Elasticsearch这种全文搜索引擎,会用某种算法对建立的文档进行分析,从文档中提取出有效信息(Token) 对于es来说,有内置的分析器(Analyzer)和分词器(Tokenizer) 1:分析器 ES内置分析器 standard 分析器划分文本是通过词语来界定的,由Unicode文本分割算法定义.它删除大多数标点符号,将词语转换为小写(就是按照空格进行分词) simple 分析器每当遇到不是字母的字符时,将文本分割为词语.它将所有词语转换为小写. keyword 可以接受任何给定的文

OpenGL ES着色器语言之语句和结构体(官方文档第六章) OpenGL ES着色器语言的程序块基本构成如下: 语句和声明 函数定义 选择(if-else) 迭代(for, while, do-while) 跳跃(discard, return, break, continue) 6.1函数定义   着色器是由一系列全局声明和函数定义组成的.函数声明规范如下: // prototype returnType functionName (type0 arg0, type1 arg1, ...,

OpenGL ES着色器语言之操作数(官方文档第五章) 5.1操作数 OpenGL ES着色器语言包含如下操作符. 5.2数组下标 数组元素通过数组下标操作符([ ])进行访问.这是操作数组的唯一操作符,举个访问数组元素的例子: diffuseColor += lightIntensity[3] * NdotL; 5.3函数调用 如果一个函数有返回值,那么通常这个函数调用会用在表达式中. 5.4构造器 构造器使用函数调用语法,函数名是一个基本类型的关键字或者结构体名字,在初始化器或表达式中使用.

OpenGL ES着色器语言之变量和数据类型(二)(官方文档第四章) 4.5精度和精度修饰符 4.5.1范围和精度 用于存储和展示浮点数.整数变量的范围和精度依赖于数值的源(varying,uniform,纹理查找,等等),是不是顶点或者片元着色器,还有其他一些底层实现的细节.最低存储需要通过精度修饰符来声明.典型地,精度操作必须要保留变量包含的精度存储.仅有的例外是需要大量复杂计算的内建函数,如atan(),返回值的精度低于声明的精度. 强烈建议顶点语言提供一种匹配IEEE单精度浮点数或更高精

OpenGL ES着色器语言之变量和数据类型(一)(官方文档第四章)   所有变量和函数在使用前必须声明.变量和函数名是标识符. 没有默认类型,所有变量和函数声明必须包含一个声明类型以及可选的修饰符.变量在声明的时候首先要标明类型,后边可以跟多个变量,之间用逗号隔开.很多情况下,变量在声明的时候可以使用等号“=”进行初始化. 用户定义类型可以使用struct,在结构体中所有变量类型都必须是OpenGL ES着色器语言定义的关键字.OpenGL ES着色语言是类型安全的,因此不支持隐式类型转换.

OpenGL ES着色器语言之静态使用(static use) 在OpenGL ES中有一个术语叫静态使用(static use),什么叫静态使用呢? 在写代码中,对于一个变量可能具有以下三种情况: (1)不声明,不引用(No Reference),呵呵,那就没有这个变量了,如一个空语句: : (2)声明,但是不使用(Declared, NO used) attribute vec4 position; (3)声明,并使用(static use) attribute vec4 position;

OpenGL ES着色器语言之着色概览(官方文档第二章) 事实上,OpenGL ES着色语言是两种紧密关联的语言.这些语言用来在OpenGL ES处理管线的可编程处理器创建着色器. 在本文档中,除非另外说明,一个语言功能适用于所有语言,并且通用用法将把他们当做一个语言来看待.特定语言将指出它们的目标处理器:顶点(vertext)或片元(fragment). 任何被着色器使用的OpenGL ES状态值都会自动地被跟踪并且作用于着色器上.这个自动状态跟踪机制允许应用程序为状态管理而使用OpenGL

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11578.html 一.写在前面 之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍,于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云,因此有了这样一个简单的尝试,从搭建环境到跑通demo,不懂语法,不知含义,装好环境,查到API,跑通Demo,就是目标!纯零基础萌新! 关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步 二.Python爬取B站弹幕 环境说明 windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4 参考文档: scr

前面的文章主要是整理的Android 官方文档对OpenGL ES支持的介绍.通过之前的文章,我们基本上可以完成的基本的形状的绘制. 这是本人做的整理笔记: https://github.com/renhui/OpenGLES20Study 目前到这里第一阶段的学习,也就是基本的图形绘制,基本的交互的实现. 平面绘制:三角形.正方形.在相机视角下的三角形.彩色三角形 立体绘制:正方体.圆柱体.圆锥体.球体 基本交互:手绘点.旋转三角形 知道了基本的图形绘制,也知道了基本的交互的实现,现在可能大多

