接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。...带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。 匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f（q，d）（或条件概率分布 P（r∣q，d））的匹配模型。...学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，......2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。
图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...通过在匹配和比较现有技术的同一观点下统一这两个任务，我们可以为问题提供更深刻的见解和更强大的解决方案。而且，统一这两个任务也具有实际和理论意义。 搜索和推荐已经在一些实际应用中结合在一起。...在某些生活方式应用中，当用户搜索餐厅时，将根据相关性（查询-餐厅匹配）和用户兴趣（用户-餐厅匹配）返回结果。...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。
接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...具体来说，我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法，包括偏最小二乘（PLS）【2】，潜在空间中的规则化匹配（RMLS）【3】，以及监督语义索引（SSI）【4】【5】。...让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。 方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqTLd。...2.3.3 监督语义索引 在 PLS 和 RMLS 中可以做一个特殊的假设；即query空间和文档空间具有相同的维度。例如，当query和文档都表示为词袋时，它们在查询和文档空间中具有相同的维度。
经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。...Listwise Loss Function 在搜索和推荐中，源对象（例如，查询或用户）通常与多个目标对象（例如，多个文档或项目）相关。用于搜索和推荐的评估措施通常将目标对象列表作为一个整体来处理。...排序学习【7】【8】是学习一个表示为 g（x，y）的函数，其中x和y分别是查询中的查询和文档以及推荐中的用户和项目。...例如，在搜索中，排序函数 g（x，y）可能包含有关x和y之间关系的特征，以及x上的特征和y上的特征。相反，匹配函数 f（x，y）仅包含有关x和y之间关系的特征。...当排名函数 g（x，y）仅包含匹配函数 f（x，y）时，只需要学习即可进行匹配。 在搜索中，x上的特征可以是查询x的语义类别，y上的特征可以是PageRank分数和文档y的URL长度。
如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。 在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...此后，搜索引擎从用户那里进行查询（多个关键字）。该查询描述了用户的信息需求。从索引中检索相关文档，将其与查询匹配，并根据它们与查询的相关性对其进行排名。...例如，如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣，则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎，并获得有关该主题的新闻报道。 与搜索不同，推荐系统通常不接受查询。...搜索的基本机制是“拉”，因为用户首先发出特定的请求（即提交查询），然后接收信息。推荐的基本机制是“推送”，因为向用户提供了他们没有明确要求的信息（例如，提交查询）。...这里的“受益人”是指在任务中要满足其利益的人。在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...受统计机器翻译 (SMT) 的启发，研究人员还考虑利用翻译技术来处理Query文档不匹配问题，假设Query使用一种语言而文档使用另一种语言。【6】利用基于单词的翻译模型来执行任务。...【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。...【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。 在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。...例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。
接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。...匹配模型可以表述为： image.png image.png image.png 参阅《深入理解Spark ML：基于ALS矩阵分解的协同过滤算法与源码分析》...FISM 的模型公式为： image.png 这迫使正（观察到的）实例的分数大于负（未观察到的）实例的分数，边距为 1。...两种损失之间的主要区别在于，BPR 将正例和负例之间的差异强制尽可能大，而没有明确定义余量。...FM 的输入是一个特征向量 x = [x1, x2, … . . , xn] 可以包含用于表示匹配函数的任何特征，如上所述。因此，FM 将匹配问题视为监督学习问题。
