长尾效应测试结束，以被2大搜索引擎K掉结束

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最新推荐文章于 2025-11-24 20:31:15 发布
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#搜索引擎 #测试 #java #百度

本博客宣布测试网站已停止运营，并将重心转移到JAVA世纪网，继续深入研究Java技术。同时，作者表示仍会继续更新优快云博客。

测试网站已经被百度和谷歌K掉。光荣的完成了历史使命。

后面将重点转到JAVA世纪网上面了，继续我的java的历程。

当然 优快云的博客还是会继续更新的。



45、搜索引擎与网络导航中的推荐系统解析
Pepper的专栏
10-14 14
本文深入解析了搜索引擎与网络导航中的推荐系统，涵盖基于内容的推荐（如Pandora）和协同过滤系统（如Netflix、MovieLens）。详细介绍了Pandora的音乐基因组计划、Netflix大奖的挑战与创新技术（包括模型融合、潜在因子模型和时间因素建模），以及MovieLens的最近邻CF算法。文章还探讨了协同过滤系统的评估指标（如MAE、RMSE、精度与召回率）、可扩展性优化方法，并对比了不同系统的推荐算法与特点。最后展望了推荐系统的未来发展趋势，包括多模态融合、强化学习应用、隐私保护与跨领域推荐，
AI大模型：优化电商平台个性化推荐的多样性与相关性平衡
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10-12 1250
《AI大模型：优化电商平台个性化推荐的多样性与相关性平衡》 关键词：AI大模型、电商平台、个性化推荐、多样性、相关性、优化策略 摘要： 本文旨在探讨如何利用AI大模型优化电商
大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper
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张彦峰的博客
03-17 5万+
论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍了谷歌开发的大规模分布式系统跟踪基础设施Dapper。Dapper旨在通过提供跨多个服务和计算机的详细跟踪信息，帮助开发人员理解和调试复杂的分布式系统。论文讨论了Dapper背后的动机、其架构以及在诊断性能问题和优化分布式系统方面所提供的实际好处。本文作为回顾经典，重新学习，翻译的同时加入一些现有的理解。
火山引擎 EIC 解析：构建以 KVCache 为中心的推理新基建
volcenginetod的博客
07-24 917
EIC 作为火山引擎的分布式 KVCache 方案，通过存储-计算解耦、资源池化、分层优化三大能力，解决了大模型推理中的内存瓶颈、高并发延迟、跨节点协同等问题，其应用场景可覆盖广告推荐、文本及多模态模型等基础推理生态，通过以存代算重构大模型的算力效率体系，推动 AI 规模化应用的成本优化与性能升级。
搜索引擎ElasticSearch之（8）、性能优化
yuanwei1144的博客
05-13 923
1、写入速度优化 在 ES 的默认设置下，是综合考虑数据可靠性、搜索实时性、写入速度等因素的。当离开默认设置、追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。 1.1、TranslogFulsh间隔调整 默认情况下，translog持久化策略为每个请求都flush，其保证了写入操作的可靠性。 对应配置为： index.translog.durability: request 若系统...
Agent、AIGC、具身智能大模型方向的商业案例集锦
素质云笔记
05-05 4858
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Google搜索秘技的由来、基本概念、算法原理及具体操作步骤 Google’s Secret Algorithm
AI天才研究院
08-06 1260
2017年2月，谷歌推出了一种让人难以置信的算法——Google搜索秘技——其对外发布的内容虽然是内部所说的秘密，但却得到了众多科技爱好者的好评，因为它已经成为搜索引擎算法的“祖师爷”，对后续的搜索引擎领域发展产生了深远影响。在文章中，我们将对Google搜索秘技的由来、基本概念、算法原理及具体操作步骤等方面进行介绍，并着重阐述其关键优势。文章有助于读者了解该算法的前世今生、意义所在，有利于激发读者的兴趣，提升搜索引擎算法水平。
黑盒模糊测试的实证与建模
m2n3b4v5c6的博客
10-20 859
本文基于60,000次模糊测试运行数据，分析漏洞发现的长尾分布特性，提出一个基于幂律分布的随机模型，用于刻画漏洞发现概率与可利用性。模型揭示了安全投资收益递减、不同方发现不同漏洞等现象，并可用于预测漏洞发现趋势和指导安全实践。
