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最新推荐文章于 2024-08-30 18:25:24 发布
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Doris 倒排索引—日志分析利器
04-29 7万+
Apache Doris 提供了丰富的索引以加速数据的读取和过滤，依据是否需要用户手工创建，索引类型大体可以分为智能内建索引和用户创建索引两类，其中智能内建索引是指在数据写入时自动生成的索引，无需用户干预，包括前缀索引和 ZoneMap 索引。因此，即使不添加倒排索引仍能展现较好的查询效果。这里需要说明的是，MATCH 与 LIKE 查询的差异在于，MATCH 查询时会忽略大小写，把句子切分成一个个词来匹配，能够更快速定位符合条件的结果，特别是在大规模数据集情况下，MATCH 的效率提升更为明显。
Doris 倒排索引
2401_84052244的博客
04-30 3354
Apache Doris 提供了丰富的索引以加速数据的读取和过滤，依据是否需要用户手工创建，索引类型大体可以分为智能内建索引和用户创建索引两类，其中智能内建索引是指在数据写入时自动生成的索引，无需用户干预，包括前缀索引和 ZoneMap 索引。因此，即使不添加倒排索引仍能展现较好的查询效果。这里需要说明的是，MATCH 与 LIKE 查询的差异在于，MATCH 查询时会忽略大小写，把句子切分成一个个词来匹配，能够更快速定位符合条件的结果，特别是在大规模数据集情况下，MATCH 的效率提升更为明显。
java基于springboot+nodejs的汉服文化交流 汉服销售购物商城网站 多商家 vue前后端分离
qqvx_6310855的博客
10-12 837
在我国的历史有这么一句话被源远流长，那就是胜不及汉唐。由此可见汉文化对我国的影响是非常深远的。尤其是汉服。在近些年来随着文艺复兴的开始，汉服文化被大量的广泛的接受，并且在一些景点和节假日会有很多的年轻人穿着汉服盛装出席。汉服文化是我国传统文化的一种。他是我国服装发展历史长河中比较经典的一些服饰。甚至周边的一些小国家的传统服装也都深受汉服的影响。为了更好的宣传汉服文化，我们通过springboot加vue开发了本次的多商家汉服销售购物商城网站，并且本网站是采用的当前最流行的前后端分类技术来开发的，也符合当前的
实习点滴 - 破窗理论、C++ 函数模板静态库
jiange_zh的博客
07-28 2387
最近在搬砖，本以为仅仅是体力活而已，无奈自己功力不够，处处碰壁。这次的需求及其背景：业务中有一个recommendId的东西，类型是string或者vector< char >。第一个字节（即recommendId[0]）用来标识数据所属的类型，比如4代表商业化广告，5代表游戏广告等，然后后面的字节或者是string类型的数据，或者是jce类型的数据（这个即为编码协议）。最近开始推广使用新的协议，第
《mysql必知必会》笔记（三）
程序员的自我修养
10-30 1647
十九：插入数据          1：insert语句用来将行插入数据表中，可以插入完整的行、行的一部分、插入多行、插入某些查询的结果。          2：不指定列名，可以这样插入： insertinto customers  values(null,  'pep e. lapew',  '100 main street',  'los angeles',  'ca',  '
IT...
Welcome
03-17 194
1.看《Thinking In Java》，不要因为他们很难而我们自己是初学者所以就不看; 2.不要放过任何一个看上去很简单的小编程问题——他们往往并不那么简单，或者可以引伸出很多知识点； 3.把时髦的技术挂在嘴边，还不如把过时的技术记在心里； 4.学习编程最好的方法之一就是阅读源代码； 5.在任何时刻都不要认为自己手中的书已经足够了； 6.看得懂的书，请仔细看；看不懂的书，请硬着头皮看； 7.别...
MySQL查看表结构及查看建表语句
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qq_29401491的博客
04-07 2万+
查看表结构：desc 表名 mysql&gt; use recommend; Database changed mysql&gt; desc user; +--------------+--------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Ext...
yifanyang-search_recommend-master_Recommend_java_搜索推荐_
09-30
本项目“yifanyang-search_recommend-master_Recommend_java_搜索推荐_”专注于利用ElasticSearch7进行相关性搜索，并通过Spark MLlib构建个性化推荐系统。以下是这两个核心技术的详细说明。 **Elasticsearch7...
