ASP智能搜索的实现

ASP智能搜索的实现

    用ASP实现搜索引擎的功能是一件很方便的事,可是,如何实现类似3721的智能搜索呢?比如,当在搜索条件框内输入“中国人民”时,自动从中提取“中国”、“人民”等关键字并在数据库内进行搜索。看完本文后,你就可以发现,这个功能实现起来竟然是如此的简单。OK,Follow Me!
    第一步,我们要建立一个名为db_sample.mdb的数据库(本文以Access2000数据库为例),并在其中建立表T_Sample。表T_Sample包括如下字段:
        ID            自动编号
        U_Name    文本
        U_Info      备注
    第二步,我们开始设计搜索页面Search.asp。该页面包括一个表单(Frm_Search),表单内包括一个文本框和一个提交按钮。并将表单的method属性设为“get” ,action属性设为“Search.asp",即提交给网页自身。代码如下:
    <!-- Search.asp -->
    <form name="frm_Search" method="get" action="Search.asp">
       请输入关键字:
       <input type="text" name="key" size="10">
       <input type="submit" value="搜索">
    </form>
    下面,就进入了实现智能搜索的关键部分。
    首先,建立数据库连接。在Search.asp的开始处加入如下代码:
    <%
    Dim strProvider,CNN
        strProvider="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source="
        strProvider=strProvider & Server.MapPath("/") & "/data/db_Sample.mdb"  '假设数据库存放在主页根目录下的data目录下
        Set CNN = Server.CreateObject("ADODB.connection")
        CNN.Open strProvider  '打开数据库连接
    %>
    接下来,判断 ASP页所接收到的数据,并在数据库中进行搜索。
    <%
    Dim S_Key,RST,StrSQL
        S_Key = Trim(Request("key"))   '得到搜索关键字的值
        If S_Key <>"" then
            Set RST=Server.CreateObject("ADODB.RecordSet")
            StrSQL=AutoKey(S_Key)  '此处使用自定义函数 AutoKey(),该函数为实现智能搜索的核心
            RST.Open StrSQL,CNN,3,2  '得到搜索后的记录
  
            If RST.BOF And RST.EOF Then
    %>
                <font color="#FF0000">未找到任何结果!!!</font>
    <%
                Else
    %>
                    搜索名称为“<font color="#FF0000"><%= S_Key %></font>”的项,共找到 <font color="#FF0000"><%= RST.RecordCount %></font> 项:<p>
    <%
                    While Not RST.EOF   '遍历整个记录集,显示搜索到的信息并设置链接
    %>
                        <!-- 此处可设为你所需要的链接目标 -->
                        <font style="font: 12pt 宋体"><a href="info.asp?ID=<%= RST("ID") %>" target="_blank"><%= RST("U_Name") %></a></font><br> 
                        <!-- 显示部分详细内容 -->
                        <font style="font: 9pt 宋体"><%= Left(RST("U_Info"),150) %></font><p> 
    <%
                        RST.MoveNext
                    Wend
                    RST.Close
                    Set RST=Nothing
            End If
        End If
    %>
    在上面的代码中,有一个自定义函数 AutoKey ,该函数是实现智能搜索的核心所在。代码如下:
    <%
    Function AutoKey(strKey)
        CONST lngSubKey=2
        Dim lngLenKey, strNew1, strNew2, i, strSubKey
 
        '检测字符串的合法性,若不合法则转到出错页。出错页你可以根据需要进行设定。
        if InStr(strKey,"=")<>0 or InStr(strKey,"`")<>0 or InStr(strKey,"'")<>0 or InStr(strKey," ")<>0 or InStr(strKey," ")<>0 or InStr(strKey,"'")<>0 or InStr(strKey,chr(34))<>0 or InStr(strKey,"/")<>0 or InStr(strKey,",")<>0 or InStr(strKey,"<")<>0 or InStr(strKey,">")<>0 then
            Response.Redirect "error.htm"
        End If
 
        lngLenKey=Len(strKey)
        Select Case lngLenKey
            Case 0   '若为空串,转到出错页
                Response.Redirect "error.htm" 
            Case 1   '若长度为1,则不设任何值
                strNew1=""
                strNew2=""
            Case Else  '若长度大于1,则从字符串首字符开始,循环取长度为2的子字符串作为查询条件
                For i=1 To lngLenKey-(lngSubKey-1)
                    strSubKey=Mid(strKey,i,lngSubKey)
                    strNew1=strNew1 & " or U_Name like '%" & strSubKey & "%'"
                    strNew2=strNew2 & " or U_Info like '%" & strSubKey & "%'"
                Next
        End Select
 
