这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。...下面分别讨论不同类型的检索 检索列 单个列 select prod_id from Products; 多个列 select prod_id, prod_name, prod_price from Products...; 所有列 select * from Products; 检索不同值 的列 select distinct vend_id from products; 检索前几列或者后几列 select prod_name...from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据 单个列排序 select prod_name
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/85266144 【问题描述】 以我校为例，设计一个校园导航系统，主要为来访的客人提供信息查询...抽象数据类型定义： （1）景点 顶点名称 代号 顶点信息简介 Typedef struct{ Int num; Char name[100]; Char...主模块流程 管理员登陆，可实现（1）-（9）功能操作 游客登陆，在（1）基础实现基础之上，可实现 （2）（8）（9）功能操作 一些瞎扯淡的话： 额，数据结构老师给定的抽象数据类型定义和主要功能模块让我感...//登录前的开场动画 cout << "\n\t\t 欢迎进入河北大学校园导航系统\n\n"; cout << "\t\t『1』 -------------------...<< endl; } } cout << "连续三次输入错误,您将以游客身份进入校园导航系统,"; system("pause"); Tour_Menu(
（http://arxiv.org/abs/2408.05109）大模型的出现，自然语言检索成为了可能。...大语言模型（LLM）与数据检索的结合，通过LLM对自然语言的理解能力，使用户能够用自然语言与数据交互，摆脱对SQL等编程语言的依赖，降低了数据访问的门槛，使数据获取更加直观和高效。...工作流程概述：用户提出问题（Question），经过预处理（Preprocess），系统在向量数据库（Vector DB）中进行检索（Retrieve），最后使用大语言模型生成响应（Response）。...检索（Retrieve）：从向量数据库（Vector DB）中检索相关信息。向量数据库用于存储嵌入（embedding），通过相似度匹配检索与问题相关的文档或数据。...生成响应（Response）：将检索到的信息输入到大语言模型中，结合检索结果来生成最终的回答。RAG通过将外部知识引入LLM，能够有效弥补模型知识的不足。
1.全文索引 全文检索(Full-text Search)：先建立索引，再对索引进行搜索的过程，搜索结果为匹配文本 一般过程：索引创建(Indexing...停词（stop word）：英文中没有任何意义的词，不创建索引 2.数据挖掘与数据仓库 数据挖掘（DM） 传统的数据库分析数据量太大后效率低，产生数据挖掘和数据仓库等新技术。...管理平台 3.网络爬虫 建立URL和分词元数据的键值对，提供全文检索URL http://www.cnblogs.com/elaron/archive/2013/07/24/3213333...开源的搜索引擎库，提供全文索引方法 反响索引：词-文章键值对 倒排索引：倒过来，文章作为key值 Lucene建立索引五大类.../3dobe.com/archives/44/（IK分词器原理与源码分析） http://www.th7.cn/Program/net/201212/117929.shtml(Lucene.net全文检索架构
我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎，那么它是如何实现快速的检索呢？ 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值，对于全文检索而言，这样的存储是低效的。...举个例子，我有一个大文本字段，存到数据库里面只能是一个值，如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词，数据库如何实现？ 只能通过like模糊查询来实现，先不说性能低，这对于一个搜索引擎是远远不够的。...针对上面数据库的不足，所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引（Inverted Index）的数据结构，不同于数据库的行式存储，Lucene这里采用了列式存储的方式故而对单个字段可以支持多个值的存储...，排名靠前的基本都是最相关的数据，那么那些因素决定了数据的排名？...早期的全文检索所有的数据都会被做成一个大的倒排索引，当新索引准备好之后，它会替代旧的大索引并且最近的变化数据可以被检索。
向量检索： 利用数学向量表示数据，计算数据点之间的相似性或距离，能够处理语义关系，上下文和数据的丰富语义信息，适用于处理图像、音频、视频等多种数据类型，提供更准确和相关的搜索结果，不仅仅依赖于关键字匹配...特别是在一些知识问答场景，如人工客服，知识库检索等方面，一个问题有很多种描述方法，所以在通过向量查询的方式中，根据相似度计算后会最大可能得检索到所有相关的答案，然后按照最佳匹配的权重返回最理想的结果，如大模型中的...分层可导航小世界(HNSW) HNSW（Hierarchical Navigable Small Word）其目的就是在极大量的候选集当中如何快速地找到一个query最近邻的k个元素。...应用场景: 亿级规模向量数据的近似最近邻搜索,如大规模图像检索、视频检索等。 算法逻辑: 将向量按插入顺序构建成多层次图结构,每层是上一层的导航对象。...向量模型的一大优势在于，他可以更加细粒度的表示一个词的语义，而非像一个索引，一个字符串那样把单词看作一个原子。 词向量一般使用上下文词来刻画词，这样可以更加细粒度的刻画一个词。
废话不多说，在实际的大模型应用中，向量检索服务无疑是目前不可缺少的一个重要部分，几乎所有的prompt工程都离不开，因此这里从阿里的DashVector入手，从实际应用角度来了解什么是向量检索服务，以及怎样使用...二 阿里DashVector简介 向量检索服务DashVector基于阿里云自研的Proxima向量引擎，面对非结构化数据（图片、视频、文本、语音、DNA、分子式等），提供具备垂直和水平扩展的高效相似向量比对服务...使用DashVector服务能有效提升向量检索效率，实现针对非结构化数据的高性能向量检索服务，可广泛应用于大模型搜索、多模态搜索、AI搜索、分子结构分析等几乎所有的 AI 搜索场景。...简单理解，使用向量检索的云服务，就是避免我们自己搭建向量数据库、同时简化文本转向量的计算量，以及执行向量检索的工作，从而快速搭建应用。...下一篇文章，我们将继续深化这个示例应用，尝试自建向量数据库，并使用开源的embedding和向量检索方法替换掉当前的DashVector。也欢迎感兴趣的小伙伴们一起研究，共同成长。
向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。...然而，集文本搜索➕向量检索➕AI能力于一身，且成熟稳定、值得信赖的云端搜索引擎，在业内屈指可数，腾讯云大数据Elasticsearch Service近期首发上线的ES 8.8.1版本，提供了强大的云端...AI增强与向量检索能力，支持在端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成，10亿级向量检索平均响应延迟控制在毫秒级，助力客户实现由AI驱动的高级搜索能力，为搜索与分析带来全新的前沿体验...图片3）与第三方 Transformer 模型集成，提取直观摘要通过 API与大语言模型集成(如 OpenAl的 GPT- 3和 4)，从Elasticsearch数据源中提取摘要。...图片写在最后腾讯云大数据Elasticsearch Service近期首发上线的ES 8.8.1版本，提供向量检索和AI增强功能，支持在单一端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成
向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。...然而，集文本搜索➕向量检索➕AI能力于一身，且成熟稳定、值得信赖的云端搜索引擎，在业内屈指可数，腾讯云大数据Elasticsearch Service近期首发上线的ES 8.8.1版本，提供了强大的云端...AI增强与向量检索能力，支持在端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成，10亿级向量检索平均响应延迟控制在毫秒级，助力客户实现由AI驱动的高级搜索能力，为搜索与分析带来全新的前沿体验...03 与第三方Transformer模型集成,提取直观摘 要 通过 API与大语言模型集成(如OpenAl的GPT- 3和4)，从Elasticsearch数据源中提取摘要。...写在最后 腾讯云大数据Elasticsearch Service近期首发上线的ES 8.8.1版本，提供向量检索和AI增强功能，支持在单一端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成
iOS原生地图开发进阶——使用导航和附近兴趣点检索 iOS中的mapKit框架对国际化的支持非常出色。...在前些篇博客中，对这个地图框架的基础用法和标注与覆盖物的添加进行了详细的介绍，这篇博客将介绍两个更加实用的功能的开发：线路导航与兴趣点搜索。...departureDate; 设置出发日期 @property (nonatomic, copy) NSDate *arrivalDate; 设置到达日期 （4）MKDirections 从apple服务器获取数据的连接类...@end 看到上面如此多的类，你可能会觉得一头雾水，那么不用着急，类虽然繁杂，但他们之间的逻辑非常清晰，下面就通过一个例子来进行线路导航。...二、附近兴趣点检索 兴趣点检索的逻辑和导航线路检索的逻辑相似，直接通过代码来演示： //创建一个位置信息对象，第一个参数为经纬度，第二个为纬度检索范围，单位为米，第三个为经度检索范围，单位为米
TLDR: 针对传统跨域推荐中存在的语义缺失问题，本文提出一种新颖的双图大模型跨域推荐方法来捕捉多样化的信息，并采用对齐和对比学习方法促进领域知识转移。...最近，大语言模型显示出强大的语义推理能力，促使我们引入它们来更好地捕捉语义信息。然而，将大模型引入跨域序列推荐并非易事，因为有两个关键问题:无缝信息集成和特定领域的生成。...针对这一问题，该文提出了URLLM框架，通过同时探索基于大模型的用户检索方法和领域基础来提高跨域序列推荐的性能。...然后，采用用户检索生成模型将结构信息无缝地集成到大模型中，充分利用大模型的推理能力。此外，提出了一种特定于域的策略和一个精化模块来防止域外生成。
B+树的结构每个非叶子节点是数据索引，叶子节点是数据或者数据的指针。B+树叶子节点之间的连接可以实现高效的范围查询，例如innoDB存储引擎默认就是B+树结构....传统的B+树读写相对比较均衡，但是当内存容量小于数据集时候，大量随机写会使得插入和更新操作变得很慢。采用随机写是因为在B+树中，写操作是原地更新数据。...比如修改B+树中某个叶子节点的数据，基本分为两步，第一是查找叶子节点数据，第二是原地更新这个值。...为了防止C0操作中内存掉电会引起数据丢失的问题，当收到数据写请求，此次写请求会记录WAL日志，然后再次写入到C0中，及时内存掉电也可以从WAL中恢复C0的数据。...因为随着小的B+树越来越多，每次读操作需要查询更多的树，这会导致读性能越来越差，因此需要在适当时候对磁盘上的小树进行合并，将多个小的B+树合并为一个大的B+树，通过合并还可以删除旧版本的数据，释放空间。
1、SELECT 基本使用方法 1.1简单的数据检索 1.1.1检索出须要的列 仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。...检索出全部的列的 SQL 语句为“SELECT * FROM T_Employee” ，当中的星号“*”就意味着“全部列” 。那么我们仅仅要将星号 “*”替换成我们要检索的列名就能够了。...1.1.3按条件过滤 因为将表中全部的数据都从数据库中检索出来，所以会有很大的内存消耗以及网络资源消耗。 须要逐条检索每条数据是否符合过滤条件，所以检索速度很慢。...ORDER BY 子句位于 SELECT 语句的末尾，它同意指定依照一个列或者多个列进行排序，还能够指定排序方式是升序（从小到大排列）还是降序（从大到小排列）。...当表中数据量比較大的时候查询速度会很慢。 因此假设数据检索对性能有比較高的要求就不要使用这样的 “简便” 的方式。 1.3数据分组 SQL语句中使用GROUP BY子句进行分组。
表名：products 字段：product_id、product_name、product_price、vend_id（供应商） 根据数据库设计理论，如果不明确规定排序顺序，则不应该假定检索出的数据的顺序有意义...（如果数据没有经过更新或删除，则默认展现的顺序为数据添加的顺序） 子句（clause）：SQL语句由子句构成，有些子句是有必要的，而有些是可选的。...1.排序数据： SELECT product_name FROM products ORDER BY product_name 注：这条语句是将product_name按照product_name进行排序...product_id,product_price 3.指定排序方向： SELECT product_name FROM products ORDER BY product_price DESC 注：数据排序默认是使用升序...总结：ORDER BY用于排序，该子句必须是SELECT语句的最后一条子句，可根据需要对一列或多列数据进行排序。
GPT中一个常见的任务是数据检索。...一个动作可能会：使用关键字搜索访问API检索数据使用结构化查询访问关系数据库检索记录使用语义搜索访问向量数据库检索文本片段我们将在本指南中探讨与各种检索集成相关的特定考虑事项。...使用API进行数据检索许多组织依赖第三方软件存储重要数据。...您的目标是让GPT使用动作搜索并检索包含与用户提示相关的上下文的文档。您的GPT遵循您的指示使用提供的搜索和获取方法来实现此目标。使用关系数据库进行数据检索组织使用关系数据库存储与业务相关的各种记录。...使用向量数据库进行数据检索如果您希望为您的GPT配备最相关的搜索结果，您可能需要考虑将您的GPT与支持语义搜索的向量数据库集成，就像上面描述的那样。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择 一、检索数据 1、检索单个列 select...column from table； 该SQL语句的检索结果将返回表中的所有行，数据没有过滤（过滤将得出结果集的一个子集），也没有排序（如没有明确排序查询结果，则返回数据的顺序没有特殊意义，只要返回相同数目的行...select column1，column2，column3 from table； 在检索多个列时，要在列名之间加上逗号（，），最后一个列名不用加 SQL语句一般返回原始的、无格式的数据，数据的格式只是一个表示问题...，而不是检索问题；因此表示方式一般在显示该数据的应用程序中规定，一般很少使用实际检索出的原始数据（没有应用程序提供的格式） 3、检索所有列 select * from table； 给定通配符*，则检索数据时返回表中所有列...三、过滤数据 数据库包含大量的数据，很少需要检索表中所有航，通常会根据特定操作或报告需要提取表数据的子集； 只检索所需数据需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件你也被称为过滤条件
初印象 library(nCov2019) x <- get_nCov2019() 加载包之后，用一条语句，拿到当前最新的数据，每天都可以跑一下，拿到最新的数据。...打印一下你拿到的数据，它会显示中国确诊的人数，以及这个数据的更新时间： > x China (total confirmed cases): 14489 last update: 2020-02-02...19:22:51 更新时间很重要，因为数字是不断在更新，比如你使用当前的数据来画图，你想在图上加个时间注释，为了让这事变得更容易，nCov2019包提供了time方法，返回数据更新时间： > time...(x) [1] "2020-02-02 19:22:51" 数据源来自于腾讯，如果你想在线访问，使用open(x)，它会打开浏览器，直接到达页面： 各省数据 只需要用x[]，就能拿到全国的数据，不带下标...由于使用下标被我设计为访问各地的数据，那么要访问中国每日的统计数据，就得用别的方法，于是我定义了summary，你只要一summary就出来： > summary(x) date confirm
数据检索的玄铁剑——索引 在现实生活中，如果你想使用新华字典查询一个字，在没有背下来具体页码的情况下，第一步多半是打开目录，根据拼音首字母快速的锁定目标数据所在的位置范围。...-3 本质上，索引是一种用于提高数据检索效率的技术，它可以是一种复杂的数据结构（Hash，B Tree……），也可以就是一个简单的下标。...随着项目的演进，单点数据库肯定无法满足生产的需要，因此主表数据与索引数据在物理上是否在同一节点就十分重要了。显然，这是分布式存储/数据库才有的问题。 本地索引，即索引数据和被索引的数据在一起。...既然索引能提高检索效率，就一定会付出一些代价。 我们刚才提到，独立于源数据之外，索引需要额外的空间来存储，也需要定期维护。每当有记录在表中增减或索引列被修改时，索引本身也会被修改。...最后 在这篇文章中，我们聊了聊索引的相关知识，作为数据检索的玄铁剑，我们虽然没有聚焦于某些具体的索引，但是以上帝视角重新审视了索引的微观存在与宏观运用。
明确返回的结果对象数据 结果对象 @Data public class SearchResult { /** * 查到的所商品信息 */ private List
软件系统的数据检索设计 随着业务量加大，数据检索量也会日益增多，为了减轻数据库压力，本系统采用ElasticSearch来实现数据检索功能。 ...简单来说，Elasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据，本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据，ElasticSearch...的检索流程如下： 数据检索流程图 1) 执行refresh操作将mem buffer中的数据写入到新的segment并写入os cache，然后打开本segment以供search使用，最后再次清空
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