本文简单介绍如何使用 Prolog 语言，主要参考了 xmonader 的教程。 一、SWI-Prolog 学习之前，请安装 Prolog 的运行环境 SWI-Prolog，才能运行后面的代码。 ?...退出 SWI-Prolog，可以使用halt命令，别忘了后面还要加一个点。 ?- halt....二、基本语法 2.1 常量和变量 Prolog 的变量和常量规则很简单：小写字母开头的字符串，就是常量；大写字母开头的字符串，就是变量。 ?- write(abc). abc true. ?...上面代码中，X单相思Y，取决于两个条件。第一个条件是X喜欢Y，第二个条件是Y不喜欢X。 2.5 查询 Prolog 支持查询已经设定的条件。我们先写一个脚本hello.pl。...然后在 SWI-Prolog 里面加载这个脚本。 ?- [hello]. true. 上面代码中，true.是返回的结果，表示加载成功。 然后，可以查询两个人是否为朋友。 ?
二、基本语法 2.1 常量和变量 Prolog 的变量和常量规则很简单：小写字母开头的字符串，就是常量；大写字母开头的字符串，就是变量。 ?- write(abc). abc true. ?...上面代码中，abc是常量，输出就是自身；Abc是变量，输出就是该变量的值。 2.2 关系和属性 两个对象之间的关系，使用括号表示。...上面代码中，X单相思Y，取决于两个条件。第一个条件是X喜欢Y，第二个条件是Y不喜欢X。 2.5 查询 Prolog 支持查询已经设定的条件。我们先写一个脚本hello.pl。...然后在 SWI-Prolog 里面加载这个脚本。 ?- [hello]. true. 上面代码中，true.是返回的结果，表示加载成功。 然后，可以查询两个人是否为朋友。 ?...上面代码中，Who是变量名。任意的变量名都可以，只要首字母为大写。
工程建好后，默认一个c文件是main.c，如果你不喜欢这个文件名，可以新建其他文件，做法为： 选择菜单中File->New->File,弹出如下对话框，选择“C/C++ Source”：?...备注 上面的新建文件是在建好工程后，只是新建文件，但是这个文件并没有加入工程，需要在工程文件管理窗口，右击“Add files”，选择新添加文件才能加入到工程中。...等后续学多文件调用后，工程中也只会放一个主文件，即包含main函数文件只有一个。目前我们都是单文件的c程序，所以多个文件都包含main函数，想要运行，只有其他文件的main先注释。...CodeBlocks和Dev-C++ 比较： 使用CodeBlocks才发现，还是CodeBlocks更好用，主要在：多了语法提示，有些单词要是忘记，如switch不知道怎么写，你打swi就有相应提示，...很方便， 对记不住c语法单词人来讲很实用。
( 此过程称为Tokenize) ： 将文档分成一个一个单独的单词。...index文件写入并生成一个段(Segment) ,然后每10个段(Segment)就合并成一个段(Segment)....中包含的文档数 MinMergeDocs 10 当内存中的文档达到多少的时候再写入segment MaxMergeDocs用于控制一个segment文件中最多包含的Document数.比如限制为100...对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理 词法分析主要是识别单词或词组 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树 现查询语句不满足语法规则，则会报错。...判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM) 我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算
创建QueryParser用来对查询语句进行语法分析。QueryParser调用parser进行语法分析，形成查询语法树，放到Query中。...： Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term（直译为：单词） Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为...Term的集合 Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引。...，于是有了Term Index，就像字典里的索引页一样，A开头的有哪些term，分别在哪页，可以理解term index是一颗树： Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息...每隔1秒钟，es将buffer中的数据写入一个新的segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件，segment file，这个segment file中就存储最近1秒内buffer中写入的数据
常用的参数如下： 字段 描述 -q 指定查询的语句，语法Query String Syntax -df q 中不指定字段时默认查询字段 -sort 排序 -timeout 指定超时时间，默认不超时 -from...，本质是一个排序问题，排序的依据是习惯性算分。...相关系算分的重要概念 算法 说明 Term Frequery(tf) 词频，单词在该文档出现的次数，词频越高，相关度越高 Document Frequery(df) 词频，单词在该文档出现的次数，词频越高...中的q参数查询 simple_query_string 类似Query string 但是会忽律错误的查询语法，并且仅支持部分查询语法 term 将查询语句作为整个单词进行查询，不会对查询语句做分词处理...,就是不分词处理，但是这个需要在我们往index 中插入数据之前，一旦插入了数据，是不能在创建mapping的，只能通过reindex重新数据迁移。
与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。 不适合移动计算。 ?...此外，c++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。 C ++适用于机器学习和神经网络。...Java Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行（WORA）的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。...在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。...Prolog支持基本的机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。
为什么索引这么重要呢，试想你现在要在大量的文件中搜索含有某个关键词的文件，那么如果不建立索引的话你就需要把这些文件顺序的读入记忆体，然后检查这个文章中是不是含有要查询的关键词，这样的话就会耗费非常多的时间...，可以将语汇单元理解为一个一个的单词。...每个单词叫做一个 Term，不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的 term。term 中包含两部分一部分是文档的域名，另一部分是单词的内容。...例如：文件名中包含 apache 和文件内容中包含的 apache 是不同的 term。 ?...☞ 创建查询 用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，查询对象中可以指定查询要搜索的 Field 文档域、查询关键字等，查询对象会生成具体的查询语法，例如：语法 fileName:lucene
将文档分成一个一个单独的单词。 2. 去除标点符号。 3. 去除停词(Stop word)。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。...所以在以后分析Lucene的文章中，会常常看到以上理论在Lucene中的应用。...b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term)。 c) 通过语法分析得到一个查询树。 d) 通过索引存储将索引读入到内存。
图片 无序列表最佳实践 Markdown 应用程序在如何处理同一列表中混用不同分隔符上并不一致。为了兼容起见，请不要在同一个列表中混用不同的分隔符，最好选定一种分隔符并一直用下去。...图片 在列表中嵌套其他元素 要在保留列表连续性的同时在列表中添加另一种元素，请将该元素缩进四个空格或一个制表符，如下例所示： 段落 * This is the first list item. *...图片 转义反引号 如果你要表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号，则可以通过将单词或短语包裹在双反引号(``)中。...所以你如果要在文件中插入一个著作权的符号，你可以这样写： © Markdown 将不会对这段文字做修改，但是如果你这样写： AT&T Markdown 就会将它转为： AT&T 类似的状况也会发生在...删除线 删除线语法 您可以通过在单词中心放置一条水平线来删除单词。结果看起来像这样。此功能使您可以指示某些单词是一个错误，要从文档中删除。若要删除单词，请在单词前后使用两个波浪号~~。
倒排索引具体组成 单词词典（Term Dictionary）： 包含了所有数据在进行分词之后生成的单词（term），词典是由所有term构成的字符串集合。...倒排列表(PostingList)： 倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表记录，每条记录称为一个倒排索引项(Posting)，其主要包括： 文档ID，用于获取原始信息 单词频率TF，记录该单词在该文档中的出现次数...单词索引（Term Index）： ES 默认会对全部 text 字段进行分词并建立索引，导致Term Dictionary过大，无法存储在内存中。为了更快的找到某个Term，我们为单词建立索引。...嵌套类型就是为了解决这种问题的，嵌套类型将数组中的每个 JSON 对象作为独立的隐藏文档来存储，每个嵌套的对象都能够独立地被搜索，所以上述案例中虽然表面上只有 1 个文档，但实际上是存储了 4 个文档。...，term和match 是最常用的两个查询 term是代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词，所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个。
单词词典 单词字典(Term Dictionary)是倒排索引的重要组成部分 记录所有文档的单词，一般都比较大 记录单词到倒排列表的关联信息 单词字典的实现一般是用B+ Tree 倒排列表 倒排列表记录了单词对应的文档集合...本质是一个排序问题，排序的依据是相关性算分 相关性算分的几个重要概念如下： Term Frequency(TF)词频，即单词在该文档中出现的次数。...ES中的一个shard对应一个Lucene index Lucene会有一个专门的文件来记录所有的segment信息，称为commit point 文档搜索实时性-refresh segment写入磁盘的过程依然很耗时...写入磁盘，形成translog文件 将index buffer清空，其中的文档生成一个新的segment，相当于一个refresh操作 更新commit point并写入磁盘 执行fsync操作，将内存中的...清空，其中的文档生成一个新的segment，相当于一个refresh操作 更新commit point并写入磁盘 执行fsync操作，将内存中的segment写入磁盘 删除旧的translog文件 写性能优化
字段）的表）、副本（用于控制查询性能及数据故障）、分片（每个分片就是一个Lucene索引） 通用属性： index_name：该属性存储在索引中字段的名称，不指定默认为字段定义的对象名称 index：该属性取值为...store：取值为no或yes，标注该字段是否存储原始值，即使没有指定原始值也可以通过_source返回 boost：默认1，表示该字段在文档中的重要性，分数越高越重要 null_value：表示该字段在文档中不存在时应写入何值...} } } } #terms查询,minimum属性设置为1，至少匹配一个词项，为2需同时包含2个词项 GET library/_search?...，slop查询短语中间隔几个未知单词算匹配成功 GET library/_search?...（过滤器），返回的每个文档都得到一个恒定值 GET library/_search?
通过模式匹配从分好类的单词中找出运算符，明确这些运算符想进行的运算，然后产生一个运算符的树（表达式树）。 最后一步遍历表达式树中的所有运算符，产生相应的二进制数据。...), term ; term = number ; 简单加法和减法表达式的 EBNF 语法。...expr 需要一个 additive_expr,这主要出现在加法和减法表达式中。additive_expr 首先需要一个 term （一个数字），然后是加号或者减号，最后是另一个 term 。...在生成汇编代码之后，这些汇编代码会被写入到一个新的汇编文件中 (.s 或 .asm)。然后该文件会被传递给汇编器，汇编器是汇编语言的编译器，它会生成相应的二进制代码。...之后这些二进制代码会被写入到一个新的目标文件中 (.o) 。 目标文件是机器码，但是它们并不可以被执行。 为了让它们变成可执行文件，目标文件需要被链接到一起。
将文档分成一个一个单独的单词。 2. 去除标点符号。 3. 去除停词(Stop word) 。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。...所以在以后分析Lucene的文章中，会常常看到以上理论在Lucene中的应用。...索引过程： 1) 有一系列被索引文件 2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term) 。 3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。 4) 通过索引存储将索引写入硬盘。 2.
由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，语法分析及语言处理。 1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。...所以在以后分析 Lucene的文章中，会常常看到以上理论在Lucene中的应用。...4) 通过索引存储将索引写入硬盘。 2. 搜索过程： a) 用户输入查询语句。 b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term)。
由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，语法分析及语言处理。 1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。...所以在以后分析Lucene的文章中，会常常看到以上理论在Lucene中的应用。...索引过程： 1) 有一系列被索引文件 2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term) 。 3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。 4) 通过索引存储将索引写入硬盘。 2.
将文档分成一个一个单独的单词。 2. 去除标点符号。 3. 去除停词(Stop word)。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致 AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根 据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。...所以在以后分析 Lucene的文章中，会常常看到以上理论在Lucene中的应用。...索引过程： 1) 有一系列被索引文件 2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term)。 3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。 4) 通过索引存储将索引写入硬盘。 2.
新增数据时，插入到mysql中，需不需要同时插入到es中？ 一般情况下，新增数据的时候，很少有采取双写的方案，同时写入 MySQL 和 ES 中的。...单词词典（Term Dictionary）：记录了所有文档的单词与倒排列表的关联关系，单词词典会比较大，一般通过 B + 树来实现，以满足高性能的插入与查询。...倒排列表（Posting List）：记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成，包括： 文档 ID，等同于数据库主键； 词频（Term Frequency），该单词在文档中出现的次数，主要是用于打分...因为，提交（Commiting）一个新的段（Segment）到磁盘，需要一个 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘，这样在断电的时候就不会丢失数据。...在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中，这里新段会被先写入到文件系统缓存（这一步代价会比较低），稍后再被刷新到磁盘（这一步代价比较高）。
启动docker之后访问Kibana 地址为http://localhost:5601, 导入Kibana默认提供的三种数据， 然后就可以在Kibana的开发者工具中练习Elasticsearch搜索和聚合的语法了...本质就是加权求和 BM25 BM25的计算公式如下： TF-IDF是一种早期的信息检索算法，它基于单词在文档中的频率（TF）和在所有文档中的逆文档频率（IDF）来计算相关性。...BM25是一种更先进的相关性评分算法，它试图解决TF-IDF的一些问题。BM25考虑了单词的频率，但是对于高频词，它的增长速度会慢于TF-IDF，这可以防止某些单词过度影响评分。...+(first_name:will last_name:will) +(first_name:smith last_name:smith) 所有的term都至少在一个field中匹配到 聚合 Aggregation...keyword默认支持， text类型需要在mapping中打开然后才会按照分词之后的结果进行分类。如下这个例子中通过打开category的fieldata从而实现针对category做聚合。
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