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PHPCMSV9按栏目搜索
1、修改后台添加、修改内容时添加栏目id到搜索表中 找到 phpcmsmodelcontent_model.class.php 大概106、287行左右，一共两处 $this->search_api( ,'',$catid); } elseif($action == 'delete') { $this->search_db->delete_search($typeid ,$id); } } 2、修改搜索模板文件 siteid`= '$siteid' AND `typeid` = '$typeid' $catid $sql_time AND `data` like '%$q%'"; } 最后，进入数据库，找到表v9_ search,添加字段catid，int,4 到网站后台全站索引一下，在搜索表单中添加以下代码就可以用了 <input type="hidden" name="catid" value="{$catid }"/> 缺点：如果该栏目下有子栏目，那么子栏目的文章是搜索不到的，只有在指定栏目ID下的直接文章才能被搜索到。
1.4K50发布于 2021-07-09 - 来自专栏EdisonTalk
Elastic学习之旅 (9) 结构化搜索
结构化数据 结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么，什么数据是结构化的呢？ ES中日期、布尔类型和数字都是结构化的。 另外，文本也可以是结构化的： 比如彩色笔可以有离散的颜色集合：红、蓝、绿等； 一个博客也可能被标记了一些标签：分布式、搜索、架构等； 电商网站上的商品都有UPCs（通用产品码）或其他的唯一标识 结构化搜索 结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么我们接下来就看看如何做结构化搜索。在ES中对结构化数据进行匹配，主要使用term查询。 ，并通过几个实例了解了如何对结构化数据进行搜索。 在ES中，我们主要使用term对结构化数据进行搜索，而主要使用match对文本进行全文搜索。
59210编辑于 2024-04-13 - 来自专栏后端码匠
Elasticsearch应用之京东搜索
---- 京东搜索Elasticsearch 开发环境 elasticsearch 7.10.1 集成IDE idea elasticsearch-head maven 3.6.3 所有开发环境 private String title; private String img; private String price; } 工具类 HtmlParseUtil 用于解析京东搜索的数据 bulkResponse.hasFailures(); } /** * 2 获取这些数据 实现搜索功能 * * @param keywords lang="zh-en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>全栈自学社区搜索 搜索后 ?
76310发布于 2021-02-26 - 来自专栏Redis原理与应用
Redis应用—9.简单应用汇总
(String数据结构)6.实现一个简单的唯一ID生成器(incr命令)7.实现博客点赞次数计数器(incr命令 + decr命令)8.社交网站的网址点击追踪机制(长网址转短网址)(Hash数据结构)9. /短网址追踪案例public class ShortUrlDemo { private static final String[] X36_ARRAY = "0,1,2,3,4,5,6,7,8,9, shortUrlDemo.getShortUrlAccessCount(shortUrl); System.out.println("短网址被访问的次数为：" + accessCount); }}9. 每次搜索时，key为潜在搜索词，value为完整搜索词，score为当前时间。 + "::keywords", new Date().getTime(), keyword); } } //获取自动补全列表 //按照score排序，就可以获取最新搜索的搜索词
33600编辑于 2025-03-08 - 来自专栏强仔仔
【商城应用】商城搜索流程
、分类页面一般也会有搜索入口、还有就是商品列表中会有一个搜索入口、最后一个就是店铺中的搜索入口了。 商品列表搜索 商品列表的搜索就和上面说的两种搜索就有所不一样了，一般商品列表都会有对应的分类，所以在商品列表中搜索，搜索出来的结果一律都是该分类下面的商品，并非全局搜索。 ? 当然还有一个是店铺搜索，店铺搜索在哪里都是全局搜索，没有上面说的必须是某一类类别下面的商品，店铺搜索结果如下所示： ? 店铺内商品搜索 店铺内商品搜索和商品列表搜索性质相似，都是在某一定范围内的商品搜索，店铺商品搜索肯定是店铺中已经上架商品的搜索了。 ? 总结 今天内容相对而言会比较简单，但是越是简单的内容越是重要，在我们商城应用讲完之后，就要开始我们商品实现技术架构的课程了，比如搜索技术架构就有相当多的内容了，比如聚合、高亮、排序、权重、组合查询、数据同步等等之类的内容
2.7K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏技术大杂烩
【算法题解】 Day9 二叉搜索树
