「@Author：Runsen」 在上次写道关于数据结构的图，图的算法的考点只有一个：最短路问题。...最短路问题常用Dijkstra算法解决 Dijkstra算法 Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。...比如，上图Dijkstra算法就是不断地寻找开始节点到邻居节点的所有的路径，将最初的距离设置为最短距离，然后不断的更新节邻居节点的最短距离，直到最远的节点的最短距离求解出来的过程。...「把Dijkstra 算法应用于无权图，或者所有边的权都相等的图，Dijkstra 算法等同于BFS搜索。」 多点求解 在很多的时候，要求输入一组点，然后求出输入一个起始点，得到无向图最短路径。...之所以更新U中顶点的距离，是由于上一步中确定了k是求出最短路径的顶点，从而可以利用k来更新其它顶点的距离；例如，(s,v)的距离可能大于(s,k)+(k,v)的距离。
命令如下： GEODIST location-set location-x location-y [unit] 可选参数 unit 用于指定计算距离时的单位，它的值为下面的一个： m 表示单位为米。...GEORADIUSBYMEMBER location-set location radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [COUNT count] 这两个命令都是用来查找特定范围地点的功能...，但是指定中心点的方式不同：georadius 使用的是用户给定的经纬度，而 georadiusbymember 则使用存储在位置集合里面的某个地点作为中心点。...； 在默认情况下， GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 的结果是未排序的， ASC 可以让查找结果根据距离从近到远排序， 而 DESC 则可以让查找结果根据从远到近排序； COUNT...qianmen" 2) "0.9349" 2) 1) "nanluoguxiang" 2) "2.7812" 3) 1) "shichahai" 2) "3.2521" 我们需要返回按照最远距离排序
System.out.println(article.toString()); // } return "添加数据"; } /** * geo_distance: 查找距离某个中心点距离在一定范围内的位置...geo_bounding_box: 查找某个长方形区域内的位置 geo_distance_range: 查找距离某个中心的距离在min和max之间的位置 geo_polygon...: 查找位于多边形内的地点。...在查询方法中，我们构建了一个查询100米范围内、按照距离远近排序，分页每页50条的查询条件。...可见，ES完成地理位置的查询还是非常快的。适用于查询附近的人、范围查询之类的功能。
几种不同类型的GGE双标图 1.1 基本图形1 单纯的将PC1和PC2投射到双标图中，标清楚品种和地点。 ? 1.2 环境间的关系 ? 从中心到各个环境做一条线段，主要是评价环境的区分性和相似性。...这张图主要是按照品种与环境的互作来说明各地点产量最高的品种。...把各个方向上距离最远的点用直线连接起来，构成一个多边形，通过中心对每条边做垂线，将双标图分为几个扇区，品种在扇区分布 位于扇区内环境中，多边形顶角的品种产量最高 可以看出哪些品种在哪些地点表现好 1.4...区分力和代表性 理想的试验点应该具备两个条件：一是对参试品种有较强的区分能力（线段长），二是对目标生态区有较强的代表性。...1.5 环境排名 根据平均环境轴，画同心圆，地点所处的圆越小，说明地点的区分性和代表性越强，说明地点越好。 ?
