curl -XDELETE 'http://localhost:9200/ess/';curl -XPOST 'http://localhost:9200/ess' -d '{ "analysis": { "filter": { &nbs
原创
2017-03-05 22:34:23
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本篇主要介绍近似匹配的常规玩法，以及rescoring优化性能的思路
原创
2020-06-03 07:10:15
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近似匹配使用 TF/IDF 的标准全文检索将文档或者文档中的字段作一大袋的词语处理。 match 查询可以告知我们这大袋子中是否包含查询的词条，但却无法告知词语之间的关系。思考下面这几个句子的不同：Sue ate the alligator. The alligator ate Sue. Sue never goes anywhere without her alligator-s...
原创
2021-07-29 09:15:17
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近似匹配使用 TF/IDF 的标准全文检索将文档或者文档中的字段作一大袋的词语处理。 match 查询可以告知我们这大袋子中是否包含查询的词条，但却无法告知词语之间的关ate Sue. Sue never goes anywhere without her alligator-s...
原创
2022-02-13 13:19:16
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拼写错误我们期望在类似时间和价格的结构化数据上执行一个查询来返回精确匹配的文档
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2022-11-04 09:47:28
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【Elasticsearch Postman版】完全匹配（精准匹配）
原创
2021-06-28 21:19:44
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这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
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2023-09-08 11:20:49
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1.请求方式：GET2.请求URL:http://127.0.0.1:9200/shopping/_search3.请求参数：match_phrase{ "query" : { "match_phrase" : { "category" : "红米" } }, "from" : 0, "size" : 10, "_source" : ["title", "category", "pric.
原创
2021-06-28 21:19:44
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如何将tfidf映射到[1,3] 区间内（1）建立映射x→arctanx,此为一一映射,把全体实数R映射到开区间（-π/2,π/2）（2）开区间（-π/2,π/2）到开区间（0,1）只需要一个线性映射就可以,设为f（x）=ax+b,则有f（-π/2）=1且f（π/2）=3,解得a=2/π,b=2综合一下,映射x→2（arctanx）/π+2,即把全体实数映射到（1,3）所以表达式可以写成
原创
2017-06-28 15:38:31
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当无法获得车辆的精确定位而需要将车辆定位到道路上的时候，就需要道路匹配算法。这些算法本身并不复杂，但是在工程化的过程中会比较麻烦。 这里只介绍两种比较典型的方法，基于几何的道路匹配算法和基于隐马尔可夫模型的道路匹配算法。基于几何的道路匹配算法更适合数据密集、实时性要求高的场景。基于隐马尔可夫模型的道路匹配更适合数据稀疏，实时性要求低的场景。当数据密集时，二者效果区别不大，但隐马尔可夫模型的实时性较
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2023-12-16 20:01:36
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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一、确切值(Exact values) vs 全文文本(Full text)Elasticsearch中的数据可以大致分为两种类型确切值，确切值是确定的，正如它的名字一样。比如一个date或用户ID，需要精确匹配，对于2019-11-8，只输入2019-11是不能被检索出来，必须精确匹配全文文本，Elasticsearch会对文本分析(analyzes)，然后使用结果建立一个倒排索引，比如，可以支
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2024-06-28 17:26:56
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示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统
(1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。 (3) 分析数据：检查数据，确保它符合要求。 (4) 训练算法：此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完
部分匹配(Partial Matching)敏锐的读者可能已经发现到眼下为止，介绍的查询都是在整个词条层面进行操作的。匹配的最小单元必须是一个词条。你仅仅能找到存在于倒排索引(Inverted Index)中的词条。可是假设你想匹配词条的一部分，而不是整个词条呢？部分匹配(Partial Match...
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2015-09-20 12:16:00
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在实际的搜索中，我们有时候会打错字，从而导致搜索不到。在 Elasticsearch 中，我们可以使用 fuzziness 属性来进行模糊查询，从而达到搜索有错别字的情形。match 查询具有 “fuziness” 属性。它可以被设置为 “0”， “1”， “2”或 “auto”。“auto” 是推荐的选项，它会根据查询词的长度定义距离。在实际的使用中，当我们使用 auto 时，如果字符串的长度大
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2024-03-03 09:19:45
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对于一个给定的 source 字符串和一个 target 字符串，你应该在 source 字符串中找出 target 字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1。class Solution {
/**
* Returns a index to the first occurrence of target in source,
* or -1 if
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2023-06-08 19:33:48
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常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
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2023-12-09 16:00:06
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