验证二叉搜索树 98. 验证二叉搜索树 难度：medium 给你一个二叉树的根节点 root ，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 有效 二叉搜索树定义如下： 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。 节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 二叉搜索树的最近公共祖先 题目 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 难度：medium 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 例如，给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5] 示例 1: 输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], 示例 2: 输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4 输出: 2 解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身
41320编辑于 2023-08-31 - 来自专栏Elastic Stack专栏
应用企业搜索的市场巨变——chatGPT撬动百亿级应用搜索的AIGC市场
我们在应用领域的搜索体验，将由以前的基于分词的全文检索、基于向量的语义搜索来返回结果页的时代，全面进入一个由AI生成结果，并进行交互式查询的时代。 ChatGPT插件赋能应用搜索 但在彼时，chatGPT还是一个直接的2C场景的应用。对于企业用户、在应用内搜索和企业搜索引擎领域，我们无法集成这种能力的。 应用搜索、企业搜索架构巨变 对于要接入chatGPT能力，或者说将来打算通过其他大模型平台提供交互式语义搜搜能力的企业来说，巨变将来自于现有的软硬件基础设施的迭代升级。 首先，企业需要能将数据转化为embedding（向量） 然后，有能存储embedding并进行向量相似性搜索能力的数据库 应用上搜索的接口将与chatGPT retrival plugin整合 目前 因此，在应用生成式搜索的同时，使用基于分词的全文检索技术仍然是有必要的。
2.6K50编辑于 2023-04-11 - 来自专栏腾讯云大数据
Elasticsearch 搜索应用实践(搭建篇)
本文作者：allencao，腾讯应用开发工程师。 前言 最开始接到过一个需求，将部门内的研究报告与文档管理起来，利于他们查找与阅读。 ES 全文搜索解决方案已经非常成熟，应用起来也比较方便，但也有很多细节需要关注，这样搜索功能才会更完善。 下面将介绍一下用研云使用 ES 搭建全文搜索的实践经验。 二、准备数据 首先我们需要准备以下三个内容： 被搜索数据 中文分词停止词 自定义分词词库 被搜索数据 被搜索数据一定要认真处理，数据质量越高，搜索结果就越准确，被搜索字段越多，搜索结果越丰富。 分词时停止词的应用可以灵活一些，在标题和标签的分词中不使用停止词，这样不至于搜“我的世界”时结果只高亮了“我”和“世界”，文档内容文本的分词上应用停止词，使用 ES 的 IK 插件这里比较难实现，可以改用其他分词方式 但是应用了 text 将不能被 term 过滤器筛选，如果需要过滤可以使用 string 数据类型，他将会自动把字段处理成 text + keyword。
1.5K20发布于 2021-03-11 - 来自专栏Android知识分享
Android RxJava应用：联想搜索优化
今天，我将为大家带来 Rxjava创建操作符的常见开发应用场景：联想搜索优化需求 ，并结合Retrofit 与RxJava 实现，希望大家会喜欢。 Carson带你学RxJava系列文章，包括 原理、操作符、应用场景、背压等等，请看文章：Android：这是一份全面 & 详细的RxJava学习指南 目录 1. 需求场景 2. ="center" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent"> // 用于输入搜索的字符 " /> // 用于显示联想搜索的结果 <TextView android:id="@+id/tv" android:layout_width= Demo地址 Carson_Ho的Github地址 = RxJava2实战系列：联想搜索优化 5. 总结 本文主要讲解了 Rxjava的实际开发需求场景：联想搜索优化需求
88230编辑于 2022-03-25 - 来自专栏布衣者博客
LeetCode-算法-广度和深度优先搜索-第9天
que.append((r2, c2))#增加到队列中 seen.add((r2, c2)) return dist_list 思路：广度优先搜索 ，在搜索过程中同时储存点位到0的最近距离。 此题可以理解为多元广度优先搜索，存在多个零。按照之前的广度优先搜索，则是一个散发点来寻求最优距离，而多个零，不容易判断。因此我们可以采取一种新思路：超级零，超级零和所有的0都链接在一起，且距离为0。 m, n = len(matrix), len(matrix[0]) # 初始化动态规划的数组，所有的距离值都设置为一个很大的数 dist = [[10**9] return minute return -1#若队列执行完毕还没有返回，则证明存在无法感染的橘子，因此返回-1 思路：此题一看到就想起广域优先搜索并逐层搜索。
60630发布于 2021-09-07 - 来自专栏Devops专栏
9. Django 2.1.7 创建应用模板
上一篇中讲诉了关于Django 2.1.7 视图的操作，本篇章开始研究模块这块内容。
57720编辑于 2022-01-17 - 来自专栏C++核心准则原文翻译
自学鸿蒙应用开发（9）- TimePicker组件
本文介绍在鸿蒙应用中TimePicker组件的基本用法。 增加TimePicker组件 如下代码中46行~52行所示，在布局中增加TimePicker组件。 <?