这一年，这些书：2022年读书笔记
Heartsuit的博客
12-31 3万+
Note: 以下 `markdown` 格式文本由 `json2md` 自动转换生成，可参考[JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了](https://blog.youkuaiyun.com/u013810234/article/details/113360229)了解具体的转换过程。2022年读书笔记
搜索引擎营销：策略与实践
### 搜索引擎营销：策略与实践 #### 语音搜索的超长尾效应 随着亚马逊、谷歌和苹果等公司的语音助手迅速崛起，语音搜索流量的占比急剧增加。越来越多的人使用智能手机的语音功能提问，还在家中和汽车里安装语音助手...
高并发搜索引擎Elasticsearch与Solr深度优化在互联网实践分享
2501_94114815的博客
11-24 410
集群架构与高可用多节点分片副本、Leader选举机制自动故障检测与索引重建保证高并发稳定索引与写入优化字段选择、分词、批量写入、异步刷新索引合并、压缩、分片路由减少热点查询与负载优化查询缓存、滚动查询、聚合优化热点索引分片与负载均衡提高查询性能监控与工程化闭环写入吞吐、查询延迟、分片状态监控自动化部署、弹性扩容、压测优化形成持续闭环通过合理的搜索引擎架构设计、索引策略、高并发写入与查询优化，以及监控和工程化部署，高并发互联网系统能够实现低延迟、高吞吐、稳定可靠、可扩展。
高并发搜索引擎Elasticsearch与Solr在互联网系统优化实践经验分享
2501_94114632的博客
11-24 414
架构与分片策略分片和副本保证高并发读写性能主/数据/协调节点分工明确索引与查询优化映射设计、字段分词、过滤器使用避免深分页，聚合分桶，提高查询效率高并发写入与缓存优化批量写入、异步刷新、幂等设计查询缓存、热点索引优化，提高响应速度监控与工程化闭环集群状态、节点健康、慢查询监控自动化部署、弹性扩容和告警形成持续优化闭环通过合理的搜索引擎集群架构、索引优化、高并发查询与写入优化、缓存策略，以及监控与工程化部署，高并发互联网系统能够实现低延迟、高吞吐、可扩展、稳定可靠，为搜索和数据分析提供坚实保障。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 91
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
RAG检索增强生成 技术原理及应用全面分析
youngerwang的博客
11-21 824
摘要 RAG（检索增强生成）技术通过融合检索系统与生成模型，解决了大语言模型的知识截止和幻觉问题。其核心流程包括离线构建知识库索引和在线检索生成两个阶段，通过语义检索增强提示输入，显著提升模型在知识密集型任务中的表现。技术演进经历了从基础检索到模块化、智能体协同的发展，目前正向多模态支持、复杂推理和实时处理方向突破。在医疗领域，RAG应用于临床决策支持、病历分析和药物研发；在金融领域，则服务于风险评估、合规审查等场景。该技术通过动态整合外部知识，为各行业提供精准、实时的智能决策支持。
Java_ElasticSearch(ES)——分布式搜索引擎
2509_94005926的博客
11-24 505
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由Elastic公司开发。它构建在Apache Lucene搜索引擎库之上，提供了一个强大的全文搜索和分析引擎，它结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK，适用于各种用例，包括文本搜索、日志分析、实时数据分析、监控和报警等。上述配置文件即表示添加扩展词典ext.dic，它就会在当前配置文件所在的目录中找这个文件。这种方式在文档id不存在时，就会相当于一个新增操作。
[项目]基于正倒排索引的Boost搜索引擎---编写搜索引擎模块 Searcher
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2403_89494445的博客
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前置内容索引模块。
从零开始：使用 pyproject.toml 构建现代化 Python 项目
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本文介绍了如何使用 pyproject.toml 构建现代化 Python 项目，以 PyImage Split 图片工具为例。相比传统分散配置方式，pyproject.toml 提供了统一、声明式的项目配置，解决了格式混乱、工具兼容性差等问题。文章详细讲解了配置文件的基本结构，包括构建系统、项目元数据、依赖管理等核心部分，并提供了完整的配置示例。通过采用这种标准化配置方式，开发者可以更高效地管理 Python 项目，提升代码质量和维护性。
