最近工作中遇到了一个问题:如何对大规模题库去重?公司经过多年的积累,有着近亿道题目的题库,但是由于题目来源不一导致题库中有很多重复的题目,这些重复的题目在检索时,除了增加搜索引擎的计算量外,并不会提高准确率。
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路人在搞计算机之前,是负责小区建设规划的,上级领导安排路人负责一个万人小区建设规划,并提了一个要求:可以快速通过户主姓名找到户主的房子;让路人出个好的解决方案。
Trie树,又称单词查找树、字典树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种,是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。
学习一个工具最直接有效的方式就是阅读它的官方指南,今年我们来学习一下PubMed的最新指南。
BWA基础用法参见:序列比对之BWA 官网:Burrows-Wheeler Aligner (https://bio-bwa.sourceforge.net/)
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词,和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块:
Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。
Tokopedia 是印度尼西亚最大的电商平台,目前拥有逾 9000 万月活跃用户和 860 万家商户,覆盖印尼 98% 的行政区。我们深知,帮助用户迅速并精准地找到想要的商品才是产品语料库的价值所在。正因如此,我们致力于提高用户搜索结果的相关性,并引入了相似度搜索。在 Tokopedia 移动应用端的搜索结果页面上点击 ”...” 按钮,即可选择搜索与当前搜索结果类似的产品。
数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。
由 n(1≤n≤100) 个珠子组成的一个项链,珠子有红、蓝、白三种颜色,各种颜色的珠子的安排顺序由键盘输入的字符串任意给定。蓝色用小写字母b表示,红色用小写字母r表示, 白色用小写字母w表示.
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下,人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升,不少消费者开始关注家庭级安防产品,一方面是应对用户日渐苛刻的需求,而另一方面也是减少人工支出成本,安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施,越来越多的地方普及高清监控,随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息,智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面: 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
为了开始我的安全测试,我首先使用Subfinder来识别与目标域关联的任何子域名。
6、自动词性标注:基于词库+(统计歧义去除计划),目前效果不是很理想,对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
这两个函数都是按字节进行字符串比较,其中strcmp()函数区分大小写,strcasecmp()不区分大小写
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。
分词即为将doc通过Analyzer切分成一个一个Term(关键字),es分词在索引构建和数据检索时均有体现:
导读:冷泉港实验室的研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列——Scalpel,通过复杂的算法精确定位插入或缺失突变的基因组位点,此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。相关研究成果发表于8月18日的Nature Methods上。 人类基因组包含有30亿个碱基,很难想象插入或移除一个DNA碱基会对身体健康产生多大的影响。而实际上,这种插入或删除确实会戏剧性地改变生物功能,甚至造成诸如孤独症或癌症等多种疾病。但是,想要察觉这些突变是十分困难的。最近,冷泉港实验室(CSHL)的一个研究团队
直系同源蛋白的预测在系统发育,比较基因组学等多个领域都占用重要地位,COG数据库开创了同源蛋白数据库的先河,后续又不断有新的数据库涌现,而eggNOG就是目前使用最广泛的数据库之一。
二分类评估是对二分类算法的预测结果进行效果评估。本文将构造出一个水泊梁山的具体实例带领大家梳理相关概念。
BWA-MEM是李恒大神于2010在bioinformatics发布的一款比对软件
在介绍倒排索引之前,我们先来看看什么是索引。索引是数据库当中的概念,维基百科中的说法是“数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据”。可以简单地把索引当成是字典里的检索目录,我们比如我们要查一个叫“index”的单词,通过目录,可以快速地找到字母i开始的位置。索引也是一样,不过我们查找的不再是单词的首字母,而是数据。
敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的、高效的过滤算法是非常有必要的。前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢。我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库、如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配。我就想这个过程肯定是非常慢的。对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正则表达式。但是非常遗憾,这两种方法都是不可行的。当然,在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题,但是Google知道!
