的排序字段然后再次构建一个最终的排好序的文档集合list，这个步骤的过程全部维持在内存中操作，而且如果排序数据量巨大的话，非常容易就造成solr内存溢出和性能缓慢。...，大多数人的场景中，不一定能用到，后面会单独写一篇文章介绍。...（四）DocValues的种类 在lucene的枚举类DocValuesType 中，我们可以看见它声明了六个常量： 1, NONE 不开启docvalue时的状态 2, NUMERIC...下面是在lucene中存储docvalue例子，一个是string类型，一个是数值类型，分词类型在这里没有意义，不再提及： ? 如何读取： ?...最后再提一点，在和solr和es中，如果想要在自己写的插件中读取docvalue的值，读取方法和lucene的差不多，需要注意doule和float的的值转换。
该工具通过计算 Moran’s I 指数值、z 得分和 p 值来对该指数的显著性进行评估。p 值是根据已知分布的曲线得出的面积近似值（受检验统计量限制）。...例如，在参数假设检验中，当对总体分布的参数作出原假设 H0 后，先承认总体与原假设相同，然后根据样本计算一个统计量，并求出该统计量的分布，再给定一个小概率（一般为 0.05，0.01 等，视情况而定），...因此，空间统计工具箱中的很多工具都要求用户在执行分析之前为空间关系的概念化表述参数选择一个值。...分为两种： EUCLIDEAN —两点间的直线距离 MANHATTAN —沿垂直轴度量的两点间的距离（城市街区）；计算方法是对两点的 x 和 y 坐标的差值（绝对值）求和。 指数： 选择幂值。...3、通过空间权重矩阵计算莫兰I指数，分析毒品犯罪与空间位置的相关性。
IDI，综合判别改善指数，也适用于评价不同模型优劣的，比起NRI，IDI能够从整体角度对模型进行评价，和NRI一起使用效果更佳！...logistic模型的IDI 生存资料的IDI logistic模型的IDI 二分类变量的IDI计算使用PredictABEL包。...使用survival包中的pbc数据集用于演示，这是一份关于原发性硬化性胆管炎的数据，其实是一份用于生存分析的数据，是有时间变量的，但是这里我们用于演示logistic回归，只要不使用time这一列就可以了...生存资料的IDI 生存资料的IDI计算使用survIDINRI包计算。 # 安装R包 install.packages("survIDINRI") 加载R包并使用，还是用上面的pbc数据集。...以上就是IDI的计算方法。 除此之外，随机森林、决策树、lasso回归等也是可以计算IDI的，后面会继续介绍。 以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！
晚上在测试Lucene搜索时，对于 AND 与 + 的区别研究了下 索引库中有四条记录，分别是 no:300900002071 name:情侣装*休闲女装 no:300900002069 name:...400000480418 name:情侣完美坠 no:400000480155 name:天然翡翠项链 如果用以下字符串来搜索 (name:情侣) + (no:400000480155) 本来是想搜索出name中包含...如果改为 (name:情侣) OR (no:400000480155) 或 (name:情侣) (no:400000480155) 结果正常，即同时搜索出name中包含"情侣"，或no为400000480155...的记录 从这里可以看出OR与空格，作用相同 个人体会: 搜索时括号内的值，可以理解为一个变量，其前面可以加上"修饰"的操作符号: "+"或"-"号，表示必须包含，或不得包含 (name:情侣)...不用任何逻辑符号符(即AND,OR,NOT)时，多个条件放在一起，整个表达式的意义，就由带+号的条件共同决定(比如上面提到的 (no:400000480155) +(name:情侣) 和 (name:情侣
植被指数 根据植被的光谱特性，将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成了各种植被指数。...植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量,目前已经定义了40多种植被指数,广泛地应用在全球与区域土地覆盖、植被分类和环境变化,第一性生产力分析,作物和牧草估产、干旱监测等方面;并已经作为全球气候模式的一部分被集成到交互式生物圈模式和生产效率模式中...今天主要说一下如何使用GEE计算归一化植被指数（NDVI）。...GEE在计算NDVI时候可以有以下三种方式，每一种方式都可以正常计算出所需要的结果，但是为了简化代码我们常用的还是第三种方式。...也就是比如roi是一个矩形， //那么在图表中这个点的值就是矩形内所有像素值求平均。
景 最近要做个高亮的搜索需求，以前也搞过，所以没啥难度，只不过原来用的是Lucene，现在要换成Solr而已，在Lucene4.x的时候，散仙在以前的文章中也分析过如何在搜索的时候实现高亮，主要有三种方式...，具体内容，请参考散仙以前的2篇文章： 第一：在Lucene4.3中实现高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/1953409 第二：在Solr4.3中服务端高亮的方式...，返回给前台js，便于正则替换，关于把句子分词，可以用lucene也可以用solr，方式分别如下（代码显示比较乱，可以直接点击底部左下角阅读原文）： 在Lucene中： Java代码 ?...System.out.println(term.toString()); } ts.end(); ts.close(); } 在solr中，...results.add(token.getText()); } } 在solr中，方式2： Java代码 ?