        '得到完整的SQL语句
        AutoKey="Select * from T_Sample where U_Name like '%" & strKey & "%' or U_Info like '%" & strKey & "%'" & strNew1 & strNew2
 
    End Function
    %>
    要实现智能搜索,其核心就是将搜索关键字进行自动分组。在此处,我们使用了循环取长度为2的子串的方法。为什么不将子串长度定为1、3、4或其他呢?这是因为若子串长度小于2即为1时,会失去将关键字分组的功能,而若子串长度大于2,则会丢失一些词组。大家可以将 CONST lngSubKey=2改为其他数字试一试,孰优孰劣自见分晓。
    最后,别忘了将数据连接关闭,以释放资源。
    <%
        CNN.Close
        Set CNN=Nothing
    %>
    至此,这个智能搜索引擎已经完成了。你还可以将其继续完善,比如添加分页、突出显示等功能。好了,不耽误大家时间了,赶快去试一试吧。 ^_^

### Swish-Gated Linear Unit (SwiGLU) 的定义 Swish-Gated Linear Unit (SwiGLU) 是一种结合了门控机制和激活函数的神经网络组件,广泛应用于自然语言处理和其他深度学习领域。它通过引入非线性和自适应加权的方式增强了模型表达能力[^4]。 具体来说,SwiGLU 可以被看作是一种特殊的门控单元形式,其中输入经过两个分支路径:一条路径应用 Swish 激活函数作为门控信号,另一条保持原始输入不变。最终输出由这两个分支的结果相乘得到: \[ \text{SwiGLU}(x) = (\sigma(W_s \cdot x + b_s) \odot W_g \cdot x + b_g) \] 在这里: - \(W_s\) 和 \(b_s\) 表示用于计算门控信号的权重矩阵和偏置项; - \(W_g\) 和 \(b_g\) 则表示用于缩放输入的权重矩阵和偏置项; - \(\sigma(x)\) 表示标准 Sigmoid 函数或其变种(如 Swish); - \(\odot\) 表示逐元素乘法操作。 这种设计允许模型动态调整不同特征的重要性,从而提升复杂模式的学习效率[^5]。 --- ### 实现细节 以下是基于 PyTorch 的 SwiGLU 实现代码片段: ```python import torch import torch.nn as nn class SwiGLU(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(SwiGLU, self).__init__() self.linear_gate = nn.Linear(input_dim, output_dim) self.linear_main = nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x): gate = torch.sigmoid(self.linear_gate(x)) # Gate signal using sigmoid/Swish main = self.linear_main(x) # Main transformation path return gate * main # Element-wise multiplication ``` 上述实现中,`linear_gate` 负责生成门控信号,而 `linear_main` 处理主要的数据流转换部分。两者的输出随后通过逐元素乘法组合在一起形成最终结果[^6]。 需要注意的是,在实际部署过程中可以根据需求替换掉默认的 Sigmoid 函数为其他更高效的替代品比如 SiLU 或 GELU 来进一步优化性能表现[^7]。 --- ### 使用场景 由于具备较强的灵活性以及良好的梯度传播特性,SwiGLU 特别适合于以下几种情况下的建模工作: 1. **序列建模**: 如 Transformer 架构中的前馈网络模块可以采用 SwiGLU 替代传统 ReLU/GeLU 层次结构来增强局部依赖关系捕捉能力。 2. **低资源环境**: 类似于预训练嵌入未能显著改善整体效果的小型数据集情境下,适当加入此类复杂的非线性变换有助于挖掘潜在规律[^8]。 3. **多任务联合训练框架内**, 当存在多个子任务共享底层表征空间时,利用 SwiGLU 提供额外自由度可以帮助平衡各目标间冲突并促进知识迁移过程顺利开展. ---
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