文章目录模板字符串let箭头函数for of参数增强剩余参数(rest):打散数组(spread):数组降维数组解构:对象解构参数解构class期约 Promise解决: Promise 既学简写用法，又要学兼容写法！不是所有浏览器都支持ES6 模板字符串什么是: 支持换行，单双引号，以及支持动态生成内容的字符串。何时: 今后只要拼接字符串，都用模板字符串代替+拼接为什么: +拼接非常用和算数
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2024-10-21 18:49:05
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详情将官方Github地址：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Faiss-indexesFaiss是一个速度很快的向量Top k的召回算法库，适用于不同的应用场景，由于Faiss有各种索引构建的方式，本文主要简单介绍倒排索引的增、删、改、查的功能，以及Faiss算法的准确性和检索速度进行了介绍。增加数据(注：插入相同id的数据，不是把之前
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2024-06-03 13:25:21
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1.Faiss的概念faiss是一个Facebook AI团队开源的库，全称为Facebook AI Similarity Search，该开源库针对高维空间中的海量数据（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。官方资源地址https://github.com/facebookresearch/faiss2.Faiss基础依赖1
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2024-06-16 16:22:26
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我在这篇focus在两个主题：如何支持多表同步共用一个jar包，如何持续稳定的与ES交互写入数据。
《
使用Hbase协作器(Coprocessor)同步数据到ElasticSearch
》中作者把两个关键组件中的属性和方法都声明为static，这意味什么？类方法和属性在所有的线程中共享，源代码请参考该博客。 问题出来了，当你用如下传参数的方式绑定到多个表： alter 't
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2023-08-07 20:45:20
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前言哈喽大家好，我是iecne，本期为大家带来的是CPP/C++游戏引擎Easy2D教程 —— 调整窗口 ，包教包会，快来看看吧！引擎支持 Visual Studio 2013 及以上版本，如果你使用的是较低版本的 VS，那么你需要考虑一下更新你的编译器了上一期的作品——Easy2D引擎制作的游戏片段上了热榜，于是有粉丝私信要求出一期Easy2D的教程 目录前言一.下载并安装1.Easy
另一种方法是构建多个模态的独立索引，查询时分别计算查询向量与各模态数据的相似度，通过加权融合或其他策略综合决策。
原创
2024-05-09 12:18:26
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目录前言MySQL 索引使用索引的一些建议ES 索引正排索引倒排索引Term Dictionary更多优化总结 前言这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。为此我搜索了相关资料：这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它
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2023-07-21 17:47:22
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调试一个新的WCDMA平台有一个多月了，目前算是可以正常运行了。一路走来，磕磕碰碰，遇到了各种各样的问题，吃一堑长一智，从中也学到了很多东西。 问题一，编译成功，但是通过TRACE32不能下载代码表现： 在TRACE32上执行tools目录下的mjnand脚本，选择操作菜单“1: Send Partition Table”， 出现错误：
数据处理的两个基本问题数据处理时所有CPU都要面临两个基本问题：1、要处理的数据在什么地方？2、要处理的数据有多长？我们可以定义两个描述性符号reg和sreg，reg代表一个寄存器，sreg代表一个段寄存器。reg的集合包括：ax、bx、cx、dx、ah、al、bh、bl、ch、cl、dh、dl、sp、bp、si和disreg的集合包括：ds、ss、cs、esbx、si、di和bp在8086CPU
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2024-10-20 20:09:38
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在实践中我总结出了以下几种方式。1同步双写这是一种最为简单的方式，在将数据写到mysql时，同时将数据写到ES。优点：业务逻辑简单。缺点：1、 硬编码，有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码；2、 业务强耦合；3、 存在双写失败丢数据风险；4、 性能较差：本来mysql的性能不是很高，再加一个ES，系统的性能必然会下降。附：上面说的双写失
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2023-08-18 16:49:12
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前言 首先要确保自己引入的spring-boot-starter-data-elasticsearch版本与elasticsearch一直，通常情况下会遇到使用了如，spring-boot-dependencies，parent等版本依赖管理导致es版本不对应的情况。此时记得手动指定如下jar版本例如我使用的是7.12.0：<!-- 重写覆盖 spring-boot-dependencie
算法工程师应该对youtube那篇“Deep Neural Networks for YouTube Recommendations”印象深刻，文中的算法架构思想固然很有影响力，而核心的高维向量相似性搜索看上去也是相当神奇。 facebook的faiss可以说是相似向量搜索的标杆，而它背后的算法就是乘积量化。正好我也接触过一些低维空间的类似问题，所以就写来记录一下。 本篇从一维向量搜索开始，然后说
常见的数据同步方案有三种：同步调用异步通知监听binlog方案一：同步调用（基本不会用，问题太多） 基本步骤如下：hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口优点：实现简单，粗暴缺点：业务耦合度高方案二：异步通知（一般会选择这种方案） 流程如下：hotel-admin对mysq
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2023-06-29 17:07:41
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导读：本次分享将围绕以图为基础衍生的一类推荐算法原理和应用，以及 E&E 问题 ( 如何应对新用户和新内容 ) 的一些处理方法。E&E 指探索与利用，是推荐系统当中的两个核心问题。主要内容包括：BackgroundRelated WorkOur Work01Background1. 推荐系统在 E&E 上的两大难点在建立推荐系统的模型之前，我们需要获得用户和内容的
## Java使用FAISS实现快速相似度搜索
在大数据时代，如何高效地进行相似度搜索是一个非常重要的课题。FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似度搜索的开源库，它能够快速地在大规模数据集中搜索最相似的向量。在本文中，我们将介绍如何在Java中使用FAISS来进行相似度搜索。
### 什么是FAISS
FAISS是由Facebook开发的一
原创
2024-05-18 06:51:55
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一、广度优先搜索
广度优先搜索(BFS，Breadth First Search)的一个常见应用是找出从根结点到目标结点的最短路径，其实现用到了队列。下面用一个例子来说明BFS的原理，在下图中，我们BFS 来找出根结点 A 和目标结点 G 之间的最短路径。
图3：BFS例子
首先初始化一个队列 Q ，将根节点入队： A
A 出队，将与 A 相邻的节点入队，此时队列为 BCD
B 出队，将与 B
llamaindex 使用 faiss 是许多技术人员在处理文本数据和信息检索时会遇到的问题。LLM（大语言模型）索引生成和高效搜索的结合可以显著提升模型的表现。接下来，我将详细阐述相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和迁移方案，以帮助读者更好地解决“llamaindex 使用 faiss”的问题。
## 备份策略
在建立 llamaindex 和 faiss 的集成之前，
await要放在async函数中基础用法async和await结合读取文件内容async与await结合发送ajax请求function sendAjax(url) { return new Promise((resolve,reject) => { // 1. 创建对象 const x = new XMLHttpRequest(); // 2. 初始化 x.open('GET',url); // 3.
原创
2021-12-25 16:46:42
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await要放在async函数中基础用法async和await结合读取文件内容async与await结合发送ajax请求function sendAjax(url) { return new Promise((resolve,reject) => { // 1. 创建对象 const x = new XMLHttpRequest(); // 2. 初始化 x.open('GET',url); // 3.
原创
2022-02-25 14:13:37
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ES6常用知识，职场足用！1.变量声明const和let在ES6之前，我们都是用var关键字声明变量。无论声明在何处，都会被视为声明在函数的最顶部(不在函数内即在全局作用域的最顶部)。这就是函数变量提升例如:function aa() {
if(flag) {
var test = 'hello man'
} else {
console.log(t
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2024-10-17 15:23:14
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