上展现了很好的泛化能力。

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    在Google搜索中玩打砖块

    在1975年时,苹果公司的联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克以及乔布斯向当时的项目主管Al Alcorn提出了这项提议;同年,Al Alcorn接受了这个打砖块的项目,并要求二人在四天内设计出原型。...最终二人连夜赶工,在四天之内设计完成,并且只使用了45个芯片。但乔布斯却向沃兹尼亚克隐瞒了额外奖金的事情,在平分350美元之后,自己独吞了余下的额外奖金。...在今天,Google将这款打砖块的游戏放在了图片搜索中,只需要搜索Atari Breakout或者直接点击链接,就可以开始游戏。每次游戏一共五个球,用完则游戏结束,给出最后得分。...这里为大家提供几个其他的Google彩蛋: 在Google搜索”tilt”或者”askew”,搜索结果将会倾斜; 搜索”Do a barrel roll”,搜索结果将会旋转一周 在Google...地图搜索任意一个国内到美国西海岸的步行路线,将会提示“横渡太平洋”。

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    智能文档管理:自然语言处理在搜索和分类中的作用

    如果想要让你的文档管理软件更智能、更易用,那就让我们聊一聊如何巧妙地应用自然语言处理(NLP)算法吧!这绝对是提升用户体验和工作效率的“绝佳利器”!...下面是一些能帮你通过自然语言处理算法提升文档管理软件的搜索和分类效率的方法:1.文档索引化:把文档内容转化成一种可以轻松索引的形式,这样搜索和分类就会变得超级简单。...这会让用户轻松按主题分类和搜索文档。4.情感分析:利用情感分析来判断文档的情感,这样你可以将文档分类成正面、负面或中性,或者根据情感来进行搜索。...这有助于给用户推荐与他们当前浏览或搜索的文档相关的其他文档。6.命名实体识别:识别文档中的命名实体,比如人名、地名、组织名,可以帮助更准确地分类和搜索文档。...12.隐私和安全考虑:在采用NLP算法时,务必关注隐私和安全问题,尤其是对于那些涉及敏感信息的文档管理软件。

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    在Elasticsearch中如何选择精确和近似的kNN搜索

    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。...这个数字越大,搜索越精确,速度也越慢。num_candidates 在 kNN 参数 中控制这种行为。搜索的段数量。每个段都有一个需要搜索的 HNSW 图,需要将其结果与其他段图合并。...段数越少意味着搜索的图越少(速度更快),但结果集样本也会更少(不够精确)。总体而言,HNSW 在性能和召回率之间提供了良好的权衡,并允许在索引和查询方面进行微调。...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。

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    在Solr中搜索人名的小建议

    如果我们能够解决两个主要问题,人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排,无论是在文档还是查询中,有些部分都被省略了:(Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器(以及Solr中的许多其他过滤器)需要注意的是,每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...现在用户在搜索框中输入“Turnbull,D.”。然后呢?只需重复之前的操作,而不是重新搜索: AuthorsPre:“Turnbull,D.”....”〜3 有很多碎片化信息,看看它们如何作用。首先,如上所述,所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。...时,你会如何匹配“Thomas”? 所以,在你的Solr之旅中还有一些有趣的谜题!如果你想要解决这些问题,一定要查看我们的Solr培训! 来分享您的意见吧!

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    在 Elasticsearch 中实施图片相似度搜索

    图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要:要创建应用程序环境,然后导入 NLP 模型,最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单!...整体了解 Elastic 图像相似度搜索 >> 图片如何创建环境第一步是为您的应用程序创建环境。...图像数量太少会导致结果达不到您的期望,因为您将要搜索的空间会特别狭小,而且到搜索向量的距离会特别接近。在文件夹 image_embeddings 中,运行脚本并针对变量使用您的值。...(即搜索查询)中,我们将会使用密集矢量并按照分数将图像排序。...对图像数据库进行分类:无需担心如何为您的图像编制目录——相似度搜索无须整理图像就能从一堆图像中找到相关的那些。

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