视觉搜索以及所需的训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...这可以找到不同大小的物体。 我们开发了一种“refining”搜索的交互式方法，使得匹配不只是基于单个片段，而是基于多个片段。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...然而，在我们的例子中，我们选择测试一种更简单的启发式来匹配船：我们在排序中从M之前选择了100个随机的片段(正样本)，在N之后选择了100个随机的片段(负样本)。...这些片段组成了一个200个样本的比较集。对于M和N之间的每个片段，我们找到与比较集中描述符最相似的两个片段。如果这两个片段都是正样本，片段被接受为一条船，并且片段的轮廓被保存为一个多边形。
当我们在电商平台的用户表中执行类似 SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%张%' 的查询时，即使username字段建立了BTREE索引，查询性能仍可能急剧下降...这种低效查询在百万级数据表中可能导致响应时间从毫秒级跃升至秒级。...）三、实战应用场景3.1 电商搜索优化某电商平台商品表包含200万条记录，product_name字段建立索引后：-- 低效查询SELECT * FROM products WHERE product_name...腾讯云TBase采用此架构实现： 索引计算节点无状态化，可快速弹性扩容 支持跨库索引联邦查询，如同时对MySQL和MongoDB的email字段执行LIKE '%@tencent.com' 提供索引流量染色功能...开发者需关注云厂商的最新能力发布，在架构设计中预留扩展接口以适应技术变革。
引言 在搜索场景中，由于用户搜索词Query和检索文本Document之间存在大量表述不一的情况，在文本检索框架下，此类文本不匹配导致的漏召回问题严重影响着用户的体验。...这就要求美团搜索场景的查询改写在多个业务场景下要强相关且高效率，算法层面需要解决覆盖问题、准确率问题以及多业务问题。...但相应的缺点是，Session时间切割不好确定，并且序列中每个搜索词之间的关联方式比较隐蔽，甚至可能没有相关关系。...根据环境给的反馈分数基于权重叠加后生成归一化的Reward，这里根据业务场景和实际问题做了多轮迭代，设计了加权的反馈打分器，分别给搜索、用户行为、语义判别、字面匹配度几个方面不同的权重，最终归一化到0-...向量检索近几年在业界各大公司均有尝试，我们认为在非商户名搜索流量以及商品搜索流量上还有巨大的挖掘空间，结合美团场景中商户多字段、多服务、多业务的难点，模型的变体有非常多可尝试的点，我们会在后续的文章介绍在线向量化检索方向的探索
业务天然存在高频和低频特性（比如外卖和旅游），导致模型的训练数据中多业务样本数量不平衡。 各个业务往往有自己不同的主目标，如何满足不同业务的目标，最终能够提升搜索的用户体验。...本文分享了美团搜索中的多业务排序建模优化工作，我们主要聚焦在到店商家多业务场景，后续的内容会分为以下四个部分：第一部分是对美团搜索排序分层架构进行简单介绍；第二部分会介绍多路融合层上的多业务融合建模；第三部分会介绍精排模型的多业务排序建模...对于业务意图模糊的搜索词，比如用户搜索“五道口”，需要根据用户、查询词、场景等多种因素来综合判断用户的业务意图。...这种基于配额对多路召回结果进行合并的做法在搜索、推荐场景中十分常用，比如淘宝首页搜索、美团推荐等。 为了多路召回的灵活接入，适配美团搜索业务的发展，我们不断迭代搜索配额模型。...独立子网络拆分 考虑到酒店和旅游在美团大搜排序策略的流量里面占比较少，而针对小流量的相关优化在目前统一的 Embedding&MLP 模型结构里面很难体现，我们尝试了如图 6 所示的人工自定义多塔模型
再比如，java代码中一个函数/方法都是由嵌套的{}构成的，如何准确的从源码文件中找出一个方法也需要对{}递归匹配或叫嵌套匹配。...对Perl等还不了解，本文关注的是.Net Framework正则表达引擎来实现符号的递归匹配。 在.Net Framework中这个特性是由《平衡组定义》来实现的。...匹配“3+2^((1-3)*(3-1))”中的“((1-3)*(3-1))” 如果要匹配java代码中的一个方法。。。上面的表达式要稍微修改下。...[\n\r\t ]*>部分用于匹配匹配最外层号以及内部的所有嵌套，这样，不仅可以适应这样的单层号，还可以用于>这种复杂类型的泛型方法定义 注意： 关于在源码中嵌套匹配...{}，这个表达其实是有隐含缺陷的:如果""字符串中包含了不匹配的{},这个表达式是无法匹配的。
关于EvilTree EvilTree是一款功能强大的文件内容搜索工具，该工具基于经典的“tree”命令实现其功能，本质上来说它就是“tree”命令的一个独立Python 3重制版。...但EvilTree还增加了在文件中搜索用户提供的关键字或正则表达式的额外功能，而且还支持突出高亮显示包含匹配项的关键字/内容。 ...工具特性 1、当在嵌套目录结构的文件中搜索敏感信息时，能够可视化哪些文件包含用户提供的关键字/正则表达式模式以及这些文件在文件夹层次结构中的位置，这是EvilTree的一个非常显著的优势； 2、“tree...，在/var/www中寻找匹配“password = something”的字符串： 样例二-使用逗号分隔的关键字搜索敏感信息： 样例三-使用“-i”参数只显示匹配的关键字/正则式内容（减少输出内容长度...）： 有用的关键字/正则表达式模式 搜索密码可用的正则表达式 -x ".{0,3}passw.{0,3}[=]{1}.{0,18}" 搜索敏感信息可用的关键字 -k passw,db_
