猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...本文将为你详细介绍使用 telnet、nc（Netcat） 和 nmap 等工具，在 Windows、Linux 和 macOS 上如何高效地 Ping 某个特定端口。...正文 一、为什么需要 Ping 特定端口？ 1. 常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。...端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。
对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说，强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说，选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速且相关结果的能力。...文本查询是全文搜索的基础和关键，而全文搜索是 Elasticsearch 的主要功能。文本字段查询允许用户搜索文本数据中的特定短语、单个单词甚至单词的一部分。...在测试或关键字字段上搜索范围查询是性能和可扩展性的另一个核心参数。范围查询对于根据给定字段中的特定值范围过滤搜索结果非常有用。此功能允许用户缩小搜索结果范围并快速找到更多相关信息。...Elasticsearch 中的"重要术语"聚合会自动排除常见或不感兴趣的术语，例如停用词（"and"、"the"、"a"）或结果中索引中频繁出现的术语。...这是基于对索引数据中的术语频率和分布的统计分析。 1.6 资源利用率 Elasticsearch 不仅在各种与搜索相关的任务中表现优于 OpenSearch，而且还被证明具有更高的资源效率。
经过十多年的教育和治疗约 100,000 名患者，他们拥有相当庞大、复杂的知识库。在诊断患者时，他们会从这些丰富的经验中获取相关信息，以提供准确且针对具体情况的建议。...这个过程就是检索尽可能多的与查询相关的文档，从而大大提高 LLM 产生高质量结果的机会。以下是实现此目的的几种技术： 3.混合 向量搜索可捕捉查询的语义含义，而关键字搜索可识别特定术语的精确匹配。...混合搜索结合了向量搜索和关键字搜索的优势，可提高检索准确性。在医学等领域，许多术语和概念在语义上并不被理解，而是特定的关键字，例如药物名称、解剖术语、疾病名称和诊断。...这种专门的训练有助于模型在目标领域表现优异，在特定任务中的表现优于其基础模型和更大、不太专业的模型，如 GPT-3.5。...上面讨论的技术包括低投资、高回报的方法（如查询重写和重新排序）以及更密集的过程（如嵌入和 LLM 微调）。技术的选择取决于应用程序的特定要求和约束。
通过提供这些上下文，我们使语言模型能够生成不仅准确且由我们数据库中最新的、最相关的信息支持的响应。...可以采用多种切分方法，例如按特定字符（如逗号、句号、分号）进行切分，或按文本长度切分，确保每段文本都在允许的长度范围内。...随着向量数据库的广泛应用，单纯依靠语义搜索已不能完全满足企业需求。传统的搜索技术（如基于关键词和词频的搜索）再度显示出其价值。因此，混合检索成为RAG中的主流。...它在处理特定术语（如产品名称或专业术语）时效果显著，但对拼写错误和同义词较为敏感，可能忽略一些重要的上下文信息。语义搜索：使用向量的KNN算法进行的语义搜索。...容错性：语义搜索对拼写错误具有较好的容错性，相关性搜索则能精确匹配特定关键词。综合性：通过结合不同的搜索方法，可以更全面地覆盖用户查询，提升召回结果的准确性和相关性。
Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具，特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库，以处理一词多义、多词同义等情况，从而增强搜索的准确性和丰富性。...同义词允许搜索引擎理解和识别这些情况，返回更准确的结果。如：“遥遥领先”和“华为Meta60”同义词。...提高用户体验——用户可能不知道或者忘记了某个特定的术语，但通过使用同义词，他们仍然可以找到他们正在寻找的内容。...行业特定术语——特定行业或领域可能有其专有的术语，同义词可以帮助搜索引擎理解这些术语和更通用的关键词之间的关系。比如：“锤子”在计算机领域和其他领域含义不同。...通过使用同义词，研究数据库可以确保研究者找到所有相关的文献，而不仅仅是使用特定术语的文献。 企业搜索 员工可能不熟悉所有公司内部使用的术语或缩写。比如：WOC和广域网加速是相同的含义。
一、引言 Elasticsearch是一个功能强大的开源搜索引擎，广泛应用于各种数据检索和处理场景。...在Elasticsearch中，过滤器（Filter）是一个核心概念，用于在查询过程中过滤出满足特定条件的文档。在Elasticsearch 7及以上版本过滤器在功能和使用方式上发生了一些变化。...下面我们将通过几个示例来展示如何在Elasticsearch 7及以上版本中使用DSL进行过滤操作。 术语过滤 假设我们有一个包含商品信息的索引，想要筛选出包含特定关键词的商品。...可以使用布尔查询中的filter子句结合term查询来实现术语过滤。...四、优化策略 使用keyword字段进行精确匹配 在构建术语过滤时，应使用keyword类型的字段进行精确匹配，而不是text类型的字段。Text类型的字段会经过分词处理，可能导致不准确的匹配结果。
如 BERT 这样的稠密检索方法通过利用高维向量捕获文本的上下文语义，为搜索技术带来了显著进步。...BERT 利用强大的 Transformer 中的注意力机制，捕捉文档的复杂语境语义，并将其压缩成稠密向量，为查询提供强大且语义准确的检索，从根本上优化了信息检索过程。...其训练过程本质上偏向于训练数据的特点，这使得它在为 OOD 数据集中未见过的文本片段生成有意义的 embeddings 时表现不佳，特别是在含有丰富特定领域术语的数据集中，这一限制尤为突出。...这是因为在词袋算法中，未被识别的术语不是被“学习”，而是被“精确匹配”的。...我们将展示如何在实际应用中利用这些技术，帮助您直观了解它们是如何重新定义信息检索的标准的。
分词 在中文文本中，由于词与词之间没有明显的界限符，如英文中的空格，因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务，如词性标注、句法分析等。...用户可以向jieba库中添加自定义词组，以提高特定领域文本的分词准确性。jieba库考虑到了性能问题，支持并行分词，提高大规模文本处理的效率。...搜索引擎模式：这种模式是在精确模式的基础上，对长词进行再次切分，特别适用于搜索引擎中的分词处理。...创建自定义词典文件：首先，创建一个文本文件，将需要添加到词典中的词汇按照每行一个词的格式列出。例如，如果你的专业领域有特殊术语或者你想加入人名、地名等，都可以在这个文件中添加。...（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，并将这些实体分类到预定义的类别。
对于那些已经熟悉基本矢量搜索概念并想直接跳到如何在ClickHouse中完成矢量搜索的读者，您可以在这里找到第二部分。...这些单词，也称为术语，然后将用于构建一个类似于在书后面找到的索引。该索引将包含文本中每个单词的计数、它们出现的文档ID，称为帖子，以及每个术语在文档中出现的频率的计数。...它假设术语之间存在逻辑与，并且每个术语的分数被简单地求和。多术语搜索可以不那么严格，例如OR，使用更复杂的评分函数，例如BM25和组合术语分数的方法。...通常，特定维度的概念很难推理或附加标签，尤其是在更高维度中，但允许在组合时从概念上理解单词。可能更重要的是，向量还可以用于表示其他数据类型，例如图像和音频。...虽然ANN算法可能并不总是返回确切的K个最近邻，但对于许多应用程序来说，它们通常足够准确。ANN算法在数据集较大且需要快速执行搜索的应用中是有益的。
如今，它们的融合已经开启了全新的应用大门，为众多行业带来了前所未有的变革，同时也面临着一系列挑战。融合带来的创新应用智能地理信息检索以往在GIS中查找地理信息，需要用户输入精确的坐标、地名或专业术语。...以城市规划部门为例，工作人员在规划新的商业区时，通过NLP - GIS融合系统，就能快速定位符合商业发展需求的区域，如交通便利、周边人口密集且消费能力强的地段，提高了规划效率。...例如，将文本中描述的地理位置信息准确映射到GIS的空间坐标上，确保数据的一致性和准确性。...语义理解的复杂性自然语言的语义丰富且灵活，存在一词多义、隐喻、上下文依赖等现象，这给NLP在地理信息处理中的语义理解带来了极大挑战。...在地理领域，专业术语众多，且不同地区可能对同一地理概念有不同的表述方式。例如，“山城”通常指重庆，但在某些特定语境下，也可能指其他多山的城市。
特定总线或网络上的MODBUS协议映射能够在应用数据单元（ADU）上引入一些附加域。...收集目标工控的信息，如版本、内网IP、模块、硬件信息等。 结合对应的NSE脚本进一步拓展，例如自定义空间搜素引擎。...在以上的漏洞列表中，可以得出如下结论： 工控漏洞的案例中，绝大多起因是弱口令(弱口令最多的是123456，其次是admin)、注入类漏洞。...能够挖出工控的精华漏洞的人也是特定的那几位，且在Kcon2015也有过演讲。...挖掘此类漏洞主要解决两个问题 如何找到工控相关的系统和地址 Getshell后，基于工控知识如何操控系统 根据漏洞中的细节可以进一步的复测和拓展，进而为工控系统的漏洞挖掘提供非线性思路。
让我们深入探讨如何在搜索引擎营销中使用AI，以及精通技术的营销人员如何使用AI更好地实现其目标并改善关键绩效指标。 什么是“ AI技术”？ 人工智能技术按照模仿人类行为和能力的能力进行分类。...数据科学家经常将用于实现ML的技术称为算法。算法是一系列分步操作，通常是计算，它们可以在有限的步骤中解决特定的问题。在机器学习中，算法使用一系列有限步骤通过从数据中学习来解决问题。...模型提供的答案越准确，模型从所提供的输入中学习的越好。该算法将模型拟合到数据，并且该拟合过程正在学习中。...对我们情绪状态的压力也是如此。因此，机器学习已成为人类自动化日常工作，节省时间并提高生产率的必要条件。 人工智能如何在搜索引擎算法中使用？...图片来源：GitHub 他们说，由该转换器编写的文本与由人编写的文本几乎没有区别。我决定仔细检查。
1、数据集和仪表板的数据是否可靠？ 数据集和BI是商业决策中最重要的部分，如果这部分数据的准确性都无法保证，那么做出的决策肯定是错误的。 ...了解数据的用户可以通过编写描述和使用标签和词汇表术语对数据进行分类来轻松注释您拥有的数据。 DataHub 还在右侧栏中增加了简单而强大的注释工具。...想了解数据的用户还可以自行利用 DataHub 的搜索功能和数据血缘特性来查找相关资产并了解它们。...对数据进行分类是一种最简单、最强大的数据组织方式，让数据更容易管理。在 DataHub 中，您可以将术语表应用于数据集中的特定列，这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。 ...您还可以为术语表设置继承结构，以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。在下面的示例中，我们将所有标记为“品种”的数据设置为也属于“敏感”的术语，因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。
1、数据集和仪表板的数据是否可靠？ 数据集和BI是商业决策中最重要的部分，如果这部分数据的准确性都无法保证，那么做出的决策肯定是错误的。...想了解数据的用户还可以自行利用 DataHub 的搜索功能和数据血缘特性来查找相关资产并了解它们。...对数据进行分类是一种最简单、最强大的数据组织方式，让数据更容易管理。在 DataHub 中，您可以将术语表应用于数据集中的特定列，这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。...您还可以为术语表设置继承结构，以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。在下面的示例中，我们将所有标记为“品种”的数据设置为也属于“敏感”的术语，因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。...同时，中央管理人员仍然可以通过 DataHub 统一查看您组织中发生的所有数据和业务。 有什么用呢？例如“部门 A 的数据已正确注释，但部门 B 的数据注释不全且杂乱无章”。
此外，系统还需整合自然语言处理（NLP）技术，以确保即便用户的输入术语存在不精确性，也能够准确捕捉到查询背后的深层意图，检索出与用户查询高度相关的数据。...大型语言模型有时会根据不可靠的来源生成响应。 术语混淆。不同来源可能在不同语境中使用相似的术语，导致不准确或混乱的响应。...使用 RAG ，你可以限定模型只使用正确的数据，以确保响应与当前的任务相关且准确。...会话式搜索 RAG 旨在增强我们搜索信息的方式，允许用户通过类似人类的对话而非一系列不连贯的搜索查询来找到所需信息，从而有望超越传统搜索引擎 (如谷歌) 的表现。...真正的任务是将这些信息有效且准确地整合到 AI 的响应中。 会话搜索中的语义误差 使用搜索引擎搜索信息和与聊天机器人交谈之间存在很大差异。
/模式匹配技术 将文档分类，根据分类学组织文档 第三行：识别文本含义和大量文本中各种关系 评估模型性能，检查查准率/查全率/准确性/相关性 向最终用户呈现分析结果 机器学习在文本挖掘中的作用 典型地...根据重要性，得分最高的单词和句子典型地表明潜在的观点，感情或一般主题。 作为过程的一部分，现代工具典型地构建一个文档术语矩阵（DTM），使用加权方法，如词频-逆文档频率法(TF-IDF)。...文本分析学典型地运用机器学习技术，如聚类，分类，关联规则和预测建模来识别潜在内容中的含义和各种关系。然后使用各种方法处理非机构化数据源中包含的潜在文本。...非结构化数据源包括自然语言处理（NLP），语法分析，标记化（明显成分的识别，如单词和N个字尾），词干提取（将单词变体缩减为词干），术语归约（使用同义词和相似度量的小组类术语）和词类标记。...使用Write S3运算符存储结果 下面的视频展示了如何在RapidMiner中使用Write S3运算符将输出结果存储到S3桶中，该桶已经在前面的概述中被设置为RapidMiner的一个连接。
，根据分类学组织文档 第三行：识别文本含义和大量文本中各种关系 评估模型性能，检查查准率/查全率/准确性/相关性 向最终用户呈现分析结果 机器学习在文本挖掘中的作用 典型地，文本挖掘技术根据因子（例如术语频率和分布...根据重要性，得分最高的单词和句子典型地表明潜在的观点，感情或一般主题。 作为过程的一部分，现代工具典型地构建一个文档术语矩阵（DTM），使用加权方法，如词频-逆文档频率法(TF-IDF)。...文本分析学典型地运用机器学习技术，如聚类，分类，关联规则和预测建模来识别潜在内容中的含义和各种关系。然后使用各种方法处理非机构化数据源中包含的潜在文本。...非结构化数据源包括自然语言处理（NLP），语法分析，标记化（明显成分的识别，如单词和N个字尾），词干提取（将单词变体缩减为词干），术语归约（使用同义词和相似度量的小组类术语）和词类标记。...使用Write S3运算符存储结果 下面的视频展示了如何在RapidMiner中使用Write S3运算符将输出结果存储到S3桶中，该桶已经在前面的概述中被设置为RapidMiner的一个连接。
Gartner于2017年首次创造了IBN这一术语。根据定义，IBN由网络软件组成，有助于计划、设计、实现和操作网络，从而提高网络的可用性和灵活性。...企业的业务依赖于网络，如何信任软件来运行他们的网络？ 幸运的是，IBN有一点实用且易于部署，还可以提供自动化的优势：网络验证。 验证网络行为是IT流程自动化的关键 那么，什么是网络验证？...从IT角度来看，这可以主动识别网络中可能最终导致中断的任何潜在错误，同时避免繁琐的手动搜索以隔离问题或执行根源分析。...IBN验证还可以识别网络中任何位置的配置错误，如MTU不匹配、转发环路或IP地址重复等，这些错误可能不会出现在任何特定测试中，也不需要逐个检查设备。 网络验证如何在实践中发挥作用？...）的行为；3）IBN模型必须适应所有协议和服务，如EV**、BGP、MPLS、虚拟网络等。
从用于编写和调试代码的编程助手(如 GitHub Copilot)，到测试(如Codium AI)并找出安全威胁(Socket AI)的助手。...当你第一次读到这句话的时候，可能会觉得有些不可思议，但它准确地概括了目前正在发生的一切，下面让我们在接下来的小节中逐步解读它。...在LLM的产品化调查中，受访者提到的一个关注点是模型的准确性和幻觉问题，这意味着从LLM API中获取期望格式的输出可能需要一些迭代。此外，如果LLM没有所需的特定知识，它可能会出现幻觉。...外部数据：基础模型通常缺少上下文信息(如访问某些特定的文档或邮件)且会很快过期(如GTP-4训练的是2021年9月之前的数据)。...例如，OpenAI已经通过更新其模型来减少生成不适当内容(如仇恨言论)。因此，在Twitter上搜索短语"as an AI language model"现在会显示出无数的机器人账号。
例如，在一些需要特定领域知识的应用中，像法律文书解读或者医学知识问答，微调可以帮助模型更好地理解行业术语和专业表达。...简单来说，大模型微调就是在通用的大模型（如GPT、DeepSeek等）已经具备一定知识的基础上，让模型能够更精确地处理特定领域或特定任务的数据，从而提高其在实际应用中的表现。...准备特定任务的数据： 在微调过程中，需要准备与特定任务相关的小规模数据集。这些数据集通常包含特定领域的文本，例如，法律领域的文书、医疗领域的病例记录等。...RAG的应用场景问答系统：结合检索和生成提高答案的准确性 在传统的问答系统中，如果用户的问题涉及到最新动态或者专业领域，仅凭模型自带的参数知识往往无法准确回答。...你会先拿到一个预训练好的语言模型（如BERT或GPT），再用大量的金融行业文本进行微调，让模型学会理解股市术语、基金交易方式以及银行政策条款。当客户咨询时，模型就能回答一些高度金融化的问题。
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