分词测试 分词后倒排索引结果:可以通过http://127.0.0.1:9200/_analyze 测试 { "analyzer":"ik_max_word", "text":"我爱广州小蛮腰" } match匹配 1.match会条件分词去索引里面找 命中一个满足就返回 插入2条测试数据 文档1: 我爱广州小小蛮腰 文档2: 我爱成都 索引 文档 我 [文档1,位置0-1][文档2,位置0-1] 爱 [文档1,位置1-2][

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

scrollTop() 方法返回或设置匹配元素的滚动条的垂直位置. scroll top offset 指的是滚动条相对于其顶部的偏移. 如果该方法未设置参数,则返回以像素计的相对滚动条顶部的偏移. 语法 $(selector).scrollTop(offset) 提示和注释 注释:该方法对于可见元素和不可见元素均有效. 注释:当用于获取值时,该方法只返回第一个匹配元素的 scroll top offset. 注释:当用于设置值时,该方法设置所有匹配元素的 scroll top offset.

//获取筛选参数 $params = Request()->only(['keywords','brand_id', 'cat_id']); $where = "brand_id = " . $params['brand_id'] $where .= " or (goods_name like '%" . $params['keywords'] . "%' or goods_sn like '%" . $params['keywords']

一.solr查询,查询配置了查询分词器的字段,默认会对查询关键字做分词处理 1.如查询关键字F1501ZY000011,使用solr7自带的中文分词器,默认会分词为:f,1501,zy,000011 2.不使用defType=edismax参数的查询结果 二.使用参数defType=edismax&mm=100%,指定查询关键字分词后,满足匹配所有 三.java的solrj中指定defType=edismax参数   SolrQuery solrQuery = new SolrQuery(q);

简介     OLTP系统的后端关系数据库用于存储不同种类的数据,理论上来讲,数据库中每一列的值都有其所代表的特定含义,数据也应该在存入数据库之前进行规范化处理,比如说"age"列,用于存储人的年龄,设置的数据类型为INT类型.存入数据库的值是2000虽然看起来没有任何问题,但结合业务规则,这样的"Noisy"数据在数据分析过程中就会造成数据分析的结果严重失真,比如极大的拉高平均年龄.在真实的OLTP系统中,这类不该存在的数据往往会由于各种各样的原因大量存在,类似这

1.将路径建立在内存中 Directory d = new RAMDirectiry(); 2.Filed Index(索引选项):Index.ANALYZED:进行分词和索引,适应于标题,内容等Index.NOT_ANALYZED:进行索引,但是不进行分词,比如说身份证号,姓名等,用于精确查找Index.ANALYZED_NOT_NORMS 进行分词但不存储norm信息,该信息包括创建索引时间和权值等内容Index.NOT_ANALYZED_NOT_NORMS:不进行分词也不存储norm信息I

对于Solr应该不需要过多介绍了,强大的功能也是都体验过了,但是solr一个较大的问题就是分词问题,特别是中英文的混合分词,处理起来非常棘手. 虽然solr自带了支持中文分词的cjk,但是其效果实在不好,所以solr要解决的一个问题就是中文分词问题,这里推荐的方案是利用ik进行分词. ik是较早作中文分词的工具,其效果也是得到多数用户认同.但是现在作者似乎更新缓慢,对于最新的solr4.4支持不好,最新的更新也停留在2012年. 虽然不支持4.4版本(这也不是作者的错,solr的lucene的新

OLTP系统的后端关系数据库用于存储不同种类的数据,理论上来讲,数据库中每一列的值都有其所代表的特定含义,数据也应该在存入数据库之前进行规范化处理,比如说“age”列,用于存储人的年龄,设置的数据类型为INT类型.存入数据库的值是2000虽然看起来没有任何问题,但结合业务规则,这样的”Noisy”数据在数据分析过程中就会造成数据分析的结果严重失真,比如极大的拉高平均年龄.在真实的OLTP系统中,这类不该存在的数据往往会由于各种各样的原因大量存在,类似这种类型的数据都会在数据进入数据仓库之前,在预

目录 1.简介 2.概念和工具使用 2.1 基本概念 2.2 使用kibana 3.操作索引和数据 2.3 索引 2.4 索引映射到文档 2.5 新增数据 2.6 修改数据 2.7 删除数据 4. 搜索 4.1 查询 4.2 过滤 4.3 排序 5. 聚合 5.1 基本概念 5.2 导入数据 5.3 聚合为桶 5.4 桶内度量 5.5 桶嵌套桶 5.6 其他划分桶的方式 1.简介 Elastic Search是一个分布式的全文检索工具,可以用在商城中检索商品信息等. 接下来介绍本文需要用的三个工

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),

设置透明度(这是窗体本身的透明度,非背景) 1 WindowManager.LayoutParams lp=getWindow().getAttributes(); 2 lp.alpha=0.3f; 3 getWindow().setAttributes(lp); alpha在0.0f到1.0f之间.1.0完全不透明,0.0f完全透明 设置黑暗度 1 WindowManager.LayoutParams lp=getWindow().getAttributes(); 2 lp.dimAmount

测试数据 ["美科学家发现人体新器官","科学家发现新器官"],["曝高云翔悉尼被捕","高云翔涉性侵被捕"],["走失柯基犬被摔死事件","柯基犬摔死后续"],["张继科景甜公布恋情","张继科公布恋情"] string-similarity  (gem "string-similarity")   https://githu

1.密码有效期 方法一: chage -l 用户名 查看用户的过期时间 chage -M 99999 用户名 用命令修改过期时间为永久 chage -M 90 用户名 设置密码有效期为90天 chage -d 0 用户名 强制用户登陆时修改口令 chage -d 0 -m 0 -M 90 -W 15 用户名 强制用户下次登陆时修改密码,并且设置密码最低有效期0和最高有限期90,提前15天发警报提示 chage -E '2020-09-30' 用户名 这个账号的有效期是2020-09-30 方法二

最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模

模板匹配在工业中经常有两个用途,一模板匹配进行产品定位,二根据匹配度来判断是OK的产品还是NG的产品.我用OPENCV做了个模板匹配定位的DEMO. (1)点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)点击定义模板就行拖动橡皮条进行模板设置 (3)模板定义好后就可以再打开其他图像进行模板匹配定位了 附图如下:

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了.那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术. 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了. 在上面这幅全明星照中,我们想找出姚明头像的位置,并把它标记出来,可以做到吗? 可以,这就是模板匹配的要做的事情. 其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的,就是拿着模板图片(姚明头像)在原图(全明星照)中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,也就是我们

ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法.特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉.因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析. ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量: 2. 设置匹配阈值: 3. 进行BOW特征向量匹配确定最优匹配: 4. 统计匹配描述子角度偏差并筛选,确定最终匹配. 接下来,我们一起再细细分析一下,每一步

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /