一、程序分析的定义所谓程序分析，是用固定的记号、图表，把一连串的过程或作业方法表示出来，以期得到关于对象物的变化及作业者行为系列情报分析图表的总称。二、程序分析的符号 程序分析的对象：生产制造过程 生产服务过程 生产管理过程程序分析的目的：最低的消耗 最高的收益程序分析的意义准确掌握工艺过程的整体状态工艺流程的顺序明确工序的总体关系各工序的作业时间确认发现整体工序不平衡的状态三、程序分
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2024-10-21 18:32:35
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忽略 TF/IDF (忽略评分)有时候我们根本不关心 TF/IDF ， 只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施： WiFiGarden（花园）Pool（游泳池）这个度假屋的文档如下： { "description": "A delightful four-
原创
2023-04-17 13:55:37
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作者：陈大鱼头
前言刚刚看了掘金上一篇文章《作为技术面试官，为什么把你pass了》，里面第一题就是用es5实现const，据作者反馈 这一题所有的面试者都没有回答出来，感觉挺可惜的，其实这是一道比较简单的题目，但是由于涉及到了一些Object对象属性描述符的知识，这些描述符往往用到的场景不多，所以不容易记住。属性描述符：对象里目前的属性描述符有两种：数据描述符：具有值的属性存取描述符：由gette
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2024-04-03 15:31:29
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Ignoring TF/IDFSometimes we just don’t care about TF/IDF. All we want to know is that a certain word appears in a field.WiFiGardenPoolThe vacation home documents look something like this:{ "descr
原创
2023-06-01 17:10:49
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转：1 function_score介绍1.1 简介 主要用于让用户自定义查询相关性得分，实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中，只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分，提高用户体验。1.2 官方文档1.3 哪些信息是用户真正关心的 搜索引擎本质是一个匹配过程，即从海量数据中找到匹配
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2024-02-22 12:00:57
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一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高。&n
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2024-06-20 21:51:06
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前言 使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score。本文就是详解_score有关的信息，希望能对排序评分的理解有所帮助。正文 一个文档对于搜索的评分一定是有据可依的，而接下来就要介绍根据哪些参数查找匹配的文档以及评分的标准。理论此段转自官方文档—– 相关度评分背后的理论词频/逆向文档频率（TF/IDF）当匹配到一
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2024-05-08 22:20:15
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ElasticSearch 之 _score1. 什么是_score2. 布尔模型3. 词频/逆向文档频率（TF/IDF）3.1. 词频3.2. 逆向文档频率3.3. 字段长度归一值3.4. 结合使用4. 向量空间模型5. Lucene的实用评分函数5.1. 查询归一因子5.2. 协调因子6. 官方文档 1. 什么是_score搜索排序是搜索引擎的核心工作之一，搜索排序的好坏影响着搜索质量的好坏
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2024-04-24 11:51:59
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理查询的时候会对搜索到的文档进行打分（filter方式不会打分）。1.boolean model 根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的doc，这一步是不会打分的。2.relevance score算法 &nb
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2024-02-16 21:34:03
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概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个解释中就展示
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2024-02-22 11:18:20
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介绍： 1、function_score是可以修改查询检索文档的分数，使用function_score必须定义一个查询和一个或多个函数，为查询返回的每个文档计算一个新的分数。function_score提供的评分函数： 1、weight : 设置一个float类型的权重值，使最终分数是查询分数与该权重值的乘积2、field_value_factor : 允许使用文档中的字段来影响分数GET /_s
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2024-05-09 14:01:51
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一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理1）boolean model根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的docquery "hello world" --> hello / world / hello & world
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可
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2024-02-20 07:11:11
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1.简介该查询将其内部的查询结果文档得分都设定为固定值，默认为1，多用于结合bool查询实现自定义得分，其基本语法如下。POST /index_name/_sear
原创
2022-10-24 17:49:16
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elasticsearch之查询结果过滤前言在未来，一篇文档可能有很多（是的，很多！不要被我们的示例这仨俩字段所迷惑）的字段，每次查询都默认给我们返回全部，在数据量很大的时候，是的，比如我只想查姑娘的手机号，你一并给我个喜好啊、三围什么的算什么？是要告诉洒家，hi，小老弟，要撩妹么？
所以，我们对结果做一些过滤，清清白白的告诉elasticsearch，小老弟，我只是查！水！表！准备数据PUT z
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2024-10-11 20:53:32
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深入理解Elasticsearch Pipeline聚集(2)在前文中我们讨论管道聚集的结构，带你学习了几个典型的管道聚集类型：导数、累加求和等。本文我们继续讨论管道聚集分析，主要包括统计、移动平均、移动函数、百分位、分组排序以及分组脚本等。示例数据仍然使用上文中的数据，这里不再说明。1. 统计管道聚集在度量聚集中，统计聚集计算索引中数值类型的统计指标，包括最小、最大、平均、求和以及次数。elas
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2024-07-15 12:53:37
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elasticsearch1.es初识1.1es的功能（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
分布式，搜索，数据分析
（2）全文检索，结构化检索，数据分析
全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from pro
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2024-09-06 07:11:39
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Elasticsearch7.5 经验分享1查询 ES是非关系型数据库，可将两张表设置成父子关联表，查询一张表可将另一张表的相关信息带出来， 更多表的查询只能先查第一张表，遍历第一次查询结果，循环里进行二次、三次...的查询，后面的查询用Multi并行多个表的查询。 分页展示的话，一次展示几条，仅仅几条进行关联查询也只是勉强够用，做Excel批量导出这种功能，是完全不可以的，太慢了。 做分页展示它
概述score在ES中有着很重要的作用，有了它才有了rank，是验证文档相关性的关键数据，score越大代表匹配到的文档相关性越大 官方解释查询的时候可以用explain来展示score的计算过程，也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读类似xxx/_search?explain&format=yaml下图是通过explain看到的一部分json，其实这个
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2024-05-11 19:40:03
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ESE这篇论文，将之前介绍的韩松的Deep Compression技术在FPGA上具体实现。为了达到更高的效率，论文的设计从三个层次提高计算效率：算法优化，编译高效的调度程序，硬件加速。如Figure 2所示。 论文设计的语音识别系统中，最占用运算资源和存储资源的是LSTM算法。故论文着重优化LSTM算法的计算。 LSTM算法的数据流如图Figure 4所示。的确比较复杂。其中涉及到许多的矩阵
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2024-06-03 14:59:31
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1. 问题回顾 前面第一章，我们介绍了地图兴趣点检索的基本流程，以及如何用elasticsearch+ik搭建一个简单的demo。在运行demo时我们用“通州区万达广场“去搜索，结果排第一位的结果竟然是位于朝阳区的”建国路万达广场“。第二章，我们对ES的相关性打分原理进行了探索，了解了整体的打分策略。本文我们将利用ES提供的接口来调整打分规则，让搜索的结果符合我们的预期。首先通过ES的explai
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2024-04-10 12:57:24
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