Good search resource

最新推荐文章于 2025-09-06 13:59:18 发布
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#Google

本文分享了一个有用的搜索资源，通过Google Groups提供的链接可以访问ICTCLAS文件，这对于从事自然语言处理及相关领域的研究者来说是一个宝贵的资料来源。
Good search resource: http://groups.google.com/group/ictclas/files
ElasticSearch学习记录
weixin_42173947的博客
12-01 1413
ElasticSearch学习记录
ElasticSearch最新搞定版
python_start的博客
04-09 896
ElasticSearch概述 Lucene 和 ElasticSearch 关系： ElasticSearch 是基于 Lucene 做了一些封装和增强 Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别（大数据时代）的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心...
elasticsearch 性能指标
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3-Number
08-24 3万+
转载目的：学习es相关性能指标，指导对es的优化。 转载于：http://blog.youkuaiyun.com/yangwenbo214/article/details/74000458 一、Elasticsearch 是什么 Elasticsearch是一款用Java编写的开源分布式文档存储和搜索引擎，可以用于near real-time存储和数据检索。 1、Elasticse
ElasticSearch知识点记录
z1941563559的博客
04-07 1859
ElasticSearch一 ElasticSearch1.1 全文检索，倒排索引1.2 Lucene1.3 什么是ElasticSearch1.4 Elasticsearch的功能1.5 elasticsearch的适用场景1.6 elasticsearch的特点二 Elasticsearch的核心概念2.1 Lucene和ElasticSearch的前世今生2.2 elasticsearch的...
django中使用elasticsearch-dsl.py
weixin_46463851的博客
11-28 823
背景：使用django、django-ninja、es进行开发。项目用到高亮检索、按照权重进行评分排序，在此做个记录。使用的是django项目，在app下新建document.py文件。版本需相匹配，es7则使用7.*.*版本，es8则使用版本8。新建api.py文件。
elasticsearch 7.13.4基础
u011062567的博客
05-22 1653
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 products where product_name like “%牙膏%”
Android Resource介绍和使用
又见水出处的专栏
12-02 752
1、相关文件夹介绍 在Android项目文件夹里面，主要的资源文件是放在res文件夹里面的。assets文件夹是存放不进行编译加工的原生文件，即该文件夹里面的文件不会像xml，java文件被预编译，可以存放一些图片，html，js, css等文件。在后面会介绍如何读取assets文件夹的资源！ res文件夹里面的多个文件夹的各自介绍(来自网上的Android开发指南中文版内容)： 目录Dir
elasticSearch spark支持
roykingw的专栏
09-26 8377
–Note：1、文章摘自elasticsearch官网，因为觉得再费力的总结，总不如官网的说明学习更快。 2、关于elasticSearch-hadoop组件：从目前的版本看(2017年9月26日)，从elasticsearch官网下载的elasticsearch_hadoop组件还只能基于scala 2.10.x 版本。而spark的2.1.X版本开始，已经基于scala2.11以上的版本进行开
OpenSearch description document
AMinfo的专栏
04-18 2892
(Redirected from Specifications/OpenSearch/1.1) Contents  [hide] 1 Notice2 Overview3 Namespace4 OpenSearch description document 4.1 Overview4.2 Examples4.3 Type4.4 Extensibility4.5 O
Elasticsearch 权威教程 - 模糊匹配
uxff的专栏
03-01 1726
[[partial-matching]] == Partial Matching A keen observer will notice that all the queries so far in this book have operated on whole terms.(((“partial matching”))) To match something, the smalles...
【Android Studio】Resource Shrinking去掉无用的资源
nwsuafer的专栏
12-15 1万+
Resource Shrinking The Gradle build system for Android supports "resource shrinking": the automatic removal of resources that are unused, at build time, in the packaged app. In addition
23、JavaCard Applet Deployment, Resource Analysis, and Cryptographic Algorithm Popularity
nept的博客
09-06 34
本文探讨了JavaCard小程序在不同智能卡上的可部署性与可移植性，分析了使用Spoon库进行静态与动态资源需求分析的方法，并研究了开源项目中加密算法的流行趋势。结果显示NXP JCOP4 J3R180在2023年具有最高性能和最多可部署小程序数量，但供应有限；ECDSA和RSA with PKCS#1填充是最受欢迎的签名算法。文章为开发者在智能卡选型和加密算法选择方面提供了指导建议。
springboot项目连接sqlite，我把.db文件放在resource的db目录下，springboot配置文件中的url要怎么写
10-25
After quick search in mind, I think jdbc:sqlite::resource:path is used. But for Spring Boot, it's common to use the file path. I'll go with: spring.datasource.url=jdbc:sqlite:file:./src/main/...
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
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12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
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AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
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随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
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