I）计算在Arcgis中的实现。...全域莫兰指数 首先请注意，在Arcgis中计算莫兰指数时只能使用矢量数据进行计算。所以如果需要计算一个栅格数据的莫兰指数的话，建议先转换成矢量数据再进行计算。...计算全域莫兰指数的工具为【工具箱——Spatial Statistics Tools——分析模式——空间自相关（Moran I）】 输入要素与需要计算莫兰指数的字段 关于生成报表，建议勾选，...关于【空间关系的概念化】的选择，指路虾神的文章→白话空间统计之五：空间关系的概念化（上） 局域莫兰指数 局域莫兰指数与全域莫兰指数的计算使用的并不是同一个工具，作者刚刚开始用Arcgis计算局域莫兰指数时也迷惑了一下...hhh 计算局域莫兰指数的工具在【工具箱——Spatial Statistics Tools——聚类分布制图——聚类和异常值分析（Anselin Local Moran I）】 与全域莫兰指数几乎同样的设置
文档索引：给定一个文档，将其添加到索引中 文档检索：给定查询，从索引中检索最相关的文档。 下图说明了这是如何在Lucene中完成的。 p1.png 指数结构 文档和查询都以一句话表示。...之后，我们计算这个文档的词频。...促进因素有效地增加了有效影响文件或领域重要性的词频。可以通过以下方式之一将文档添加到索引中; 插入，修改和删除。通常情况下，文档将首先添加到内存缓冲区，内存缓冲区组织为RAM中的倒排索引。...在后台，当M段文件被累积时，Lucene将它们合并成更大的段文件。请注意，每个级别的段文件大小呈指数增长（M，M ^ 2，M ^ 3）。...TopR列表：对于每个发布列表，我们创建一个额外发布列表，其中包含原始列表中具有最高TF（词频）的前R个文档。当我们执行搜索时，我们在此topR列表中执行搜索，而不是原始发布列表。
之前也介绍过几个计算多样性的包，包括vegan，iNEXT,fossil等。...见 物种数量及多样性的外推 SpadeR是2016年发表的较新的R包，汇集了几乎所有常见的多样性计算和估计的方法，计算基于个体(丰度)数据或基于采样单元(发生率)数据的各种生物多样性指数和相关相似性指标...) 2ChaoShared(ChaoSharedData$Abu,"abundance",se=TRUE,nboot=200,conf=0.95) 3#结果太多不放了 4.SimilartyPair，计算两群落的相似性指数...SimilarityPairData$Abu,"abundance",nboot=200) 3#结果也很丰富，包括了除Jaccard and Sorensen以外其他多种指标 5.SimilarityMult，计算多个群落的相似性指数...6.Genetics，计算基因数据的等位基因不相似性 感兴趣可以自己试用一下~ END
lucene3.0 lucene中有如下的类层次： org.apache.lucene.util.AttributeSource org.apache.lucene.analysis.TokenStream...AttributeImpl的派生类中定义。...中。...Lucene中AttributeSource作为TokenStream父类的原因的 2.1 TokenStream的作用是从给入的文本中不断解析出Token，具体的做法是TokenStream有方法incrementToken...，如果使用上述方法实现TokenStream，则必然嵌套流的每层流都将有自己的属性实例，而层次之间可能会出现同样的属性，也就是说同样的属性实例在流层次中可能会有多个，这样是没有必要的，也就是说对相同的属性在流层次中只有一个实例就可以满足分析的需求了
在Lucene和es中这种相关性称为得分。 在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解： 一个词条在某篇文档中出现的次数越多，该文档就越相关。...以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。...4.2 Lucene 评分公式 之前的讨论Lucene默认评分公式被称为TF-IDF，一个基于词频和逆文档词频的公式。Lucene实用评分公式如下： 你以为我会着重介绍这个该死的公式？！...另一个原因是，boost值是以降低精度的数值存储在Lucene内部的索引结构中。只有一个字节用于存储浮点型数值（存不下就损失精度了），所以，计算文档的最终得分时可能会损失精度。...是的，在es中，一个文档要比另一个文档更符合某个查询很可能跟我们想象的不太一样！ 这一小节，我们来研究下es和Lucene内部使用了怎样的公式来计算得分。
一、Lucene的计分函数（Lucene’s Practical Scoring Function） 对于多术语查询，Lucene采用布尔模型（Boolean model）、词频/逆向文档频率（TF/IDF...只要一个文档与查询匹配，Lucene就会为查询计算分数，然后合并每个匹配术语的分数。这里使用的分数计算公式叫做 实用计分函数（practical scoring function）。...t 对于文档 d 的权重和 #5 tf(t in d) 是术语 t 在文档 d 中的词频 #6 idf(t) 是术语 t 的逆向文档频次 #7 t.getBoost() 是查询中使用的 boost #8...词频的计算方式如下： tf(t in d) = √frequency #1 #1 术语 t 在文件 d 的词频（tf）是这个术语在文档中出现次数的平方根。...有三种衰减函数——线性（linear）、指数（exp）和高斯（gauss）函数，它们可以操作数值、时间以及 经纬度地理坐标点这样的字段。
在Lucene和es中这种相关性称为得分。 在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解：一个词条在某篇文档中出现的次数越多，该文档就越相关。...以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。...4.2 Lucene 评分公式之前的讨论Lucene默认评分公式被称为TF-IDF，一个基于词频和逆文档词频的公式。Lucene实用评分公式如下：你以为我会着重介绍这个该死的公式？！...另一个原因是，boost值是以降低精度的数值存储在Lucene内部的索引结构中。只有一个字节用于存储浮点型数值（存不下就损失精度了），所以，计算文档的最终得分时可能会损失精度。...是的，在es中，一个文档要比另一个文档更符合某个查询很可能跟我们想象的不太一样！ 这一小节，我们来研究下es和Lucene内部使用了怎样的公式来计算得分。
本文使用Lucene代码版本: 8.7.0 前言 本文学习一下.doc文件的格式与内容。 doc文件中存储了每个term对应的所有docId,及词频信息. .doc文件整体结构 ?...PackedDocFreqBlock: 与上面对应的词频信息编码。 VIntDocDelta: docId增量编码的变长Int编码，在最后一个不一定够128个的块中，所有值使用变长int编码....VIntFreq: 与上面对应的词频编码。...在org.apache.lucene.codecs.lucene84.Lucene84PostingsWriter#finishTerm中，如果此时内存中还有不足128个doc信息，不够进行一次PackedInt...而对于其中相关信息的生成及计算方式，并不涉及.