安装方法和ik中文分词器一样, 先下载: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 执行: mvn package; 打包成功以后,会生成一个target文件夹,在elasticsearch-analysis-ik-master/target/releases目录下,找到elasticsearch-analysis-ik-5.1.1.zip,这就是我们需要的安装文件.解压elasticsearch-analysis-ik-5.1

什么是分词 把文本转换为一个个的单词,分词称之为analysis.es默认只对英文语句做分词,中文不支持,每个中文字都会被拆分为独立的个体. 示例 POST http://192.168.247.8:9200/_analyze { "analyzer":"standard", "text":"good good study" } # 返回 { "tokens": [ { "token":

今天折腾了一天,在es 5.5.0 上安装ik.一直通过官方给定的命令没用安装成功,决定通过手工是形式进行安装.https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik在官网上查询es对应的ik版本号,ik支持自定义词库等,ik是中科院提供的中文分析词库. ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/down

上课我们介绍了倒排索引,在里面提到了分词的概念,分词器就是用来分词的. 分词器是ES中专门处理分词的组件,英文为Analyzer,定义为:从一串文本中切分出一个一个的词条,并对每个词条进行标准化.它由三部分组成, Character Filters:分词之前进行预处理,比如去除html标签 Tokenizer:将原始文本按照一定规则切分为单词 Token Filters:针对Tokenizer处理的单词进行再加工,比如转小写.删除或增新等处理,也就是标准化 预定义的分词器 ES自带的分词器有如下

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

初次接触 Elasticsearch 的同学经常会遇到分词相关的难题,比如如下这些场景: 1.为什么明明有包含搜索关键词的文档,但结果里面就没有相关文档呢? 2.我存进去的文档到底被分成哪些词(term)了? 3.我自定义分词规则,但感觉好麻烦呢,无从下手 1.从一个实例出发,如下创建一个文档: 然后我们做一个查询,我们试图通过搜索 eat 这个关键词来搜索这个文档 ES的返回结果为0.这不太对啊,我们用最基本的字符串查找也应该能匹配到上面新建的文档才对啊! 先来看看什么是分词. 2. 分词 搜

analyzer   分词器使用的两个情形:  1,Index time analysis.  创建或者更新文档时,会对文档进行分词2,Search time analysis.  查询时,对查询语句分词 指定查询时使用哪个分词器的方式有: - 查询时通过analyzer指定分词器 GET test_index/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "l

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 1.ES 中的 IK 分词器能分中文和英语的原因是什么? ik分词器为中文分词器,默认可对中文分词:通过 Setting API 构造analyzer(字符过滤),可以对IK中文分词器做一些修改,让它实现回溯词根,从而实现真正的英文分词. ES默认有8个 analyzer. 2.IK分词器的类型? Ik_smart分词器 和 ik_max_word 分词器 最粗粒度最细粒度 3.ES中怎么进行拼音的分

环境:Elasticsearch 6.2.4 + Kibana 6.2.4 + ik 6.2.4 Elasticsearch默认也能对中文进行分词. 我们先来看看自带的中文分词效果: curl -XGET "http://localhost:9200/_analyze" -H 'Content-Type: application/json;' -d '{"analyzer": "default","text": "今

1.测试Elasticsearch的分词 Elasticsearch有多种分词器(参考:https://www.jianshu.com/p/d57935ba514b) Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5) (1)standard analyzer:标准分词器(默认是这种) set,the,shape,to,semi,transparent by,calling,set_trans,5 (2)simple analyze

Beats,Logstash负责数据收集与处理.相当于ETL(Extract Transform Load).Elasticsearch负责数据存储.查询.分析.Kibana负责数据探索与可视化分析. 1.Elasticsearch的常见术语.注意:Elasticsearch6.x版本以后概念发生了变化. 2.索引Index:由具有相同字段的文档列表组成.索引Index是文档的集合.相当于数据库中的数据表. Elasticsearch 6.x版本以后,一个索引Index下面最多只能建一个Type

为key_words提供更加完整的倒排索引. 如:时态转化(like | liked),单复数转化(man | men),全写简写(china | cn),同义词(small | little)等. 如:china 搜索时,如果条件为cn是否可搜索到. 如:dogs,搜索时,条件为dog是否可搜索到数据. 如果可以使用简写(cn)或者单复数(dog&dogs)搜索到想要的结果,那么称为搜索引擎normalization人性化. normalization是为了提升召回率的(recall),就是提