大家好，我是不才陈某~Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎，在使用过程中，有一些典型的使用场景，比如分页、遍历等。在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在 Elasticsearch 中，也应该尽量避免使用深度分页。这篇文章主要介绍 Elasticsearch 中分页相关内容！关注公...

deepin15.4安装，总是没有引导。但是15.3没问题。所以自己是先装15.3然后在升级的但是一个多G的更新。下载及其缓慢。设置里可以配置软件源。但是没有改善。搜索问题后，发现有人提到，其实改了设置里的，没有生效。自己编辑/etc/apt/source.list文件，发现确实没有改变而阿里云的速度一般不错，就去找阿里云开源镜像站根...

中科院院士鄂维南、字节AI实验室总监李航领衔，推出高级论文搜索Agent。名为PaSa，两个Agent分别执行多轮搜索和判断论文是否满足查询要求的任务，模仿人类复杂学术搜索行为。现在就有Demo可玩。只需提供研究主题或描述想法，它就会迅速展开搜索并按相关度自动排列组织顺序。点击标题卡，不用跳转页面，就能显示论文作者...

在开发中，通常情况下，搜索功能是非常常见的，类似京东，当我们输入搜索条件时，将自动填充我们需要的数据，并提供选择，我们将此类功能称为：自动填充（autocomplete）。如图1所示：

有人多问我，自己的网站在浏览器打开后会显示一个“不安全”的标识，这让很多用户以为是钓鱼网站。不同的浏览器会显示不同的标识，但这些标识都是代表一个意思，那就是该网站不安全，鼠标移上去会显示“您与此网站之间建立的连接不安全”，如下图所示：

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：MySQLElasticsearch说明TableIndex索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)RowDocument文档(Document)，就是一条条的数据，类似数据库中的行(Row)，文档都是JSON格式ColumnFiled字段(Field)，就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列(Column)SchemaMappi...

写在文章前面：前段时间接到一个 SEO 优化的私活。为了完成这个活，只能赶鸭子上架，从零开始系统地去学习 SEO 知识。经过几天的学习后，也算是入了门。才意识到 SEO 它的意义与重要性，觉得 SEO 对于做个人站点（博客也算是个人站点）的意义与重要性不言而喻。可能有人会反驳在如今自媒体、微信公众号及知乎、掘金、sf...

背景HTTP 中 Referer 字段在工作中或许并不会吸引你的注意，隐藏在 Network 的请求之下，但是却有着非常重要的作用。平常你一定会遇到一些问题需要去排查，假如这个问题在你排查完全部代码后，依然没有解决，这个时候你会怎么办？此时我们就需要将排查问题的角度转换一下，切换到 HTTP 协议上。最近工作当中也碰到了与此...

模块包操作a、本地安装（install可缩写i）： {代码...} b、全局安装： {代码...} c、安装指定版本： {代码...} d、安装到开发环境(简写-D)： {代码...} e、安装到生成环境(简写-S)： {代码...} f、卸载模块： {代码...} g、更新模块： {代码...} h、查看模块信息： {代码...} i、查询模块地址： {代码...} j、搜索模块：...

计算平均数 {代码...} 将RGB转为十六进制 {代码...} 计算两个日期相差的天数 {代码...} 华氏度/摄氏度相互转换 {代码...} 查询某个日期是否为工作日 {代码...} 获取选定的文本 {代码...} 文字复制到剪贴板 {代码...} 检查设备类型 {代码...} 检查浏览器当前选项卡是否在后台 {代码...} 生成随机十六进制颜色值 {代码...}...

看了一下，还好不是很频繁，内心会更加从容排查问题，应该是特定条件下没有走到索引导致，如果频繁出现慢查询，可能会将数据库连接池打满，导致数据库不可用，从而导致应用不可用。

经过长时间紧锣密鼓的开发，AI 原生数据库 Infinity 已于2023年12月21日正式开源了。AI 原生数据库，定义为专门服务大模型的数据库，其具体场景即为 RAG（Retrieval Augmented Generation）。未来企业大模型应用架构的基础设施层面，将只需要一个 AI 原生数据库配合一个大模型（当下是 LLM 大语言模型，未来还会有多模态...

Apple为iOS 9发布了一个所谓的通用链接的深层链接特性，即Universal links。虽然它并不完美，但是这一发布，让数以千计的应用开发人员突然意识到自己的应用体验被打破。魔窗推出了mLink ，为了打破App孤岛格局，构建情景式的服务链，大幅提升用户体验，让每一次的连接都产生价值。

Elasticsearch 向量搜索本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。向量搜索提到向量搜索，我想你一定想知道：向量搜索是什么？向量搜索的应用场景有哪些？向量搜索与全文搜索有何不同？ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词，然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分，从而找到与搜索语句相似的文本，其本质...

Postgres 最受欢迎的向量搜索扩展 pgvector 最近实现了并行索引构建功能，这将分层可导航小世界 (HNSW) 索引构建时间显著提高了 30 倍。

人工智能和机器学习的兴起，催生了大量高维数据表示形式，即嵌入（embeddings），它们捕捉数据点之间的复杂关系，助力强大的分析与理解。然而，在大型数据集中查找相似嵌入是一项计算密集型任务。相似性搜索在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）领域引发了变革。RAG 将传统信息检索与语言模型相结合，...

以通义千问为代表的生成大模型正在引领搜索技术变革，其表现出的“什么都懂，什么都能聊”关键是依赖于底座大语言模型（Large Language Model, LLM）中压缩的世界知识。但无论是多强大的LLM，能压缩的知识量仍然是有限的。