算法库距离生产可用的产品，差了一个向量数据库的距离 对于一个想要将向量检索功能集成进生产环境的用户，即使完成了算法库集成的开发，想要让其生产可用，更需要让其能够被运维： 动态的可扩展性，在系统的压力较大时能做到扩容...向量检索插件不支持灵活调参，也不提供易用的 API 或 SDK。但这两点是向量数据库的基本特性。...,"k": 10,"num_candidates": 100}} Elasticsearch 的 ANN 插件仅支持 HNSW 一种索引和 L2（欧式距离）一种距离计算方法。...（方便用户灵活调参）。...选择向量数据库时需要考量的点 性能 如上述，查询性能（查询的响应时间，系统的吞吐能力）是在选型向量数据库时的一个重要参考点，市面上现有的向量数据库的 Benchmark 有： ANN-Benchmark
这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式： 一种是给定一个词语，查找出所有包含这个词语的文档 另外一种是给定一个词语，不仅查找出所包含词语的文档，还能查找出这个词语在这篇文章中的位置...倒排索引是搜索引擎中的一个重要组成部分，用于快速查找文档中包含指定单词的位置。...具体来说，变化数组包括两个部分：参考点数组和偏移量数组。参考点数组记录了每个 FOR 块的参考点值，而偏移量数组记录了每个 FOR 块中第一个元素的位置。 d....总之，Trie 树是一种非常实用的数据结构，主要用于处理字符串相关问题，例如单词查找、模式匹配、拼写纠错等。...FSA 是一个 FSM(有限状态机)的一种，具有以下特征： 有穷状态集合：FSA 基于一组有限状态集合，它们描述了系统可能的状态。
传输速率 比特/秒（bps），即单位时间内传送比特的数量 传输距离 信号能在不失真的情况下传播的最远距离 误码率 比特传输中错误比特数与总传输比特数之比...串行与并行传输类型 特点 应用场景 串行传输一次传输1位，适用于远距离传输 网络通信...并行传输同时传输多个位，适用于短距离高速传输 计算机总线、内部通信2....调制将数字信号转换为模拟信号的方式（适用于模拟信道）ASK（幅移键控）FSK（频移键控）PSK（相移键控）七、传输介质1....非导引型介质（无线）如无线电、微波、红外线，适用于移动通信和不方便布线的环境。
只要从任意一个节点出发然后找到距离他最远的节点，然后再让这个最远的出发去找距离这个最远的，这两个节点的距离就是树的直径！...从图中，你可以看到计算机4离1最远，所以s1=3。计算机4和5是距离2最远的，所以s2=2。计算机5是离3最远的，所以s3=3。我们也得到了s4=4，s5=4。...在每组样例中，第一行中都有自然数n（n的描述。第i行包含两个自然数-第i计算机所连接的计算机和用于连接的电缆长度。电缆总长度不超过10^9。...从图中，你可以看到计算机4离1最远，所以s1=3。计算机4和5是距离2最远的，所以s2=2。计算机5是离3最远的，所以s3=3。我们也得到了s4=4，s5=4。...这个一看见就直接蒙圈了Woc这咋搞，想了好久还是csdn了，从一个点出发寻找到距离它最远的点，然后在从这个点出发寻找距离它最远的点中间记录每个节点的最远路程，这样算的的路径都是距离该节点的最远路径，然后再从距离这个点的最远的点在进行
文档是JSON格式的数据，包含了一组字段和值。Elasticsearch会对文档进行索引，即将文档中的字段值添加到倒排索引中。这个过程可能涉及分词、过滤和归一化等操作，以便在搜索时获得更好的结果。...过滤：去除停用词（如“a”、“and”、“the”等）和其他不相关的词条。归一化：将词条转换为统一的形式，例如将所有字母转换为小写、去除标点符号等。查询：在倒排索引中查找包含这些词条的文档。...Fuzzy Query：基于编辑距离（Levenshtein距离）的模糊查询，允许用户输入的查询词条包含一定程度的拼写错误。...Phrase Query：搜索包含一组词条的短语，可以指定词条之间的最大距离（Slop）。Query String Query：支持复杂查询语法的查询，如通配符、范围、模糊匹配等。...通过使用Elasticsearch，企业和开发者可以轻松构建出高性能、实时的搜索和分析应用程序。在实际应用中，Elasticsearch广泛应用于日志分析、实时监控、企业级搜索、推荐系统等多个领域。
第六章 函数 【考点1】函数的定义 函数是具有一定功能的一个程序块。函数的首部为：函数类型 函数名（类型1 形参1，类型2 形参2，……）。在函数定义中不可以再定义函数，即不能嵌套定义函数。...【考点6】函数的参数及值传递 形式参数简称形参，是定义函数时函数名后面括号中的参数。实在参数简称实参，是调用函数时函数名后面括号中的参数。实参和形参分别占据不同的存储单元。...【考点15】顺序查找 顺序查找是从表的一端开始，依次扫描表中的各个元素，并与所要查找的数进行比较。...【考点16】二分查找 二分查找的条件：（1）用顺序存储结构 (2)线性表是有序表。 查找的步骤：详见教材第16页。...2、大家考试的时间、地点是不一样的，所以一定看清自己准考证，提前进入考场候考。 3、使用Visual C++编译，具体是中文版还是英文版由考点决定，要求中英文版都会用。
一、中间件简介 1、基础概念 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。...Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。...2、分布式数据库 分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接...一组节点构成一个集群（cluster）。 2）Shards分片 代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。...4）Index索引 Elastic 会索引所有字段，查找数据的时候，直接查找该索引。每个 Index （即理解为数据库名称）的名字必须是小写。
如果有不正确的地方，欢迎指正批评，共同进步~~~ 面试官的主要考点 考点一：面试官考点之Geohash是什么 知识存储量，没用过但是不能不知道 考点二：面试官考点之原理与算法 考验算法基本功...考点三：面试官考点之redis的geohash的基础命令 考察底子 考点四：面试官考点之实现想法与方案 考察思维能力 考点五：面试官考点之实际项目应用 实战经验 当你看到面试官想考验你这些知识点的时候...； POWER函数：用于计算 x 的 y 次方。...这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。 ⑥ count 限定返回的记录数。 ⑦ asc: 查找结果根据距离从近到远排序。 ⑧ desc: 查找结果根据从远到近排序。...，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度)，二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
（6） 增加道路 void InsertArc(Graph *G,int v, int w); （7） 删除道路 void DeleteArc(Graph*G ,int v,int w); （8） 查找某一景点到其他景点的最短路径... void ShortestPath(Graph *G, int P[ ], int D[ ]); （9） 查找任一两个景点之间的最短路径。...，只有Create()是引用传参，其他的函数都是指针作形参。...= 0) { //创建邻接矩阵 if(isFirst) { Create(S); //Create函数的形参是一个引用...//操场和图书馆间的距离为280 weight[4][8] = 200; //操场和校园北口间的距离为200 weight[5][6] = 100; //图书馆和花园景观间的距离为
视觉技术的测距方法是基于三角的测距法，最大范围是 5-8m，并不适用于较大的空间，且这种方法受光线的影响很大。相比之下，激光雷达可以用于的场景更为广泛。...本设计可以对距离为 1~5m，盲区较少的室内物体进行实时的三维重建， 不易受光线的影响。激光雷达搭载在可远程控制的小车上，可以用于勘察人无法进入的环境。...需要求解目标点集和参考点集之间的刚体变换矩阵和平移矩阵，利用刚体变换矩阵作用在目标点集，使两个点集尽可能重合。...每采集 200 帧作为一组数据，存入 pcd 文件，得到每组数据生成的原始图像如图 3.2.2 所示，图像右侧为摆放桌子一侧，可看到明显桌面和桌脚的细节，左侧较低侧为摆放的消防灭火器。...3.3 性能参数 激光雷达点云采集时距离越远分辨率越低，在有效探测距离内对物体的宽度和深度的测量误差取决于设备的稳定性（这里指激光雷达的抖动程度）。
（6） 增加道路 void InsertArc(Graph *G,int v, int w); （7） 删除道路 void DeleteArc(Graph*G ,int v,int w); （8） 查找某一景点到其他景点的最短路径...void ShortestPath(Graph *G, int P[ ], int D[ ]); （9） 查找任一两个景点之间的最短路径。...，只有Create()是引用传参，其他的函数都是指针作形参。...= 0) { //创建邻接矩阵 if(isFirst) { Create(S); //Create函数的形参是一个引用...//操场和图书馆间的距离为280 weight[4][8] = 200; //操场和校园北口间的距离为200 weight[5][6] = 100; //图书馆和花园景观间的距离为