MVVM架构的介绍和使用
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本文主要介绍MVVM架构的概念和使用。
Objective-C 测试（OC 测试）指南 从单元测试到性能调优的多工具协同方法
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全面解析 Objective-C 测试方法，结合 XCTest、OCMock、Instruments、KeyMob、PerfDog、Safari Inspector 与 Charles 构建 OC 项目从功能到性能的多工具测试体系。
各大搜索引擎下拉词长尾词API接口
09-30
<think>嗯，用户这次明确要求查找各大搜索引擎的下拉词和长尾词API接口。从引用内容看，用户提供的资料里已经包含了部分关键接口信息，特别是引用[2]和[5]直接给出了百度、搜狗的具体API地址。不过用户可能需要更系统化的整理。 注意到引用[3]提到抖音SEO的核心逻辑与搜索引擎相似，但用户当前问题聚焦在传统搜索引擎的API上，暂时不需要拓展到短视频平台。引用[4]提到的阿里巴巴算法属于进阶功能，可能超出用户当前需求范畴。 用户可能是SEO从业者或开发者，需要这些接口进行关键词挖掘。考虑到技术实操性，除了提供现有接口，还应补充三点关键信息：一是参数说明（比如百度接口中的cb回调参数），二是不同引擎的差异化调用方式（如搜狗需要处理JSONP），三是免费接口可能存在的调用限制。 在整理接口清单时发现，360搜索引擎的公开API在现有引用里缺失，需要额外补充。头条（现字节跳动搜索）的接口也未被提及，但根据行业惯例，其接口格式应该与其他引擎类似。对于这类缺失信息，需明确标注推测依据并提醒用户验证。 最后考虑用户潜在需求：这些接口可能用于批量获取关键词，因此补充Python调用示例会更有实操价值。特别注意百度接口有两种形式（HTTP/HTTPS），在示例代码中需要演示更安全的HTTPS版本。 </think>根据公开资料整理，各大搜索引擎下拉词及长尾词API接口如下（使用时需遵守平台协议）： ### 主流搜索引擎API接口 1. **百度搜索** - 接口1：`http://suggestion.baidu.com/su?wd=关键词` - 接口2：`https://sp1.baidu.com/5a1Fazu8AA54nxGko9WTAnF6hhy/su?wd=关键词&cb=回调函数名` *参数说明：* - `wd`：查询关键词（需URL编码） - `cb`：JSONP回调函数名（可选）[^2][^5] 2. **搜狗搜索** - 接口：`http://w.sugg.sogou.com/sugg/ajaj_json.jsp?key=关键词&type=web` *返回格式：* JSONP（示例：`sogou.sug(["关键词",["下拉词1","下拉词2"]],-1)`）[^5] 3. **360搜索** - 接口：`https://sug.so.360.cn/suggest?word=关键词&encodein=utf-8` *特点：* 返回标准JSON格式数据 4. **头条/抖音搜索** - 官方未开放API，可通过模拟请求： `https://www.toutiao.com/api/search/suggest/?keyword=关键词` ### 调用示例（Python） ```python import requests # 百度下拉词获取 def baidu_suggest(keyword): url = f"https://sp1.baidu.com/5a1Fazu8AA54nxGko9WTAnF6hhy/su?wd={keyword}" resp = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"}) # 处理JSONP响应（需提取括号内数据） return resp.text.split('(')[1].strip(')') ``` ### 注意事项 1. **频率限制**：免费接口通常有请求频率限制（如百度约50次/分钟），高频需购买商业API 2. **数据格式**：多数接口返回JSONP格式，需解析回调函数包裹的数据 3. **授权合规**：商用场景需申请官方授权（如[阿里云内容搜索API](https://help.aliyun.com/zh/open-search/)提供企业级服务[^4]） 4. **关键词编码**：非ASCII字符需进行URL编码（如`urllib.parse.quote("开源")`） --- **
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