70720发布于 2021-01-13 - 来自专栏开源部署
分布式搜索ElasticSearch构建集群与简单搜索实例应用
关于ElasticSearch不介绍了，直接说应用。 client.transport.sniff", true).build(); TransportClient client = new TransportClient(settings); 实例应用 description: * * @author Cn.pudp (En.dennisit) Copy Right since 2013-9- * * @author Cn.pudp (En.dennisit) Copy Right since 2013-9- * * @author Cn.pudp(En.dennisit) Copy Right since 2013-9-
64320编辑于 2022-07-04 - 来自专栏吴伟祥
9个基于Java的搜索引擎框架 转
那么如果在你自己开发的网站系统中需要能让用户搜索一些重要的信息，并且能以结构化的结果展现给用户，下面分享的这9款Java搜索引擎框架或许就可以帮助到你了。 官方网站：http://lucene.apache.org/ 2、开源Java搜索引擎Nutch Nutch 是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。 / 3、分布式搜索引擎 ElasticSearch ElasticSearch就是一款基于Lucene框架的分布式搜索引擎，并且也是一款为数不多的基于JSON进行索引的搜索引擎。 官方网站：http://www.Semanticmetadata.net/lire/ 9、全文本搜索引擎 Egothor Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。 借助Java的跨平台特性，Egothor能应用于任何环境的应用，既可配置为单独的搜索引擎，又能用于你的应用作为全文检索之用。
4.6K40发布于 2018-08-14 - 来自专栏互联网数据官iCDO
【营销101】Facebook图谱搜索应用指南
摘要：作者通过详尽的介绍，手把手教你玩转Facebook图谱搜索 社交搜索很长时间以来都被誉为“下一个大牛”，因为给人类创造搜索引擎的机会太诱人了，有获得创造另一个Google比赛胜利的荣誉感。 搜索运营 那到底是什么发生了变化使得Facebook的搜索引擎又值得数字营销人员去谈论它了呢？ 答案是它引入大量更复杂的搜索操作说明或搜索方法，将其分层放置在了更大的连接数据集的顶部。 营销应用 毫无疑问，随着时间的推移和功能的提高，营销人员可以以更多的方式使用图谱搜索， 但是当我们在今天研究这些选项时，我们还是可以将它们分成五个关键领域： 受众洞察 影响者发现 影响者研究 GSO-图谱搜索优化 在此之前我写过一篇关于提取社交数据应用策略的文章，这里我们能够利用相同的原理提高数据的丰富度以获取做出真正决定的必要的自信心。 目前在这部分的信息非常少，但是逻辑表明用于Facebook活动墙的相同信号将应用于图谱搜索。 这可能意味着来自于有大量受众的人和页面的赞能带来赞和额外权重的链接。
1.8K80发布于 2018-03-05 - 来自专栏Bingo的深度学习杂货店
搜索与回溯算法模板及其应用
本文介绍了搜索与回溯算法模板及其应用，主要包括： 【1】 搜索与回溯算法基本思想 【2】模板算法1及其应用（素数环问题） 【3】模板算法2及其应用（数字拆分问题） 【4】搜索与回溯算法在排列组合中的应用 （A(n, r)、C(n, r) 问题） ---- 【1】搜索与回溯算法基本思想 为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前探索，在探索的过程中，一旦发现原来的选择是错误的，就退回一步重新选择，继续向前探索 ---- 【2】模板算法1及其应用（素数环问题） 2.1 模板算法1： int search(int k) { for (i = 1; i <= 算符种数; i++) { if 但是如果还要输出不同的拆分方法，就要使用以下搜索与回溯算法。 "; } cout << endl; } 最后的输出结果为（假设输入的 n 为 4）： <1> 1 1 1 1 <2> 1 1 2 <3> 1 3 <4> 2 2 4 ---- 【4】搜索与回溯算法在排列组合中的应用
1.6K40发布于 2019-06-16 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
DNN在搜索场景中的应用
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。 Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。 转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题 比如整体一天下来正负例1:9，如果某类日志延迟了，短时间可能全是负例，或者全是正例。 解决：Pairwise sampling。 Pv日志到了后不立即产出负样本，而是等点击到了后找到关联的pv，然后把正负样本一起产出，这样的话就能保证正负样本总是1:9 b.
5.7K40发布于 2018-06-25 - 来自专栏数据派THU
从神经搜索到多模态应用
本文约5400字，建议阅读10分钟 从神经搜索到多模态应用，这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。 提到神经搜索就必然想到多模态数据，因为神经网络相比于传统搜索方式，其最大的优势就在于可以很方便地对不同模态的数据进行融合。 本文将从以下几个方面进行介绍： 从神经搜索到多模态应用 多模态数据 多模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索到多模态应用 首先看一个典型的多模态数据——新闻，除了文字之外还会有图片的信息 03 多模态应用服务 解决了多模态数据的表示问题之后，下一个挑战是就是如何搭建多模态的应用服务。 第三点就是因为多模态的数据和应用服务往往会涉及很多模块，每个模块对算力的要求差异非常大。
90720编辑于 2023-03-29 - 来自专栏HarmonyOS知识集合
【HarmonyOS NEXT】鸿蒙应用点9图的处理（draw9patch）
【HarmonyOS NEXT】鸿蒙应用点9图的处理（draw9patch）一、前言：首先在鸿蒙中是不支持安卓 .9图的图片直接使用。
71400编辑于 2025-03-24 - 来自专栏生信技能树
RNAvelocity 9：scVelo应用—动力学模型
与以前的教程一样，应用胰腺内分泌发育数据集来展示。 [ ]: # update to the latest version, if not done yet. ! [9]: df = adata.var df = df[(df['fit_likelihood'] > .1) & df['velocity_genes'] == True] kwargs = dict 'degradation rate', xticks=[.1, .4, 1], **kwargs) scv.get_df(adata, 'fit*', dropna=True).head() [9]
67720发布于 2021-10-12
腾讯云开发者
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