导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
很多的小伙伴，经常会有这样的困惑，我看了很多技术的学习文档、书籍、甚至视频，我想动手实践，于是我打开了GitHub，想找个开源项目，进行学习，获取项目实战经验。这个时候很多小伙伴就会面临这样的问题：“我不会搜啊，我该怎么找呀？”，最终只能放弃。
这个时候很多小伙伴就会面临这样的问题：“我不会搜啊，我该怎么找呀？”，最终只能放弃。
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
很多的小伙伴，经常会有这样的困惑，我看了很多技术的学习文档、书籍、甚至视频，我想动手实践，于是我打开了 GitHub，想找个开源项目，进行学习，获取项目实战经验。这个时候很多小伙伴就会面临这样的问题：“我不会搜啊，我该怎么找呀？”，最终只能放弃。
在如今信息爆炸的时代，我们需要快速而准确地从海量数据中找到我们所需的信息。对于开发人员来说，如果能够通过编程的方式，自动提取关键词，就能够节省大量的时间和精力。今天，我要向大家介绍的是一款高效识别关键词的API接口，它可以帮助用户轻松找到所需的信息。
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
关于搜索 对自己而言，这是篇迟来的重要的笔记，github是宝库，搜索方法不当可能与珍贵的代码擦肩而过，于是将常用搜索方法分类总结以备不时之需； 个人常用搜索方法总的来说分为作者和内容两种，按照自己的习惯做了简单分类，如下图： 虽然搜索更常用，但是本着先易后难的原则，先从作者搜索开始； 作者搜索 如下图红框，github帐号可以设置自己的fullname，我们可以通过这个字段精确搜索到个人： 在网页左上角输入fullname:程序员欣宸就可以搜索到这个作者，如下图： 很多github帐号会设置自
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
常用技能（更新ing）：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲（更新ing）：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示：http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo：https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版：https://github.c
_source 输出结果，等同于mysql : select name, age from user;
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
注意：查询不存在的 ID，会报elastic: Error 404 (Not Found)错误。
TLDR: Elasticsearch 的速度高达 OpenSearch 的 12 倍 - 我们在 Elastic 收到了大量关于 Elasticsearch 和 OpenSearch 性能差异的询问，特别是在语义搜索/向量搜索方面。为了解决这个问题，我们进行了性能测试，以提供一个清晰的数据驱动比较。结果显示，Elasticsearch 的向量搜索速度高达 OpenSearch 的 12 倍，因此需要的计算资源更少。这反映了 Elastic 在巩固 Lucene 作为最佳向量数据库方面的专注，适用于搜索和检索用例。
如果您不想自己搭建kubernetes环境，推荐使用腾讯云容器服务TKE：无需自建，即可在腾讯云上使用稳定， 安全，高效，灵活扩展的 Kubernetes 容器平台；
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
机器之心原创 作者：Angulia Chao 参与：Joni、侯韵楚、高振 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，今年三月份，谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法，机器之心也曾报道过这项研究，参阅：《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法？》。研究发布之后，机器之心的技术分析师又对这项重要研究进行了更加深度细致的解读。 论文：图像分类器的大规模进化（Large-Scale Evolution of Image Classi
本文是阅读Alink源码期间在网上查找资料做的笔记整理，把找到的算法实现加了一些注解。
学习完索引管理相关的内容之后，我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中，就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的，在这一部分，我们也会普及很多搜索相关的知识。
Chrome浏览器是全球最受欢迎的网页浏览器之一，它不仅速度快，而且提供了许多强大的工具和功能，使得Web浏览变得更加愉快和高效。对于那些想要更好地利用Chrome浏览器功能的人来说，掌握一些简单的技巧和快捷键可以节省时间，提高生产力，甚至可以改变您的Web浏览方式。在这篇文章中，我们将介绍一些最有用的Chrome技巧，帮助您更好地掌握这个功能丰富的浏览器并更快地完成工作。
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
上回我们已经学习了一些简单的搜索功能，比如设置搜索语句、分页方法、数量查询以及高亮和折叠的查询效果。而今天，我们将更加深入地学习其它搜索相关的内容。最核心的，就是布尔查询，也就是类似于我们在数据库中的 AND 和 OR 之类的语法。不过在这之前，就像是 Explain 可以分析数据库的查询语句一样。XS 也为我们提供了一个可以查看分词结果以及查询条件的方法，我们得先来学会它的使用。
可以看到，我们使用了 setf，对 floatfield 设置了一个 fixed 的 flag，那么这些就是我们搜索的关键词。
Believe in your infinite potential. Your only limitations are those you set upon yourself.
相信大家接触GitHub应该是从学习Git开始的吧，至少我是这样的，刚开始真的是什么都不懂，因为是一个英文网站，加上不熟悉，所以对GitHub的使用也非常局限。
在互联网上寻找某件事情需要有正确的搜索技巧，在 GitHub 也不例外，通过一些搜索的语法和策略，可以帮助更精准、快速地定位到有价值的项目和代码片段。
SEO优化与竞价推广-如何掌握关键词精确定位 SEO优化与竞价推广的陷阱，必须掌握关键词精确定位，才能提供转化效率！下面就分析一下吧? 一、关键词定位不对 不管是SEO优化还是竞价推广主要是围绕关键词
请教一个问题，ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致，这个size不就是返回的条数吗？会影响统计结果吗？dsl语句摘要（手机敲不方便，双引号就不写了）：
往往在此时你会发现，这里的正则语法和 Javascript 等语言中虽然大部分相同，但还是有些差异，用起来处于一种 “会，但不完全会” 的奇怪叠加态。
ABBYY FineReader OCR Pro Mac版是Mac os系统上OCR文字识别软件，ABBYY是世界文档识别、数据捕获和语言软件技术开发商的领航者.其获奖产品FineReader OCR软件可以把静态纸文件和PDF文件转换成可编辑可管理的电子文档形式，可以大大节省您的时间和精力。
单个记录上的锁。记录锁始终锁定索引记录本身，即使没有定义索引的表也是如此。对于这种情况，InnoDB创建一个隐藏的聚簇索引，并将该索引用于记录锁定。
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
基于es 5.4和es 5.6，列举的是个人工作中经常用到的查询（只是工作中使用的是Java API），如果需要看完整的，可以参考官方相关文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
现阶段，小程序越发的火，微信也给了巨量的流量诱惑。很多公司都有进行小程序开发。 那么小程序可以进行自动化测试吗？ 当然是可以的！
对于这需求要做到百度搜索我呸，谷歌搜索的权重排序，我接到这个需求是拒绝的。后来经过和小伙伴的研究，觉得这个按照权重排序是可以实现的。
Elasticsearch性能优化的最终目的：用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦，人不被满足就会难受，就会开始寻求。如果这个人在寻求中，能立刻得到即时满足，这种感觉就是爽！”。
大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
功能设计说明 GitPrey是根据企业关键词进行项目检索以及相应敏感文件和敏感文件内容扫描的工具，其设计思路如下： 根据关键词在GitHub中进行全局代码内容和路径的搜索（in:file,path），将项目结果做项目信息去重整理得到所有关键词相关的项目，即疑似项目结果； 基于PATTERN_DB中的敏感文件名或敏感代码对所有疑似项目做文件名搜索（filename:）和代码搜索（in:file）； 将匹配搜索到的结果按照项目整理输出； 由于无法做到精确匹配和精确识别，因此扫描结果或存在一定的漏报（比如项目中未
人们把词语组合成句子来表达意义，对于一句中文，人可以借助知识明白哪些是词，进而理解语句的含义，而计算机很难做到。确定句子中的词，是计算机理解中文的基础。jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
