在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。 1 基于规则的智能问答 基于规则的智能问答通常是预先设置了一系列的问答规则，在用户输入一个问题时，去规则库里匹配，看是否满足某项规则，如果满足了就返回该规则对应的结果。如规则库里设置“*你好
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
我们经常使用 Google 来搜索我们想要的信息，但是我们真地会用 Google 吗？
电网企业资金流动大，交易频繁，属于典型的资金密集型企业。目前电网企业在资金安全管理方面普遍存在资金监控信息化程度低和监督监控不完善等问题。改变现有监控系统低效、信息孤岛的现状，需要构建基于大数据的集安全监控、信息共享、数据分析、决策支撑为一体的资金智能安全防控平台，实现信息化的资金安全管理模式。这一管理模式的实现需要使用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）及机器学习等技术。目前NLP技术的研究主要集中于情感分析方面，多应用于互联网行业。在电力行业，尤其是资金安全管理领域应用存在较多空白。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。我们举几个例子来说明Elasticsearch能做什么？
相比其它文章阅读量，总体上还是很不错的，可能是里面的任务目标比较明确吧，直接上的题目，并且用到的知识都是非常少的（不涉及到具体领域，比如图像处理），纯粹是逻辑问题，以有限的知识，解决大多数问题应该是大家都比较喜欢的。
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）。
作者：郑孙聪，腾讯 TEG 应用研究员 Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱，其涉及 226 种概念类型，共计 1 亿多实体，三元组数量达 22 亿。在技术上，Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外，Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前，Topbase 主要应用在微信搜一搜，信息流推荐以及智能问答产品。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问
是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。 2.划分等价类： 等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的，并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试，因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件就可以用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。 1)有效等价类 是指对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。 2)无效等价类 与有效等价类的定义恰巧相反。无效等价类指对程序的规格说明是不合理的或无意义的输入数据所构成的集合。对于具体的问题，无效等价类至少应有一个，也可能有多个。 设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验，这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。 3.划分等价类的标准： 1)完备测试、避免冗余; 2)划分等价类重要的是：集合的划分，划分为互不相交的一组子集，而子集的并是整个集合; 3)并是整个集合：完备性; 4)子集互不相交：保证一种形式的无冗余性; 5)同一类中标识（选择）一个测试用例，同一等价类中，往往处理相同，相同处理映射到”相同的执行路径”。
es会根据创建的文档动态生成映射，可以直接将动态生成的映射直接复制到需要自定义的mapping中
之前分享过一篇《黑盒测试以及测试用例设计》，感觉比较粗略，所以今天又再一次分享一下。
索引是文档的容器，是一类文档的结合。概念类似于Java中的类，那么与之对应MySQL的表。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤： (1) 收集待建索引的文档； (2) 对这些文档中的文本进行词条化； (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理，得到词项； (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到，上诉过程中非常重要的一步就是获得词项，那么词项是什么，又是怎么获得的呢？
一般来说，知识抽取主要是面向链接开发数据，大家获取不知道何为链接开放数据，下面我为大家整理了一下
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黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法等。
2， 写一个函数，实现随机一个数组，长度和元素不固定，输出任意两个元素相加结果为N的方法
随着 Elastic 的上市，ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展，而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用，甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
这篇文章，是对数据库技术的一个小科普，希望能帮大家了解到更多元化的数据库，便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景图法等。
摘要 本次分享主要会介绍一下ES是如何帮我们完成NLP的任务的。在做NLP相关任务的时候，ES的相似度算法并不足以支撑用户的搜索，需要使用一些与语义相关的方法进行改进。但是ES的很多特性对我们优化搜索
mysql数据库分多钟数据类型，大类可以分为三种：数值类型、时间（日期）和字符（串）类型。
