开篇介绍在实际应用中，当要进行姿态解算时，必不可少的便是矩阵操作，这里我们引入Eigen这一矩阵操作库。Eigen是一个C++开源线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。本博客通过一些实例应用，演示Eigen下矩阵逆运算、伴随矩阵运算、行列式计算和特征值、特征向量的计算等等。一、旋转矩阵我们知道向量的内积可以描述向量之间的投影关系，而向量的外积，能表示向量的旋转。在欧
ES6新特性let 声明变量不能重复命名块级作用域｛｝不存在变量提升不影响作用域链里面定义的外面访问不到，外面定义的里面可以通过作用域链访问到const 声明常量必须要赋初始值(一般使用大写)块级作用域｛｝普通常量的值不能修改可以对数组和对象常量中的元素进行修改变量的解构赋值允许按照一定模式从数组和对象中提取值，对变量进行赋值例:解构数组<script>
const p
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2024-07-03 14:19:50
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# 在Java中使用Elasticsearch保存向量数据的完整指南
随着大数据时代的到来，向量数据的处理和存储变得愈发重要。Elasticsearch作为一个强大的搜索引擎，不仅可以处理文本数据，还能高效存储和检索向量数据。本文将带你一步一步实现“在Java中使用Elasticsearch保存向量数据”。我们将通过一个简单的项目，使用Java语言与Elasticsearch进行交互，实现向量的
一、集群健康值的三种状态Green：所有索引的所有分片均可用primary 和 replice 均可用。Yellow 至少有一个 replice不可以用， 但是所有的 primary 正常。Red 至少有一个 primary 不可用。健康值查询GET _cat/health?v # 列表的形式查看
GET _cluster/health # json的格式查看 (推荐使用)
kibana
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2024-04-23 15:54:07
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向量召回的目标1：内积时既考虑到了相关性、又考虑到了兴趣，所以这就是前两个目标2：有的还会考虑rpm最大化3：有的团队还会在训练模型时，loss上加入点击loss、下单loss、相关性loss等目标一、基础的向量召回就不简述了就是使用精排的样本，然后形成两个塔，一个用来训练user向量，一个用来训练item向量，然后内积相乘再反向梯度传播，训练出来模型后，不管是离线刷出来所有user/item的向
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2024-05-05 20:42:44
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博主最近发现，网上很少有详细介绍java集成es8的集成与使用介绍。由于在es8版本当中rest-high-level-client客户端已经被弃用。maven中央仓库以及es官网也没有再去更新这个客户端api，转而使用起了新版的Java API，本文讲详细介绍Java API的使用。首先，你需要在你的Java项目中添加Elasticsearch的Java客户端依赖。你可以使用mav
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2024-06-21 07:09:12
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计算特征向量的相似度
目录更改elasticsearch的score评分插件源码解读脚步一脚本二(fast-vector-distance)部署测试创建索引查询版本说明项目详细见github参考文献更改elasticsearch的score评分 在某些情况下，我们需要自定义score的分值，从而达到个性化搜索的目的。例如我们通过机器学习可以得到每个用户
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2024-05-09 09:31:35
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kNN搜索是通过相似度判断来根据查询向量查找K个邻近的向量使用kNN的场景有：1、基于自然语言处理（NLP）算法的相关性排序2、产品推荐和推荐引擎3、图片或视频的相似搜索前置条件：1、为了运行kNN搜索，我们需要把我们的数据转换成有意义的向量值。然后把向量值添加到文档的dense_vector类型的字段里面。查询向量也需要有相同的维度2、基于相似度来设计我们的向量，使与查询向量越接近的文档的向量其
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2024-09-19 10:18:46
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1 需求 商品搜索，通过关键词进行商品搜索，关键词指定商品主标题，副标题，商品类目，商品品牌关键词从es搜索出商品。如果是默认词，热词，如果有跳转连接直接跳转对应连接，如果没有从es中查询。2 es 搜索，后台默认词，热词暂且不说从es搜索商品首先要从数据库 把商品同步到es 里，然后才能在es中搜索2 同步方案：概述：主要把
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2024-03-29 07:03:00
