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Windows安装Elasticsearch并结合内网穿透实现远程访问

最近,我发现了一个超级强大的人工智能学习网站。它以通俗易懂的方式呈现复杂的概念,而且内容风趣幽默。我觉得它对大家可能会有所帮助,所以我在此分享。点击这里跳转到网站。 文章目录 系统环境 1. Windows 安装Elasticsearch 2. 本地访问Elasticsearch 3. Windows 安装 Cpolar 4. 创建Elast

【文星索引】搜索引擎项目测试报告

目录 一、项目背景 1.1 项目简介 1.2 应用技术 二、 项目功能 2.1 数据收集与索引 2.2 API搜索功能 2.3 用户体验与界面设计 2.4 性能优化与维护 三、测试报告 3.1 功能测试 3.2 界面测试 3.3 性能测试 3.4 兼容性测试 3.5 自动化测试 四、测试总结 4.1 功能测

讲一下elastic search 的分词原理

文章目录 一、分词的核心作用 二、分词器(Analyzer):分词的“执行单元” 1. 字符过滤器(Character Filter):预处理原始文本 2. 分词器(Tokenizer):拆分文本为词元(Token) 3. 词元过

数据迁移、MySQL数据转ES、不停机扩容、百万级别以上的数据如何删除、生产环境 更改表结构、修改线上表结构的风险、too many connections解决办法、InnoDB和MyISAM 区别

任务迁移(数据迁移)任务思想处理数据迁移?失败? bug、硬件抖动一张任务表,几个字段,任务id,名称,开始时间、结束时间以及状态迁移的目标表加一个字段,任务id当迁移任务开始,先往任务表里面插一条数据,生成任务id,名称,开始时间,状态,状态是进行中往目标表里面插入一条数据,带上任务id,等到任务完成,更新任务表里面 状态和时间中间出错了怎么办? 异常处理,将任务表里面任务状态,更新为任务

人工智能示例之基于规则的专家系统(动物识别)的python完整代码

        其实我在“人工智能原理”的专栏中是比较系统的讲解过专家系统的,包括:专家系统的基本概念、一般结构、知识获取、检测与组织管理、推理流程、神经网络在专家系统中的应用等,但是确实没有一个完整的示例。1.专家系统的基本概念解析:专家系统的基本概念解析——基于《人工智能原理与方法》的深度拓展_专家系统的本质-CS

Git常用命令大全

一、仓库初始化与克隆初始化本地仓库git init # 在当前目录创建一个空的 Git 仓库 git init [project-name] # 创建新目录并初始化为 Git 仓库 克隆远程仓库git clone [url] # 下载远程仓库到本地新目录(包含完整提交历史&#xf

向量数据库与ES的区别与结合

一、核心区别 维度 向量数据库 ELASTICSEARCH (ES) 核心目标 高维向量相似性搜索(语义/特征相似性) 文本全文检索、结构化数据查询 数据模型 非结构化数据 → 高维向量(如文本嵌入、图像编码)

基于Kafka+ElasticSearch+MongoDB+Redis+XXL-Job日志分析系统(学习)

🚀 基于Kafka+ElasticSearch+MongoDB+Redis+XXL-Job的日志分析系统 🏗️ 系统架构 🎯 技术栈选型的深层考量 🚀 Apache Kafka - 消息传输的核心引擎 在系统中的作用: 作为日志数据的缓冲层,解耦日志生产和消费,确保系统的高可用性 📊 MongoDB - 可靠的数据主存储 选择理由: 文档型数据库天然适合存储结构化的日志数据

开源元搜索引擎SearXNG:使用Docker详细搭建部署与使用

         SearXNG是一款基于Python开发的开源免费互联网元搜索引擎,于2021年从SearX分叉而来。它聚合了来自如Google、Bing等众多搜索引擎及不同数据库的结果,集成超100种公开搜索引擎资源,覆盖综合、新闻、图片等11大类。SearXNG极其注重隐私保护,不会追踪用户或建立档案,采用随机浏览器档案、

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