正则表达式是一种强大的文本匹配和处理工具，广泛应用于各种编程语言中。在Python中，我们可以使用内置的re模块来处理正则表达式。本文将带您从入门到精通，逐步介绍Python中的正则表达式用法，并提供实例演示。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
比较显著的逻辑判断函数我们这里就省略了，例如IsBlank，IsText，IsError等。 我们先来看下其他不怎么常用的逻辑判断函数
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
导语：工作中偶尔遇到需要对中文进行分词的情况，不要求非常高的精确度和语境符合度，仅是为了统计某些词出现的热度。本文提供了一种简单易行的中文分词方法。 工作中，偶尔会遇到需要进行中文分词统计的情况，但是并不需要做到高精度时，我们可以使用 trie 树，也就是 前缀树 来实现这个功能。 trie 树，可以叫前缀树，有时也称字典树，是字符串算法中比较常用的一种结构。关于 trie 树的概念及其扩展的其他更高效的数据结构，自行百度，这里不再占篇幅。 如果使用 trie 树来实现英文单词的查找，那么最终形成的结构，如
十一月中旬离职后，休息了几天，周末把简历写好，周一开始投递，到现在快两个礼拜了，面试了上海的很多公司，比如字节跳动、阿里本地生活（饿了么）、喜马拉雅、bilibili、游族、哈啰出行、得物等，比较幸运的是都走到了最后的流程，正好今天有空，做个总结。
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
据统计：未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右，但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中，与人名有关的错误占到了将近90%，这中国人名都是根据人的想法起的名字，有很大的随意性，并且数量巨大，规律也不尽相同。
依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。
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大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队|寒阳，范玥灿，毛丽，曹翔 现在是机器思考，学习并创造的世界。此外，他们做这些事情的能力会迅速增加，直到在一个明显的未来，他们能处理的问题范围将与人类思想应用的
两句话了解它是什么 1. 搜索引擎。提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 2. 创始人说：“不要求你必须是一个数据科学家才能把它用好” 前言 Elasticsearch 是一个很有意思的产品，不同岗位的人，对它的关注维度区别比较大 主要可以分三个层面 开发 基本功能 底层工作原理 数据建模最佳实践 运维 容量规划 性能优化 问题诊断 滚动升级 搜索结果优化 查全率、查准率等指标 搜索与如何解决搜索的相似性问题 具体场景下的调优 对比传统数据库的区别主要在于 传统关系型数据库 事务性 Joi
1、Elasticsearch的常见术语。注意：Elasticsearch6.x版本以后概念发生了变化。
等价类划分法是把程序的输入域划分成若干部分（子集），然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。每一类的代表性数据在测试中的作用等价于这一类中的其他值。
修改视图： DROP VIEW VIEW_NAME语句删除视图 删除视图的定义不影响基表中的数据 只有视图所有者和具备DROP VIEW权限的用户可以删除视图 视图被删除后，基于被删除视图的其他视图或应用将无效。
题外话：昨天微信号加了200多个人……回复数估计得有千条了……导致我的机器人都登不上去了……各位如果加了我好友，我没回复的，莫急，今天加。
选自Analyticsvidhya 作者：Shivam Bansal 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲、Smith 近日，analyticsvidhya 上出现了一篇题为《30 Questions to test a data scientist on Natural Language Processing [Solution: Skilltest – NLP]》的文章，通过 30 道题的测试，帮助数据科学家了解其对自然语言处理的掌握水平。同时文章还附上了截至目前的分数排行榜，最高得分为 24（超过 25
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
我是雪易网的开发者玩蛇的胖纸，当你看到这封信的时候，我想我已经离开易语言界很久了。
本文介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更，包括各种函数、操作和优化器的变化。主要变更包括使用 tf.nn.dynamic_rnn 替换 tf.nn.static_rnn，使用 tf.nn.embedding_lookup 替换 tf.nn.embedding_column_v2，使用 tf.nn.conv2d 替换 tf.nn.conv1d，以及使用 tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper 和 tf.nn.rnn_cell.EmbeddingWrapper 替换 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell。此外，还介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更，包括 tf.VariableScope 的替换，tf.control_dependencies 的使用，以及 tf.Print 的使用。
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
前两年死掉的互联网教育机构不在少数，“市场和资本比例关系不均衡”的问题成为探讨核心，然而在遇冷、沉寂、没落中，身处迷浊期的教育行业非但没被打回冷淡，反而将竞争关系发展的愈发激烈。
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