Foldseek为结构搜索程序,它可以轻松找到三维结构相似的蛋白质。 Foldseek允许研究人员鉴定结构类似的蛋白质。图片来源:DeepMind 当你发现一种蛋白质时,如何确定其功能?这正是Greg
一、在介绍使用函数处理数据前,先说下使用DBMS(数据库管理系统)处理数据所带来的问题! 1、与几乎所有的DBMS都同等的支持SQL语句(如SELECT)不同,每一个DBMS都有特定的函数,事实上,只有少数几个函数被所有主要的DBMS等同的支持。 比如,像提取字符串的组成部分,ACESS使用MID();DB2、Oracle、Postgre和SQLite使用SUBSTR(),而MySQL和SQL SERVER使用SUBSTRING(); 比如,数据类型的转换,Access和Oracle使用多个函数,每种类型的
众所周知,前两天刷爆程序员朋友圈的思否网站无法访问问题被放大了 N 倍。按说,思否的架构师也是非常厉害的大牛,但是在关键词屏蔽功能上偷了懒,也很可能当初就没设计过这个功能,给遗漏了。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配,随着AGI的爆发,越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术,特别是在RAG领域,增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
本文仿照QQ的用户搜索,搭建一个中文+拼音的混合检索系统,并高亮显示检索字段。全文共分为以下几部分:
本文为.NET开发者们分享一款轻量级开源的将数字编码成字符串的加密(短ID生成)工具类库—Hashids.net。
加密后的数据对模糊查询不是很友好,本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路。
在机器学习中,数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外,其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中,机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。
我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好,本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路,希望对大家有所启发。
在文档管理软件里,二叉树的遍历算法如同在细心编排舞台,将文档数据有序地呈现。又像是潺潺流水,将一个个节点串联而成,每个节点犹如明珠,蕴含着左右两个子节点的可能。文档管理软件借助二叉树,将文档索引、文件夹构造等事宜娴熟布局,让用户宛如游览花园,轻松快捷地翻阅、寻觅和获取各类文档。
PostgrSQL有个模块叫pg_trgm,可以对字符串来进行比较相似度,并通过加GIST或者GIN索引来达到提速的效果。在一般的RDBMS中这种需求都会进行全表扫描的,但是PG如果加了这个模块,在一定场景下就可以使用索引来提速了。 一、背景 我们有一个需求根据人员的拼音码(或者药品的拼音码)进行搜索,因为拼音码不一定是全的,故通常给的方案是模糊搜索,在拼音码的首尾两端各加一个百分号,但是效率通常很慢,一般情况下也不建议这么做。 二、环境 OS:CentOS 6.5 DB:PostgreSQL 9.3 三、步骤 1.因为DB是通过源码编译的,所以创建很简单,只要添加一个扩展
文章作者博客微信公共账号:hadoop123(微信号为:hadoop-123),分享hadoop技术内幕,hadoop最新技术进展,发布hadoop相关职位和求职信息,hadoop技术交流聚会、讲座以及会议等。二维码如下: hadoop123 1、常见数据结构 线性:数组,链表,队列,堆栈,块状数组(数组+链表),hash表,双端队列,位图(bitmap) 树:堆(大顶堆、小顶堆),trie树(字母树or字典树),后缀树,后缀树组,二叉排序/查找树,B+/B-,AVL树,Treap,红黑树,splay树
亚马逊网站验证码全部由英文字母组成,每个字母的形式也是多样的,通过Tesseract-OCR技术识别效率还是比较低,非常不理想。这里采用向量空间技术进行训练识别,经测试,识别率可达到95%,这个识别率通过训练库的不断增加还可继续提高。下面废话不多说,直接上干货。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好,本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路,希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储,常见的有:密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息,这些信息对加解密的要求也不一样,比如说密码我们需要加密存储,一般使用的都是不可逆的慢hash算法,慢hash算法可以避免暴力破解(典型的用时间换安全性)。 在检索时我们既不需要解密也不需
来源:ningyu1.github.io/20201230/encrypted-data-fuzzy-query.html 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好,本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路,希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储,常见的有:密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息,这些信息对加解密的要求也不一样,比如说密码我们需要加密存储,一般使用的都是不可逆的慢hash算法,慢hash算法可以避免暴力破解(典
我们常常需要一次匹配零个、一个或多个字符,因此需要使用一些表示数量的符号,下表列出了常用的表示数量的符号。
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日志服务提供 日志服务控制台 内嵌到其他系统的能力,满足不需要登录腾讯云控制台即可查询分析日志的诉求。通过内嵌日志服务控制台页面,可以给用户带来以下方便:
当你看到一株未曾见过的植物,你可以打开百度APP,拍照搜索,找到相关信息;当你看到朋友穿了一件你特别喜欢的衣服,你也想买一件,你可以通过淘宝APP的拍立淘功能,找到商品;当你到达一个陌生的地方,你可以通过微信APP对着当地的街区或者建筑物拍一张照片,来定位你的详细位置。这背后都是强大的以图搜图技术。
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
在 MySQL下,在进行中文模糊检索时,经常会返回一些与之不相关的记录,如查找 "%a%" 时,返回的可能有中文字符,却没有a字符存在。本人以前也曾遇到过类似问题,经详细阅读MySQL的Manual,发现可以有一种方法很方便的解决并得到满意的结果。
作者 | wagslane 译者 | 火火酱,责任编| Carol 出品| 区块链大本营(ID:blockchain_camp ) 本文对哈希函数进行简要的介绍,旨在帮助读者理解为什么要使用哈希函数,以及其基本工作原理。文中将省略具体证明和实现细节,而将重点放在高级原理上。 为什么要使用哈希函数 哈希函数被广泛应用于互联网的各个方面,主要用于安全存储密码、查找备份记录、快速存储和检索数据等等。例如,Qvault使用哈希散列将主密码扩展为私人加密密钥。 (Qvault:https://qvault.io/)
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