41、Elasticsearch 高亮功能全解析

Elasticsearch 高亮功能全解析

在 Elasticsearch 中,高亮功能是提升搜索结果展示效果的重要手段。本文将详细介绍 Elasticsearch 高亮功能的相关选项、不同的高亮器实现方式及其特点。

高亮查询

在大多数情况下,使用主查询进行高亮操作是可行的,但对于一些特殊情况,如使用重评分查询时,就需要特殊处理。重评分查询可以通过对结果集中的前 N 个文档运行替代(通常开销较大)的查询来改善结果的排名,Elasticsearch 会将原始得分与重评分查询的得分相结合,以获得最终的排名。然而,重评分查询并不适用于高亮操作。

这时,自定义高亮查询就派上用场了。例如,主查询在名称字段中查找包含 “elasticsearch” 或 “search” 的组,同时希望提升以 “search” 结尾的标签的权重,如 “enterprise search”。由于通配符查询 “*search” 开销较大,可以将此条件放在仅对前 200 个文档运行的重评分查询中。

以下是一个示例,展示了如何在高亮查询中包含主查询和重评分查询的条件:

curl localhost:9200/get-together/group/_search?pretty -d '{
   "query" : {
     "match" : {
       "name" : "elasticsearch search"      
     }
   },
   "rescore" : {
     "window_size": 200,
     "query" : {
       "rescore_query
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了面的安配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安等级保护制度中的主机安要求;③在系统上线前或安整改过程中实施安加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安风险;④作为安审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安策略变化,确保长期符合安基线要求。
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