文章目录函数参数的默认值函数的 length 属性rest 参数name 属性箭头函数箭头函数的this分析Function.prototype.toString()catch 命令的参数省略 函数参数的默认值ES6 允许为函数的参数设置默认值，即直接写在参数定义的后面。// 函数默认参数值
function fun1(name, sex = "男") {
return
全参考客观视频质量评价方法是指把原始参考视频与失真视频在每一个对应帧中的每一个对应像素之问进行比较。准确的讲，这种方法得到的并不是真正的视频质量，而是失真视频相对于原始视频的相似程度或保真程度。最简单的方法如均方误差MSE和峰值信噪比PSNR，其应用比较广泛。最常见的全参考视频质量评价方法有以下三种：
(1) 均方误差MSE其中，fij，f'ij分别代表原始参考视频对应帧和失真视频对应帧，M,N
ES搜索管理准备环境创建索引库puthttp://localhost:9200/xwx_film{
"settings":{
"number_of_shards":1, //索引库分片数量
"number_of_replicas":0 //每个分片的副本数
}
}创建mappingposthttp://localhost:9200/xwx_film/doc/_mapping{
"
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2024-10-05 11:51:38
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为了说明Elasticsearch的不同查询类型，我们将搜索一个图书文档集合，其中有以下字段：标题、作者、摘要、发布日期和评论数量。但首先，让我们创建一个新的索引，并使用批量API索引一些文档：PUT /bookdb_index
{ "settings": { "number_of_shards": 1 }}POST /bookdb_index/book/_bulk
{ "inde
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2024-10-17 11:31:53
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目录楔子文档打分的运作机制：TF-IDF词频：TF逆文档频率：IDFLucene评分公式其他的打分方法配置打分模型简要配置BM25打分模型为BM25配置高级的settings配置全局打分模型boosting索引期间的boosting查询期间的boosting跨越多个字段的查询使用“解释”来理解文档是如何评分的楔子现在，讲述一个真实的故事！
故事一定是伴随着赵忠祥老师的声音开始的，雨季就要来临了，又
一 例子现在，讲述一个真实的故事！
故事一定是伴随着赵忠祥老师的声音开始的，雨季就要来临了，又到了动物们发情的季节了...
还记得，之前发生的作家六六吐槽xx的事情吗？对了，有图有真相！上图上图：身为吃瓜群众，要从专业的角度来分析，就事论事哈：
就搜索结果本身而言，xx返回了正确的结果（是的，人家已经调整了，现在搜没问题！）。因为返回的结果中，都包含了搜索的关键字。而我们从逻辑上来看，这他娘的一堆
25_ElasticSearch 揭秘lucene的相关度分数算法一、概述一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解对TF/IDF算法，在lucene中，底层，到底进行TF/IDF算法计算的一个完整的公式进行说明ES官网给出的打分公式： score(q,
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2024-05-19 14:30:59
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算分函数查询相关性计算当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。例如，我们搜索 “虹桥如家”，结果如下：[
{
"_score" : 17.850193,
"_source" : {
"name" : "虹桥如家酒店真不错",
}
},
{
"_score" : 12.259
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2024-04-07 15:13:42
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排序为了按照相关性来排序，需要将相关性表示为一个数值。在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回， 默认排序是 _score 降序。有时，相关性评分对你来说并没有意义。例如，下面的查询返回所有 user_id 字段包含 1 的结果：GET /_search
{
"query" : {
"bool" :
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2024-03-18 10:10:19
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1.es中相似度计算公式-BM256.x版本和7.x 版本的es的默认得分计算方式都是BM25。假如用户给定一个输入，其包含了关键字那么该输入与文档的BM25得分为：参数说明如下： : 关键字的逆文档频值， : 关键词在文档D中的频数N ：全部文档的个数 : 包含关键字所有文档的个数：文档平均token个数，全部文档包含的token个数总和除以总文档数：文档D包含的token的个数：超参数，该值越
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2024-02-20 07:18:00
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剖析elasticsearch的评分计算过程es搜索结果是怎样的排序的？准备测试数据搜索剖析参数含义结论 es搜索结果是怎样的排序的？es的排序准则的相关度，根据搜索 关键词 计算关键词在一个文档中的得分，得分越高结果越靠前。那么计算的准则是什么？TF/IDFBM25这两种算法在这里我就先不做详细说明，看下图，两种算法的得分趋势图。TF/IDF会随着关键词出现的次数得分逐渐增高，ＢＭ25随着关键