CXK带你精通MySQL索引设计
weixin_51474578的博客
08-30 1072
我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索【最左前缀原则】，再创建一个专门针对 name 列的索引就算是一个余索引，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有什么好处。col2 INT,我们看到，col1既是主键、又给它定义为一个唯一索引l，还给它定义了一个普通索引l，可是主键本身就会生成聚簇索引l，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。
oracle分区表索引的压缩,ORA FAQ 性能调整系列之——压缩索引会提高性能么？-数据库专栏,ORACLE...
weixin_29972373的博客
04-04 436
will compressing my indexes improve performance ?压缩索引会提高性能么？authors name: jonathan lewisauthors email: jonathan@jlcomp.demon.co.ukdate written: 26th feb 2003oracle version(s): 8.1 – 9.2compressed inde...
商品推荐之CIKM 2019 EComm AI：超大规模推荐之用户兴趣高效检索
简单，坚持
08-25 5462
题目介绍 初次参加天池比赛，题目很简单：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231721/tab/158。 训练集一共包含三个文件，分别为用户行为文件、用户信息表、商品信息表，详情如下。 user_behavior.csv为用户行为文件，文件共有4列并以逗号分隔。每列的含义与内容如下： 列名 描述 用户ID 正整数...
mysql怎么看表的结构_mysql查看表的结构
weixin_33696476的博客
01-20 4347
MySQL 查看表结构mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_s ...mysql查看表结构命令mysql查看表结构命令 mysql查看表结构命令,如下: desc 表名;show columns from 表名;describe 表名;sh...
Mybatis框架+tomcat+Servlet
u011328083的博客
05-31 1668
1.MyBatis简介 1.1什么是MyBatis MyBatis是持久层(DAO)框架:用于连接并访问数据库 Mybatis封装JDBC操作数据库的过程，简化JDBC代码. Mybatis通过xml或者注解方式将要执行的Sql语句进行配置 对比: JDBC: insert into emp value(null,?,?,?); java程序中接收参数再去插入参数 Mybatis:先写一个不带参数值的语句,再将参数值设置进来,将sql语句和参数对应起来,生成最终要执行的sql 1.2为什
按搜索量排名前100位访问量最高的网站（截至2020年）
努力是为了站在万人之中，成为别人的光
10-24 1万+
你在寻找2020年美国（及全球）最受欢迎的网站清单吗？ 我们通过美国和全球的自然流量吸引了访问量最高的前100个站点。 然后，我们使用了网站浏览器 和关键字浏览器（我们的竞争分析和关键字研究工具）来更深入地研究其中一些网站为什么受欢迎以及其流量来自何处。 让我们从我们的美国数据开始。 截至2020年，美国访问量最高的100个网站 # Domain Monthly traffic 1 youtube.com 1,625,928,544 2 en.wikipedia.org 1,032,25
rgba()和opacity的透明效果有什么区别？
lizengyuan的博客
06-17 875
rgba（）和opacity都能实现透明效果，但最大的不同是opacity作用于元素，以及元素内所有内容的透明度；而rgba（）只作用于元素的颜色或其背景色，设置rgba透明元素的子元素不会继承透明效果。
mahout过滤推荐结果 Recommender.recommend(long userID, int howMany, IDRescorer rescorer)
weixin_30641465的博客
04-19 274
Recommender.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM, rescorer); Recommender.recommend(long userID, int howMany, IDRescorer rescorer): 获得推荐结果，给userID推荐howMany个Item，凡rescorer中包含的Item都过滤掉。 其中源码中调用...