用模式Px对应的多模式规则集合的大小来替代H(X|Y)，用它作为非常不严谨的“熵”值。集合中的规则个数越少，则优先选用这个集合中的规则作检查。...举实例简述匹配方法： 输入字符串 “xxxx铁王座xxxxx”undefined匹配到模式“铁王座”时，检查“单模式规则查询表”，发现该模式在表中，迅速命中Rule1。...如果业务只需要发现一个匹配规则，此时就可以快速结束其它逻辑。 输入字符串 “xxx提利昂xxxx雪诺xxxx”undefined匹配到“提利昂”时，检查“单模式规则查询表”，没有匹配。...匹配到“雪诺”时，检查“单模式规则查询表”，没有匹配。 把“雪诺”和“提利昂”合在一起生成一个唯一key，查“双模式规则建查询哈希表”，命中。...这里，就体现出来了简化“熵”的缺点，在实际应用中，如果算得严谨的熵值，会较大概率地先选择“守夜人”模式对应的多模式规则，一击即中！
前言 今天发现了一个更高级的函数instr()，所以今天就介绍介绍这个函数。这个函数俗称字符查找函数，但是也可以用来做模糊查询。...格式二： instr( C1,C2,I,J ) -----》说明： instr(源字符串, 目标字符串, 起始位置, 匹配序号) C1 被搜索的字符串 C2 希望搜索的字符串 I 搜索的开始位置,默认为...1 J 出现的位置,默认为1 描述为：在C1中搜索C2，从第 I 个位置开始搜索(包括这个I)，直到出现第J次C2，返回这个序号，（I 也可以为负数，表示从倒数第一个位置开始数，但是返回的序号还是从正的数的那个序号...） 注：在Oracle/PLSQL中，instr函数返回要截取的字符串在源字符串中的位置。...' 表示字段不包含“关键字”的所有 /*这两条查询的效果是一样的*/ select * from tableName where name like '%hello%'; select * from
多模式匹配与条件判断：如何在 JDK 17 中实现多分支条件的高效处理？ 粉丝提问： JDK 17 中的多模式匹配是如何优化条件判断的？如何用这种新特性高效处理复杂的多分支逻辑？...本文将详细解析 JDK 17 引入的多模式匹配特性，展示其在复杂条件判断中的应用，并通过代码示例演示如何简化多分支处理逻辑。 正文 一、什么是多模式匹配？...多模式匹配 是 JDK 17 的新特性，主要用于增强 switch 表达式和语句的功能。 允许在一个 case 分支中同时匹配多个条件。...三、JDK 17 中的多模式匹配 多模式匹配通过增强 switch 表达式，将条件判断逻辑更加简洁化。 1....简化代码 通过模式匹配，直接将类型检查、绑定和逻辑判断集成到 case 分支中，减少冗余代码。 2. 提升可读性 多模式匹配将复杂的条件逻辑清晰地表达为分支结构，易于维护和扩展。 3.
因为项目的需要，设计了一个满足特定需要的代码自动生成工具。在开发过程中需要根据方法名和方法参数类型数组在指定的类中根据java编译器的规则找到与之最匹配的泛型方法。...当然java器肯定知道，但它是用什么规则进行匹配的呢？...，发现java编译器在匹配泛型方法时，对参数的匹配是遵循从左到右的顺序来一个个检查的，根据这个规则写了下面的方法来实现泛型方法的精确匹配。.../** * @param clazz 要搜索的类 * @param name 方法名 * @param parameterTypes 希望匹配的参数类型数组 *...，可能会出现返回并不匹配方法的结果，不过在我的应用场景中有别的措施做了保证，所以不会有问题，你可以根据自己需要再补充一些检查代码。
如何基于EdgeOne下的DeepSeek模版搭建一个ai网站下面我们就使用EdgeOne里面的DeepSeek模版搭建一个deepseek问答的网站，并且还能装载上我们的自己的域名进行访问操作还没有使用过...我们先打开Cursor，并且一定版本是最新版本的打开到settings进入到设置里面添加新的MCP服务器那么我们就输入下面的代码就行了，在任何支持 MCP 的客户端中，您也可以使用以下 JSON 配置：... 分析中....div> 处理中....不会部署网站的小白完全可以用EdgeOne的MCP Server体验下部署网站的快速体验吧！
例如数据导入类的任务，往往需要消耗比较大的IO、网络带宽，而CPU资源消耗不大。而复杂查询类任务往往对CPU的资源消耗非常大。...此外，优化器也会判断查询中的filter是否可利用存储层索引，尽量把可被存储层识别的filter下推至存储层利用索引加速过滤，减少与计算层之间的数据传输。...5 数据加载优化 相比较于原有架构，计算存储分离多了一次远程的数据访问，这对查询的延迟、吞吐会有比较大的影响。我们做了如下几个方面的优化： 合并网络连接。...网络模块异步加载，将数据放入buffer中，Resharding算子从buffer中获取数据，让CPU、网络IO充分并行。...对于计算层来说，只要存储层能够提供足够的数据吞吐，确保计算层的CPU能够打满，那么计算存储分离不会降低查询的处理吞吐，当然相比于不分离模式，会多消耗资源。
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