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2024-04-13 11:42:31
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查询时输入即搜索 把邮编的事情先放一边，让我们先看看前缀查询是如何在全文查询中起作用的。用户已经渐渐习惯在输完查询内容之前，就能为他们展现搜索结果，这就是所谓的 即时搜索（instant search） 或 输入即搜索（search-as-you-type） 例如，如果用户输入 johnnie walker bl 生活总是这样，就像猫的花色远不只一种！我们
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2024-06-19 17:18:49
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Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。Elasticsearch 使用了一些相关性算法，默认是 Okapi Best Matching 25 (BM25) 算法。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的:
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2024-04-22 22:35:17
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17.ElasticSearch 复合查询17.1 constant_score query当我们不关心检索词项的频率（TF）对搜索结果排序的影响时，可以使用 constant_score 将查询语句或者过滤语句包裹起来。GET books/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term"
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2024-10-15 08:01:34
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# Java设置ES的分词
在Elasticsearch（简称为ES）中，分词器（Analyzer）是负责将文本数据分析为适合进行全文搜索的词条的组件之一。在ES中，我们可以通过Java代码来设置和配置分词器，以满足我们的搜索需求。
## 1. 设置分词器
首先，我们需要创建一个`Analyzer`对象，并对其进行配置。下面是一个示例代码，展示如何创建一个`StandardAnalyzer`
原创
2024-07-01 04:44:35
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文章目录1. 背景2. 数据构建3. function score使用3.1 function score示例3.2 参数说明 1. 背景实际开发中，使用elasticsearch做搜索时，难免会遇到以下需求： (假设，搜索"吴京"，同时去搜索contentName、actor、director三个字段) （1）场景1：三个字段中包含"吴京"的文档的排序：contentName>actor
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2024-03-21 12:03:21
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文章的最后提到了倒排索引，不知道有没有勾起大家的好奇心，ES的索引是怎么做，为什么他会被广泛地叫做搜索引擎而不是数据库？根源在它的索引，所以这一篇带你一探究竟。言归正传，说起索引肯定是绕不开经典的B-Tree，来看两张图简单回顾下你们大学的课本内容。B-Tree B+Tree B+Tree是B-Tree的优
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2024-04-07 19:19:44
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在 elasticsearch中进行搜索的时候，会对匹配到的数据进行打分， 并且按照分数进行排序。在这个打分过程中，就运用到了TF-IDF算法。TF: 即词频，也就是某个词在整个文档中出现的次数越高，他的评分就越高。TF = 某个词出现的次数 / 整个文档中的词数目，可见，出现次数越多，分数越高IDF:即逆文档次数，也就是某个词在文档中出现的频次越高，这个词的分数越低，IDF = log（总文档数
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2024-08-09 10:51:03
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[size=medium]
当我们在处理搜索业务时候，需求往往是灵活多变的，有时候我们需要精确匹配，有时候我们又需要全文检索，而有时候，我们又想匹配度高而且还能全文检索，这似乎是精确匹配和模糊匹配一个妥协的策略，没错这就是搜索引擎出现的目的，以往的数据库是没法解决这种问题的，数据库只能回答有，没有，存在，不存在，并不能在有和没有之间做一个完美的妥协，比如
Elasticsearch了解ElasticsearchElasticsearch 介绍Elasticsearch 倒排索引结构Elasticsearch 安装Elasticsearch-head安装安装node安装grunt安装es-head(7.6.1)IK分词器安装Kibana安装Elasticsearch DSLES常用数据类型索引操作创建索引删除索引文档操作创建文档修改文档删除文档查询