这个流中存储了分词的各种信息，可以通过TokenStream有效的获取到分词单元。...过滤完之后，把所有的数据组合成一个TokenStream；以下这图就是把一个reader转换成TokenStream： 这个TokenStream中存有一些属性，这些属性会来标识这个分词流的元素。...下面截了lucene4.10.1源码中的图： 其中有3个重要的属性，CharTermAttribute（保存相印的词汇），OffsetAttribute（保存各个词汇的偏移量），PositionIncrementAttribute...; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute..._35); Analyzer a2 =new StopAnalyzer(Version.LUCENE_35); Analyzer a3 =new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE
= function(centered, scale, region) { // 图像转为一维数组 var arrays = centered.toArray(); // 计算协方差矩阵...// 波段与波段之间的协方差 var covarArray = ee.Array(covar.get('array')); // 执行特征分析，并分割值和向量。...var eigens = covarArray.eigen(); // 特征值的P向量长度 var eigenValues = eigens.slice(1, 0, 1);...//计算主成分载荷 var eigenValuesList = eigenValues.toList().flatten() var total = eigenValuesList.reduce...principalComponents=principalComponents // 抛出一个不需要的维度，[[]]->[]。
你、我、他、的、地、了、标点符号......这些需要为其创建索引吗？ 这种词一般称为停用词，不会被索引。 6. 复杂的相关性计算模型 tf-idf 词频-逆文档率模型。 向量空间模型。...Tf-idf 相关性计算模型详解 ---- 1. tf tf: term frequency 词频，指一个词在一篇文档中出现的频率。...tf_(t,d) = 词t在文档d中的出现次数 / 文档d的总词次数。 2. df df: document frequency 词的文档频率，指包含某个词的文档数(有多少文档中包含这个词)。...idf_t = log(文档集的总文档数/(包含词t的文档数+1))，+1是为了避免除 0。 4. tf-idf相关性计算模型 (tf-idf)_t = tf_{t,d} * idf_t 4....Lucene: Apache 顶级开源项目，Lucene-core 是一个开放源代码的全文检索引擎工具包。
Lucene的存储和搜索都与底层的索引文件息息相关，Lucene发展过程中，也不断对索引文件格式进行优化和调整： 基于FST(Finite State Transducer) 数据结构优化Term Index...每个DWPT都有一定的内存空间，Document执行完索引流程后，索引数据保存在内存中，当触发一定条件后，才刷新(flush)到文件系统，触发条件如下： 超过IndexWriterConfig中定义的ramBufferSizeMB...：Term向量，与Term文本和TF(词频相关) Per-document values：以Document Number为键值，预先将搜索的汇总结果存储到内存中，便于scoring factors(打分因子...)打分计算，以加速搜索 Live documents：存储当前没有被删除的Document信息 Point values：存储数值型索引Field，便于快速的数值Range查询，以KD-tree数据结构保存...Directory列表； .tip: Term Directory的索引，加速Term的查找； .doc: Term值和词频信息； .pos: Term在各个Doc下的位置信息; .pay: Term
的计分函数 Lucene’s Practical Scoring Function 对于多术语查询，Lucene采用布尔模型（Boolean model）、词频/逆向文档频率（TF/IDF）、以及向量空间模型...只要一个文档与查询匹配，Lucene就会为查询计算分数，然后合并每个匹配术语的分数。这里使用的分数计算公式叫做 实用计分函数（practical scoring function）。...t 对于文档 d 的权重和 tf(t in d) // tf(t in d) 是术语 t 在文档 d 中的词频 · idf(t)²...的权重和 词频 Term frequency 术语在文档中出现的频度是多少？...词频的计算方式如下： tf(t in d) = √frequency // 术语 t 在文件 d 的词频（tf）是这个术语在文档中出现次数的平方根。
虽然每个分片只能分配给一个节点，但每个索引的多个分片可以在多个节点上实现计算并行。 每个分片是由单个 Lucene 索引 组成。一个 Lucene 索引由多个只读段组成。...Lucene 中的分段量化 每个 Lucene 段存储以下内容：单个向量、HNSW 图索引、量化向量和计算的分位数。为了简洁，我们将重点介绍 Lucene 如何存储量化和原始向量。...适应变化的量化 由于 Lucene 定期刷新到只读段，每个段仅对所有数据有部分视图。这意味着计算的分位数仅适用于整个数据的样本集。如果您的样本足够代表整个语料库，这不是问题。...但 Lucene 允许以各种方式对索引进行排序。因此，您可能会按某种方式排序数据，从而对每段的分位数计算产生偏差。另外，您可以随时刷新数据！您的样本集可能非常小，甚至只有一个向量。...在极端情况下，合并后的分位数与任何原始分位数差异显著。在这种情况下，我们将从每个段中抽取样本并重新计算分位数。 量化性能与数据 那么，它快吗？召回率还好吗？
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