有时候业务上需要在地图上展示AOI（兴趣面）数据，每一个AOI对应的是一个不规则的封闭区域，由一组坐标表示，比如小区轮廓。国内的百度和高德地图都没有提供相应方法来获取这类数据（谈业务合作的话是有的），普通开发者基本拿不到。不过没关系，国外有一个OSM网站，在那里可以查询到指定类型的轮廓数据。

redis缓存参照网址：[链接]项目目录D:testgitCloneSpringBoot-LearningChapter4-4-1git地址：[链接] 注意事项：1：启动本地redis2：实体类实现序列化，并生成UID {代码...} 测试Redis缓存机制： 使用redis ，填写测试类----对应JPA的方法： 此时测试结果，第一次第二次调用时，是正确的，第三次不正确（上面设置了为20）...

URI本质是一个字符串，这个字符串的作用是唯一地标记资源的位置或者名字。这图显示了URI最常用的形式，由schema、host:post、path和query四个部分组成，但有部分可以视情况省略。

在国庆期间，微软发布了他们一系列的 AI 能力，他们左手跟 OpenAI 紧密合作，右手积极推进在端侧部署自研的小模型，初步判断微软在这波 AI 浪潮中不会掉队。<br/><br/>我们展开看下具体内容。

很多的小伙伴，经常会有这样的困惑，我看了很多技术的学习文档、书籍、甚至视频，我想动手实践，于是我打开了GitHub，想找个开源项目，进行学习，获取项目实战经验。这个时候很多小伙伴就会面临这样的问题：“我不会搜啊，我该怎么找呀？”，最终只能放弃。

ag 命令（The Silver Searcher）是一款用 C 编写的快速且对开发人员友好的文本搜索工具，针对源代码搜索进行了优化。它与 ack 类似，但速度更快，因此深受开发人员喜爱，可用于搜索代码库。

Q22语句查询获得消费者可能购买的地理分布。本查询计算在指定的国家，比平均水平更持肯定态度但还没下七年订单的消费者数量。能反应出普通消费者的态度，即购买意向。

在整合大型语言模型（LLM）到业务流程时，企业经常会遇到一些头疼的问题，比如怎样保持数据时效性、避免幻觉现象，以及如何保护数据安全等等。为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它不仅帮助我们克服了这些挑战，还引领了信息检索的新方向。虽然 RAG 系统及其科普非常流行，但在实际使用中，我们会发现...

本系列前两篇文章深入探讨了 PieCloudVector 在图片和音频数据上的应用之后，本文将聚焦于文本数据，探索 PieCloudVector 对于文本数据的向量化处理、存储以及检索，并最终结合 LLM 打造聊天机器人的全流程。

扩展阅读 有哪些鲜为人知，但是很有意思的网站？ 一份攻城狮笔记 每天搜集 Github 上优秀的项目 一些有趣的民间故事 超好用的谷歌浏览器、Sublime Text、Phpstorm、油猴插件合集 网站之最 第一个网站（世界上第一个网站）：[链接] 水滴（世界上最小的网站）：[链接] 世界最高（世界上最高的网站）：[链接] 世界最长（世...

视图是一种虚拟存在的表，有数据库中一个或多个表的字段构成，行和列的数据来自于定义的视图的查询中使用的表，并且是在使用视图中动态生成的，只保存sql逻辑，不保存数据

导读：DataTester是由火山引擎推出的A/B测试平台，覆盖推荐、广告、搜索、UI、产品功能等业务应用场景，提供从A/B实验设计、实验创建、指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个A/B实验生命周期的服务。

在海量数据的存储与检索中，如何在保持快速检索的同时，降低内存占用是个巨大的挑战。有没有一种既能快速检索又能节省内存的方案？布隆过滤器（Bloom Filter）就是这样一种数据结构。

使用过Spring Data操作ES的小伙伴应该有所了解，它只能实现一些非常基本的数据管理工作，一旦遇到稍微复杂点的查询，基本都要依赖ES官方提供的RestHighLevelClient，Spring Data只是在其基础上进行了简单的封装。最近发现一款更优雅的ES ORM框架Easy-Es，使用它能像MyBatis-Plus一样操作ES，今天就以mall项目中的商品搜...

本文为 Jina AI Co-founder & CTO 王楠，在 2021 年 12 月 25 日 Python Meetup Beijing 的分享实录，内附 Demo 及 PPT 地址。阅读本文，你将对神经搜索 (Neural Search)、Jina 及 Finetuner，有较为全面的了解。

Lucene采用了基于倒排表的设计原理，可以非常高效的实现文本查找，在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免锁的出现，大大提升了读写性能。

好程序员Python学习路线之python爬虫入门，随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎...