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P1217 [USACO1.5] 回文质数 Prime Palindromes

题目描述因为 151 既是一个质数又是一个回文数(从左到右和从右到左是看一样的),所以 151 是回文质数。写一个程序来找出范围 [a,b](5≤a<b≤100,000,000)(一亿)间的所有回文质数。输入格式第一行输入两个正整数 a 和 b。输出格式输出一个回文质数的列表,一行一个。输入输出样例输入 #1

Elasticsearch + Search UI 构建一个文件搜索引擎

目录 Elasticsearch 使用优势 App Search Search UI 配置engine 集中管理配置和提供实用工具函数 配置和初始化一个基于Elasticsearch的搜索界面应用程序 Search UI 基础用法 好书推荐 Elasticsearch 使用优势 使用ElasticSearch的主要好处在于其强大的全文搜索和实时分析

[Git] 如何进行版本回退

版本控制系统最重要的能力之一,就是能够轻松地在项目的不同历史版本之间切换。有时,你可能发现最近的修改引入了严重问题,或者需要回到之前的某个节点重新开始。这时,“版本回退”功能就派上用场了。 版本回退:反方向的钟~~Git 提供了强大的版本回退(或称为“重置”)功能,让你能够将项目状态恢复

常用es命令

常用Elasticsearch命令 es别名链接和删除POST /_aliases { "actions": [ { "add": { "index": "index", "alias": "alias" } }, {

什么是向量化?ElasticSearch如何存储向量?

向量化(Vectorization)是一种将数据或操作转换为向量的过程,以便利用并行计算和高效处理。向量化将非数值数据(如文本、图像)转换为数值向量,以便计算机处理。而向量化在AIGC中非常的常见,例如知识库对话等等。如果大家感兴趣,后面专门来聊聊。向量长什么样?例如:[0.25, -0.1, 0.7],向量化后的数据通常是一个数值数组那我们如何将文本向量化呢,有很多种方式,这里我们使用Embed

Docker 安装 Elasticsearch 教程

目录一、安装 Elasticsearch二、安装 Kibana三、安装 IK 分词器四、Elasticsearch 常用配置五、Elasticsearch 常用命令一、安装 Elasticsearch(一)创建 Docker 网络因为后续还需要部署 Kibana 容器,所以需要让 Elasticsearch 和 Kibana 容器互联。创建一个 Docke

【Boost搜索引擎】上

Boost搜索引擎 1. 为什么要做这个项目 2. 搜索引擎相关宏观原理 3. 搜索引擎技术栈和项目环境 4. 正排索引 vs 倒排索引 - 搜索引擎具体原理 5. 编写数据去标签与数据清洗的模块 Parser 5.1 去标签 5.2 编写parser 6. 编写建立索引的模块 Index 6.1 建立正排索引 6.2 建立倒排索引 1. 为什么要做这个

nextjs15简要介绍以及配置eslint和prettier

目录一、Next.js 何时使用服务器端渲染(SSR)?何时使用静态生成(SSG)?1、服务器端渲染(SSR - getServerSideProps)2、 静态生成(SSG - getStaticProps)3、什么时候使用 ISR(增量静态生

Elasticsearch太重?它的超轻量的替代品找到了!

简要介绍在海量数据时代,快速而精准地找到所需信息至关重要。如果您正为此苦恼,或者您是 Elasticsearch 的用户,并对其资源消耗或性能有所关注,那么今天我要向您介绍一款名为 Manticore Search 的开源搜索数据库,它或许能为您带来全新的选择。Manticore Search 起源于 2017 年&#xff0