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ElasticSearch 7.0 新特性之 Dense Vector & Sparse Vector在ElasticSearch 8.0中已经不支持Sparse Vector。dense_vector数据类型用来存储浮点数的密集向量，密集向量数据类型可以用在以下两种场景下：1、用在script_score查询：为匹配筛选器的文档打分2、用在kNN search API：查找与入参的向量
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2024-07-29 17:52:04
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2023牛客寒假算法一 E 叉积判断三维旋转鸡在玩铁丝。具体来说，二维平面上有一根L型的铁丝，由AB和BC两条线段组成，鸡可以用以下三种操作玩铁丝：1、在平面内任意地平移铁丝，即铁丝上每一个点横坐标都变化Δx、纵坐标都变化Δy；2、以B点为轴，任意地旋转铁丝，旋转是在平面上进行的（即旋转过程中铁丝不能离开地面）；3、鸡是三维生物！鸡将该铁丝拿起，在自己手里任意的调整铁丝的姿态后（鸡不能使铁丝发生形
?Es学习·第二站~ ?Es学习起始站：【微服务】Elasticsearch概述&环境搭建(一) ?本文已收录至专栏：微服务探索之旅 ?希望您能有所收获一.索引库操作索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。(1) mapping映射属性mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：type：字段数据类型
数据结构分析Block与RowBatchdoris算子之间数据流的传递单位Block-Column，是在原有Tuple-RowBatch数据结构的基础上改进而来的，两者的关系大致为下图所示： 总体来看，Block和RowBatch存储的都是数据的一部分，但两者设计的维度不同。Block以Column作为单位，按列来存储若干行的数据，简单理解就是把Impala中的Tuple变为Column，并把多个
丨目录：· 前言· 业界方案· 业务背景· 系统架构· 核心优势· 未来规划· 关于我们前言随着深度学习技术发展，万物皆可用向量表示，向量召回计算已经成为很多算法场景所需的必备能力，其广泛应用在搜索、推荐和广告等业务场景中。阿里妈妈工程平台智能分析引擎团队为了更好地支持智能物料推荐广告场景，针对其吞吐规模大、要求延迟低、查询条件灵活等需求，在 Dolphin 引擎（面向阿里妈
文本嵌入和向量搜索技术可以帮助我们根据文档的含义及其相似性来检索文档。但当需要根据日期或类别等特定标准来筛选信息时，这些技术就显得力不从心。为了解决这个问题，我们可以引入元数据过滤或过滤向量搜索，这允许我们根据用户的特定需求来缩小搜索范围。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。例如，用户可能想要了解 2021 年实施的新政策。通过使用元数据过滤器，系统可以先筛选出 2021 年的文档，然后在这些文档中执行
在《维基》的解释是：矢量（英语：Vector）是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念，指一个同时具有大小和方向的几何对象，因常常以箭头符号标示以区别于其它量而得名。直观上，矢量通常被标示为一个带箭头的线段（如右图）。线段的长度可以表示矢量的大小，而矢量的方向也就是箭头所指的方向。物理学中的位移、速度、力、动量、磁矩、电流密度等，都是矢量。与矢量概念相对的是只有大小而没有方向的标量。 在
准备学习大数据的，先按照自己的学习习惯进行知识储备，看看自己能够坚持多长时间吧？一、高等数学知识1、常数e， e=2.71828 努力回想老师的教导，e的用法很多，最初的印象是对数log^e简写成ln^e，然后这个字符在高中、大学数学出现很多，并且在考试中套用各种公式。2、导数 对导数的记忆就是求导吧，导函数有点印象，多元函数求导好像是大学学的，似乎没学会过（公式背不下来）各种函数的连续性，
词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库。word2vec。简单方式，词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统，长度为词汇表长度的向量，词语对应位置元素为1,其余元素为0。向量维数很高，无法刻画不同词语的语义关联。共生关系(co-occurrence)表示单词，解决语义关联，遍历大规模文本语料库，统计每个单词一定距离范围内的周围词汇，用附近词汇规范化数量表示每个词语。类似语境中词
随着深度学习浪潮的兴起，embedding技术也随之快速发展。embedding自身表达能力的增强使得直接利用embedding生成推荐列表成了可行的选择。因此，利用embedding向量的相似性，将embedding作为推荐系统召回层的方案逐渐被推广开来。我们在了解了embedding生成的常用算法模型之余，对于推荐系统的实现而言，了解其工程化实践也非常重要，本文将介绍在线向量召回服务在爱奇艺的
0、引言实战中经常遇到的问题：问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？ps：自己搭建的测试环境很难达到这一级别。问题 2：问题 3：我看了很多文章关于 es 集群规划的文章，总感觉乱七八糟的，没有一个统一的规划思路。如何根据硬件条件和数据量来规划集群，设置多少节点，每个节点规划多少分片和副本？Elasticsearch 集群规
