当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
2020年微信公开课依然在广州举行，本次公开课以“未完成Always beta”为主题，共设有1场主论坛和11场分论坛，内容涉及小程序、支付、游戏、商业营销、开发工具等等各领域。
Google Research出品的排序模型（LTR, learning-to-rank）库又迎来大更新，这次兼容Keras了和其他常见的tensor库，官方说：这会让用户更容易开发和部署！
机器之心发布 机器之心编辑部 开放域问答（Open-domain QA）一直是自然语言处理领域的重要研究课题。百度从面向端到端问答的检索模型出发，提出了RocketQA训练方法，大幅提升了对偶式检索模型的效果，为实现端到端问答迈出了重要的一步。RocketQA已逐步应用在百度搜索、广告等核心业务中，并将在更多场景中发挥作用。 近日，百度提出了面向端到端问答的检索模型训练方法 RocketQA，该方法针对模型训练中存在的问题，通过跨批次负采样（cross-batch negatives）、去噪的强负例采样（d
Dataset Search 测试版地址：https://toolbox.google.com/datasetsearch
早前，我们写了一篇关于《今日头条SEO研究：值得深思的5个问题》的文章，由于头条算法是基于兴趣标签，进行推荐。
2017年12月15日，由新华网主办的2017中国大数据产业年会在北京成功举行。该年会以“大数据助力中国新经济”为主题，汇聚大数据“产学研”大咖，共同探讨大数据产业前沿课题，应对“大数据+”带来的机遇与挑战。 📷 在本次年会上，复旦大学数字与移动治理实验室联合新华网、提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室发布了最新的中国开放数林指数及《中国地方政府数据开放平台报告 平台体验》。 📷 📷 📷 在充分借鉴国际性开放数据评估报告指标体系的基础上，立足于目前我国各地开放数据平台的实际情况与发展阶段，报告建构
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
Nutch 是一个开源的、 Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜 索引擎所需的全部工具。
随着深度学习的快速发展，神经网络模型在CV、NLP等很多领域已经取得了显著超越传统模型的效果。然而，在信息检索领域，神经网络模型的有效性却仍然受到质疑。
meilisearch 是一个快速的搜索 API，可以轻松地集成到您的应用程序、网站和工作流程中。
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。
在文档列表的 加号 展开菜单中即可看到 新建API接口 按钮，创建后将以大家熟悉的API编写界面来编辑API文档，具有统一的编辑和查看风格，不必再花费许久时间来调整API文档的展示格式。
Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。
由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏，我们希望提出客观的标准来评估搜索结果，而不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验，并评估术语匹配和语义信号所传递的值。然后我们证明，即使考虑到专门为科学文本设计的模型的微调版本，语义信号也会产生糟糕的结果。
Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包，凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现，在国内已经很普及，甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景。上个月Lucene的开发团队发布了 Java Lucene 2.3.1 ，相信很多朋友们都用上了。在国内对Lucene的介绍可以分为3块儿： 第一类是：以车东 的Lucene：基于Java的全文检索引擎简介 为代表的基础入门介绍； 第二类是Lucene倒排索引原理和Lucene软件包、实现类的介绍； 第三类是以中文分词为中心的介绍； 任何一个软件，包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域，Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评，似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目，纵然Lucene有再大的缺陷，凭借着Lucene良好的口碑，也不会说上一句不是。 今天在阅读LingWay （一个做垂直的语义搜索引擎）的CTO Cedric Champeau 先生的博客是发现有一篇题为：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒 的文章：Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处，鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史，我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读。 不选择使用Lucene的6大原因： 6、Lucene 的内建不支持群集。 Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的，在核心代码上没有提供对群集的支持。实现对Lucene的群集有三种方式：1、继承实现一个 Directory；2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop；使用Solr你不得不用他的Index Server ，而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块； 5、区间范围搜索速度非常缓慢； Lucene的区间范围搜索，不是一开始就提供的是后来才加上的。对于在单个文档中term出现比较多的情况，搜索速度会变得很慢。因此作者称Lucene是一个高效的全文搜索引擎，其高效仅限于提供基本布尔查询 boolean queries； 4、排序算法的实现不是可插拔的，因为贯穿Lucene的排序算法的tf/idf 的实现，尽管term是可以设置boost或者扩展Lucene的Query类，但是对于复杂的排序算法定制还是有很大的局限性； 3、Lucene的结构设计不好； Lucene的OO设计的非常糟，尽管有包package和类class，但是Lucene的设计基本上没有设计模式的身影。这是不是c或者c++程序员写java程序的通病？ A、Lucene中没有使用接口Interface，比如Query 类( BooleanQuery, SpanQuery, TermQuery...) 大都是从超类中继承下来的； B、Lucene的迭代实现不自然： 没有hasNext() 方法, next() 返回一个布尔值 boolean然后刷新对象的上下文； 2、封闭设计的API使得扩展Lucene变得很困难； 参考第3点； 1、Lucene的搜索算法不适用于网格计算； 详情可以查看：Cedric Champeau 先生的博客：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】赢家通吃，GPT-4之后的语言模型还有出路吗？ 近期的AI大热门毫无疑问就是OpenAI发布的GPT-4了，与此同时，另一个竞争对手也结束了alpha测试。 由前OpenAI员工创办的新公司Anthropic打造的Claude正式宣布开放申请，也是为数不多能跟ChatGPT打个平手的模型，不过面对更强大的GPT-4，或许很难有招架之力。 想要追平GPT-4估计还要几年的时间，毕竟Claude模型并没有图像处理的能力，Anthropic也没有这方面的
《 3R: Reading - Ranking - Recognizing for Multi-Passage Reading Comprehension》
本博客是使用Typecho搭建的，侧边提供了搜索功能，然而Typecho内置的搜索功能仅仅只是基于字符串的全匹配查找，功能非常鸡肋，很多合理的查询都没法得到结果，比如“Transformer的文章”、“BERT的相关内容”都没有查询结果，因为文章中都不包含这些字符串
近日，外媒报道，为了避免收入增长放缓，Google计划增加广告量及广告篇幅，其将增加搜索结果上方广告的篇幅，允许显示两行标题并增加文字描述的长度。同时，手机搜索的广告正在被重新设计，谷歌广告总监SridharRamaswamy称，增加搜索结果上方的广告量对于手机用户来说可以接受，因为手机用户更容易滚动略过这些广告。 与之形成对比的是，中国的百度已根据联合调查组要求对搜索结果完成了整改，眼下，百度搜索结果页推广内容比例不超过30%，即上下、左右加起来不会超过4条，向谷歌看齐，国外MozCast数据分析统计，
接下来是第四关，考验学员的学习能力。这一关会开放史莱克学院的主网给他们查询资料，只是他们的所有行为都会经过反作弊系统的审查。
本次整理的关于QA的八篇paper，主要涉及到增强Ranker-Reader、SearchQA的大型数据集、PullNet集成框架、改进的加权抽样训练策略、开放QA中的Bert模型优化等。（五篇含源码）
整理 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2023 年的科技狂欢是 AI 给的，AI 的新闻头条是一个接着一个：Google 开放 Bard；NVIDIA推出了云工具，用于生成式人工智能；Adobe发布 Firefly，AI 图像创建工具；微软发布 Bing 图像创建器，GitHub 发布 Copilot X，开发人员动动嘴就能生成代码…… Google 开放 Bard Google 内测已久的 AI 对话服务 Bard 终于可以公开体验了，目前只有英国和美国用户可以申
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有些苦，你得亲自去吃，才会变得聪明；有些累，你得亲自去受，才会变得豁达。如果没有经受过投入和用力的痛楚，又怎么会明白决绝之后的海阔天空。 今天给大家继续讲解有关百度站长工具相关功能使用技巧，其中涉及一个功能，估计很多站长希望拥有，接下来我会仔细讲解，有任何SEO疑问，可以给我留言。 不废话，接下来进入正题，请各位同学耐心看完，我尽量控制文章篇幅长度。 百度站长工具 搜索展现 Https认证 官网保护 站点属性 站点子链 结构化数据 01 Https认证：这个功能在这就不多说，只说以下几点，大家心里清楚即
不得不说现在算法岗的热门程度已经到了一个空前绝后的程度，所以这一岗位的就业形势也是非常严峻。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能
前言 随着互联网的深入发展，人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息，正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口，已然经历了20多年的发展，并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。 Google是全球性的搜索引擎，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。 Ranking是搜索引擎的核
第十章 2-3-4树和外部存储 在二叉树当中,每个节点都有一个数据项,最多有两个子节点.如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点,那么就是多叉树 1．2-3-4树的介绍 2,3,4名字的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,对于非叶子结点有三种可能的情况 1.1 有一个数据项的节点总是有两个子节点 1.2 有两个数据项的节点总是有三个子节点 1.3 有三个数据项的节点重视有四个子节点 1.4 搜索2-3-4树:本质和二叉树的搜索流程是一样的 2.2-3-4树转变为红-黑树 2.1 把
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时，也可以按照离自己家的距离进行排序，谁都想找个离家近的工作，对吧。这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 凭借强大的技术实力和良好的工作氛围，Google 对求职者一直有着强大吸引力。 虽然 Google 在几年前就已经退出了中国大陆市场，但是在北京、上海等国内城市依然保留着办公地点，而且一直在对外发布招聘需求。特别是去年底，Google 宣布在北京成立 AI 中心，更是为中国的 AI 人才提供了又一个好去处。 为此，我们整理一份 Google 面试指南，并搜集了 20 道 Google AI 的面试问题，希望对感兴趣的读者能有所助
机器学习排序 机器学习排序（Machine Learning to rank， 简称MLR） 机器学习排序系统框架 机器学习排序系统一般分为离线学习系统和在线预测排序系统。离线系统的设计需要靠特征的选
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还
作者：@太极儒 出处：@太极儒的博客 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当
Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。可以为什么我们需要建立自己的搜索引擎呢？毕竟我们已经有google可以使用。这里我列出3点原因：
微信小程序的「功能直达」搜索功能上线已经有一段时间了。在上线之初，知晓程序也曾发布了一篇解读文章，如果你对这个新功能还不是很了解，可以点击查看。 然而，「功能直达」究竟好不好用？能够带来怎么样的流量？这些估计只有被邀请参加内测的头部小程序知道了。 因此，知晓程序特地采访了「递名片」、「小睡眠」两个被邀请参加「功能直达」内测的头部小程序。 目前「功能直达」开放的对象有哪些？ 据我们观测，从最初的官方小程序，逐步覆盖更多的优质、头部小程序。目前应该仅向邀请内测的小程序开放。 「功能直达」如何开通？需要额外投入开
作者：@太极儒 自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计报
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计报表； - 用户体验分析，预测流失用户。 以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟，业界有足够的技术积累，比如搜索、推荐，也有的方向还有很多开放性问题等待探索，比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中，一方面要尽力向企业展现自己的能力，另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解，特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里，了解到一些有价值的一手问题。
小冰设计相关的论文多年来一直没有对外公布，得益于近几年小冰的快速发展，在对话领域形成技术壁垒。与此同时拥有大量的用户和数据，我们才有幸看到如下的文章，开放了一些系统框架和技术细节。
1.Gist 是什么 关于 Gist 的详细介绍，请阅读官方文档About gists，下面只简略介绍部分功能：
机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为： 1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识； 2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等； - 排序，搜索结果排序、广告排序等； - 广告投放效果分析； - 互联网信用评价； - 图像识别、理解。 3、数据挖掘类 - 商业智能，如统计
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