第一次写文章,希望与人提供方便同时,别误人子弟,自己研究的,大家看不懂只改文件就可以了,如果发现不对的地方请回复或直接通知我,谢谢,本来想在discuz论坛上发的,不懂版规也没时间看版规,怕发错,隔小jj怎么办? (一)个人资料项排序问题解决方法 首先说明一下情况,昨天在做网站的个人资料项时发现后台可以设置排序的(图一)数字越大越往下,但是用户页面(图2)却是一直不变,比如新添加的字段想让他排在第一,在网上找了好久都没有搜索到(或许是我不会搜索)看了大半天,看懂了点, (图2) (图2 修改后的

1.简介 从接触yii框架到现在已经快有两个月了,但是自己对yii框架的了解程度并不是很深,并没有系统地去学习,仅仅只是在做项目的时候遇到不懂得知识才去翻手册. 在上一个项目中因为需要将关联的表的字段显示出来并且带搜索排序功能,这个在之前并没有接触过,因此在手册中查找了相关的资料把这个需求写出来了,并在有道云做了一些笔记,今天刚好是周末有时间就将它整理成一篇博客吧. 废话不多说,直接上步骤吧. 2.操作步骤 背景:这里针对GII自动生成的CURL中,增加关联表字段. 需求:A表中有一个字段pt_

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结

[python]Leetcode每日一题-搜索排序数组2 [题目描述] 已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ,数组中的值不必互不相同. 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转 ,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]](下标 从 0 开始 计数).例如, [0,1,2,4,4,4,5,6,6,7] 在下

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 目前跟信息采集相关的一个项目提出了这样的一个需求:中国银行等一些部门和政府关系较好,需要在兴趣点搜索时优先显示他们. 我们的兴趣点查询是使用的Lucene进行分词查询的,这涉及到我们要对我们搜索出来的结果进行一次优先级排序.这里,我和大家一起探讨解决此问题的两种方案. 2.字典创立时对字典文档设置优先级 2.1.通过Document的setBoost来建立文

在数据结构那一块,搜索有顺序查找/二分查找/hash查找,而排序有冒泡排序/选择排序/插入排序/归并排序/快速排序.如果遇到数据量和数组排列方式不同,基于时间复杂度的考虑,可能需要用到混合算法.如果用C语言自己写,是一个很头疼且门槛很高的过程,python却用很简单的方式,让这类算法人人可用. 排序的话,python采用了一个sort函数,这个函数用的是一个适应性强的.稳定的.自然的归并算法,名为timsort.而查找,用字典,时间复杂度可以降低到O(1),而字典的实现方式,则是利用了hash函

一.先摆需求: 1.中文搜索.英文搜索.中英混搜   如:"南京东路","cafe 南京东路店" 2.全拼搜索.首字母搜索.中文+全拼.中文+首字母混搜   如:"nanjingdonglu","njdl","南京donglu","南京dl","nang南东路","njd路"等等组合 3.简繁搜索.特殊符号过滤搜索   如:"龍馬&quo

最近学校的网站建设需要,尝试使用了下Jquery dataTables控件,接触过C#的人都知道,C#中也含有一个DataTable,但它和我们今天讨论的东西无关 我使用的是官网最新的DataTables-1.10.15版本,我个人在使用的过程中遇到了相当多的问题,有的是数据显示问题,还有的是request unknown parameter xxx for row.., 还有搜索带来的刷新之后无法还原问题,这些问题我下面都会逐一解释,希望对你有所帮助. 个人感觉dataTables对于第一次接

在这篇文章中,我准备讲解如何在CGridView中搜索或者排序关联表中的某一行,通过给Yii Blog demo添加一个list页面. 首先,检查你的blog demo里的protected\models\Comment.php,确保Comment模型有一个search的方法,如果没有,就用gii生成一个,我下载到的blog demo里倒是没有. 然后,写代码的时间到了,我们从 CommentController 开始,我们给它加一个 actionList: 1 2 3 4 5 6 7 8 9

过滤功能利用的是第三方包 django_filters,搜索和排序利用的是 Django DRF 提供的 filters 示例代码如下: from rest_framework import filters # 搜索和排序功能 # 注意:这两个是 DRF 提供的功能 from django_filters.rest_framework import DjangoFilterBackend # DjangoFilterBackend 是精确(查找)过滤,即 字段值必须要完全一样才能匹配成功 imp

前几天写了一篇关于"史上对BM25模型最全面最深刻解读以及lucene排序深入解读"的博客,lucene最后排序用到的思想是"从海量数据中寻找topK"的时间空间最优算法(这是一个博士的学术论文).在特定的场合,比如solr自带的搜索智能提示公能,当构建完三叉树,前缀匹配查找出所有的节点之后,也要用这种思想进行排序.根据这个思想构造出一个优先级队列,具有容量限制(K),精确的时间复杂度为KlgK+(n-k)lgK,最坏的时间复杂度:(n-k)*lgk +lg(k-1

Learning to Rank pointwise \[ L\left(f ; x_{j}, y_{j}\right)=\left(y_{j}-f\left(x_{j}\right)\right)^{2} \] 只考虑给定查询下单个文档的绝对相关度,不考虑其他文档和给定查询的相关度. 输入空间中样本是单个 doc(和对应 query)构成的特征向量: 输出空间中样本是单个 doc(和对应 query)的相关度: 假设空间中样本是打分函数: 损失函数评估单个 doc 的预测得分和真实得分之间差异

沿用该文章里的数据https://www.cnblogs.com/MRLL/p/12691763.html 查询时发现,一模一样的name,但是相关度不一样 GET /z_test/doc/_search { "explain": false, "query": { "match_phrase": { "name": "测试" } } } 结果 { , "timed_out" : fal

安装的版本是DiscuzX2.5,搜索的时候发现默认指向的是门户里的文章搜索,但程序都没有安装门户,只有论坛,所以不能搜索文章. 在网上找了半天终于找到修改的办法了. <input name="mod" id="sch_mod" value="search" type="hidden" />改为<input name="mod" id="sch_mod" value=&

在网上看到关于排序学习的早期文章,这两篇文章大致都使用了Random Forest和Boosting方法. 一.paper 1.Web-Search Ranking with Initialized Gradient Boosted Regression Trees,2011 主要将Random Forests(RF)和Gradient Boosted Regression Trees(GBRT)做了一个sequence的combine.他们用RF得到了非常不错的效果,甚至比GBRT还要好.他们

var _node = null, _all_match = 0, _current_match = 0; $(document).ready(function() { $('#area_setting_ou_tree').jstree({ 'core' : { 'data' : { "url" : "url", "method" : "POST", "dataType" : "json"

参考: 1.https://django-filter.readthedocs.io/en/master/guide/usage.html#the-filter 2.https://www.cnblogs.com/neozheng/p/9838440.html 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/47836057 4.https://www.jianshu.com/p/f3606a5def69 效果见swagger文档,api文档未配置成功 使用的插件版本 # 2018

Vector Space Model The vector space model provides a way of comparing a multiterm query against a document. The output is a single score that represents how well the document matches the query. In order to do this, the model represents both the docum

Theory Behind Relevance Scoring Lucene (and thus Elasticsearch) uses the Boolean model to find matching documents, and a formula called the practical scoring function to calculate relevance. This formula borrows concepts from term frequency/inverse d

Field-length norm How long is the field? The shorter the field, the higher the weight. If a term appears in a short field, such as a title field, it is more likely that the content of that field is about the term than if the same term appears in a mu