ES 自定义打分 Elasticsearch 会为 query 的每个文档计算一个相关度得分 score ，并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索结果。...•搜索某个旅游景点附近的酒店，同时根据距离远近和价格等因素综合排序。•搜索标题包含 elasticsearch 的文章，同时根据浏览次数和点赞数进行综合排序。...•modifier : 计算函数，为了避免分数相差过大，用于平滑分数，可以是以下之一：•none : 不处理，默认•log : log(factor * field_value)•log1p : log...decay_function decay_function 衰减函数，例如： •以某个数值作为中心点，距离多少的范围之外逐渐衰减（缩小分数）•以某个日期作为中心点，距离多久的范围之外逐渐衰减（缩小分数）...如果参与计算的字段有多个值，默认选择最靠近中心点的值，也就是离中心点的最近距离，可以通过 multi_value_mode 设置： •min : 最近距离•max : 最远距离•avg : 平均距离•sum
这个过程主要包括以下步骤： 查找词项：根据查询计划，Elasticsearch 会在倒排索引中查找每个词项的倒排列表。 计算相关性：Elasticsearch 会计算每个文档和查询的相关性。...例如，如果你执行一个 terms 查询，查找颜色为 “红色” 或 “蓝色” 的商品，Elasticsearch 会首先在倒排索引中查找 “红色” 和 “蓝色” 这两个词项的倒排列表，然后将这两个列表进行合并...编辑距离是通过计算从一个词项变换到另一个词项所需的最少单字符编辑操作（如插入、删除、替换）的数量来衡量差异程度。 在 Elasticsearch 中，可以使用 fuzzy 查询来进行模糊搜索。...fuzzy 查询允许你指定一个 fuzziness 参数，该参数决定了允许的最大编辑距离。例如，fuzziness 参数设置为 1，那么就可以匹配出与查询词项编辑距离在 1 以内的所有词项。...聚合功能提供了一组用于数据分析的操作符，如 min、max、avg、sum、count 等，你可以使用这些操作符来对搜索结果进行统计分析。
它的核心思想是给定一组训练样本，每个样本标记属于二分类中的一类，SVM 将构建一个用于对一个新的样本进行分类的模型，也就是说，它其实是一个非概率的二元线性分类器，广泛用于工业系统，文本分类，模式识别，生物...下图中展示了一些可能的分类器，它们都将正确地对数据点进行分类，但并非所有分类器都能使得分类后最接近边界的数据点具有相同的边距(距离)。...这种边距最大化的效用是尽可能地放大两个类别之间的距离，以便对新的点分类时分类器的泛化误差尽可能小。...这里，我将展示用于确定一组点的凸包的Graham’s scan 算法。该算法能够沿着凸包的边界顺序，依次找到其所有的顶点，并通过堆栈的方法有效地检测和去除边界中的凹陷区域。...一旦我们找到参考点，我们可以将该点移动到数组 points 的开头，使其与数组中第一个点互换位置。 接着，利用剩余点相对于参考点的极角关系，我们对其进行排序。
他们的项目是关于在文档嵌入应用深度学习模型，然后使用嵌入向量到我们的搜索系统中来查找相似文档。...一个文档嵌入本质上其实是一个（长的）数值数组，查找相似文档就相当于查找其他与其较相近的（长的）数值数组；可以采用诸如欧氏距离等来衡量相似性。...这一点非常重要，因为在一个高维向量的超大集合上计算距离，是代价非常高昂（慢）的操作。...然后通过计算精确的距离来查找最近邻文档。...这一方法适用于想要寻找相似文档而普通关键词查询不够好的任何应用场景。其中的嵌入向量，可以使用诸如 doc2vec 等来实现。
LSTM模型（公式、门的设计思想、激活函数） 各种激活函数比较 编程题： 实现softmax函数 旋转数组搜索某个值 二叉树直径（最远的两个节点之间的距离） 阿里大安全部门一面 卷积及池化操作的作用...GCN模型及思想 GAT模型及思想 场景题： 怎样用强化学习的方法找出标注错误的数据。...怎样将一些特殊的事件信息用于推荐系统，如聊天、转账等信息 是否擅长sql 腾讯pcg二面 简单聊了一下课程和项目 场景题：如果奥运会召开，你能利用知识图谱平台做哪些工作？...1项起满足 输入：n,k 输出：k阶斐波那契数列的第n项 N个地点中选择k个转运点，使得所有货物运到转运点的代价最小 美团 一面 自我介绍、项目 给定一个数组，输出能够拼接成的最大值， 输入：[97,301,30...对各种模型，尤其是简历上提到的模型，务必要非常熟悉每一个细节，甚至可能会问到调参经验，以判断是否真的亲手完成项目的每个细节。 内容太多了，永远也学不完，要分轻重缓急，详略得当安排学习进度。
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