最新中国大陆TOP100网站排名
qdzx2008的专栏
01-03 1万+
中国大陆最受欢迎TOP100网站排行榜，房地产门户－搜房网上升明显，排名第三十位。ENet硅谷动力、天极网、无忧工作网排名相应上升。商机在线下滑明显。Anyp.cn、携程网最新入榜。 　　 1. Baidu.com 　　全球最大中文搜索引擎，向人们提供简单、可依赖的信息获取方式。 　　www.baidu.com 　　2. 新浪新闻中心 　　包括即日的国内外不同类型的新闻与评论，人物专题，图库。 　
mysql根据条件更新
qq_38477936的博客
08-22 614
update xx_t set is_hidden= (case when is_recommend=1 then 0 when is_recommend=0 then 1 else 2 end )
def choose(state: State): print(f'choose >> {state}') messages = state['messages'] # 通过索引拿到最后一个消息 last_message = messages[-1] for tool in last_message.tool_calls: if 'attractions_recommend' == tool['name']: return "attractions_recommend" elif 'food_recommend' == tool['name']: return "food_recommend" return END 请对上述代码进行详细注解
最新发布
09-25
<think> 我们被要求为给定的Python函数`choose`添加详细注释。根据上下文，这个函数是LangGraph状态机的一部分，用于路由决策（决定下一个节点）。 函数功能：根据最后一条消息中的工具调用（tool_calls）来选择下一个节点（返回节点名称）或结束（返回END）。 注意：我们引用的内容[1]是关于代码风格（如缩进、分号使用）的反例，[2]是关于ClickHouse建表语句的示例，与当前函数关系不大，但我们可以忽略它们，因为用户要求注释的是给定的函数。 我们将按照以下步骤进行： 1. 函数定义：解释参数和返回值。 2. 打印当前状态（调试用）。 3. 获取消息列表并取最后一条消息。 4. 遍历最后一条消息中的工具调用（如果有），根据工具名称返回对应的节点名称（字符串）。 5. 如果没有匹配的工具调用，则返回END（表示结束）。 注意：在LangGraph中，每个节点是一个函数，返回的字符串代表下一个要执行的节点名称，END是一个特殊标记表示终止。 我们假设State是一个包含'messages'键的字典，且messages是一个消息列表，最后一条消息是一个包含'tool_calls'属性的对象（类似OpenAI的AIMessage格式）。 由于函数体内有多条语句用分号分隔，我们按照可读性将其拆分为多行并注释。 下面是带有详细注释的代码： </think> 以下是为 `choose` 函数添加的详细注解： ```python def choose(state: State): """ 路由选择函数：根据最后一条消息中的工具调用决定下一个执行节点 参数: state (State): 当前对话状态对象 包含键: messages - 对话消息列表（顺序按时间升序排列） 返回: str: 下一个节点名称（如"attractions_recommend"）或结束标识END """ # 打印当前状态用于调试（显示决策点上下文） print(f'choose >> {state}') # 从状态对象中提取完整的消息历史列表 messages = state['messages'] # 获取最后一条消息（最新消息，索引-1） last_message = messages[-1] # 检测最后一条消息中的工具调用请求 # 遍历消息中所有tool_calls（工具调用请求） for tool in last_message.tool_calls: # 当工具名为景点推荐时，路由到景点推荐节点 if 'attractions_recommend' == tool['name']: return "attractions_recommend" # 返回景点推荐节点标识 # 当工具名为美食推荐时，路由到美食推荐节点 elif 'food_recommend' == tool['name']: return "food_recommend" # 返回美食推荐节点标识 # 若未检测到工具调用请求，返回END结束对话 return END # LangGraph系统常量，表示终止流程 ``` ### 核心逻辑说明 1. **消息队列处理** - `messages = state['messages']`：获取对话历史 - `last_message`：聚焦最新消息（遵循FIFO原则） - 示例消息格式： ```python { "content": "推荐北京景点", "tool_calls": [{"name": "attractions_recommend", ...}] } ``` 2. **工具调用检测** - `tool_calls` 列表存储LLM生成的工具调用请求 - 遍历检测请求类型（景点/美食推荐） - 匹配逻辑严格区分大小写（`==` 精确匹配） 3. **路由决策机制** - **景点请求** → `"attractions_recommend"` - **美食请求** → `"food_recommend"` - **无工具请求** → `END`（流程终止） - 路由值对应LangGraph中的节点标识[^1] 4. **状态机集成** - 此函数作为LangGraph的条件节点运行[^1] - 返回值决定状态机的转移路径 - 实现动态的对话流程控制
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