Elasticsearch实战|怎么通过Elasticsearch实现模糊查询？1、问题分析首先这里所说的模糊查询是指类似mysql的like关键字左右模糊的查询过滤。举个栗子：搜索社保登记，能匹配出我要社保登记查询，不能匹配出社保缴纳登记”。然后啰嗦下Elasticsearch是一个全文检索引擎，我们通常应用它来进行文本的分词匹配过滤。也就是说通常我们不会用Elasticsearch来做这种模糊查询，这种比起全文检索属于更精准的查询。当然，Elasticsearch也是支持模糊查询的。它有两种思路来实现，一种是使用wildcard查询，一种是使用短语查询（match_phrase,match
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及GP运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.备份概述📣2.逻辑备份恢复✨2.1gs_dump✨2.2gs_dump✨2.3gs_restore✨2.4实战案例📣3.物理备份与恢复✨3.1gs_probackup✨
这个系列快结束了，后面会有一到两篇文章介绍，如何用AI实实在在的应用在工业生产研发，如何指导化工分子合成，如何做DNA的研究预测，合成。背景最近chatpdf在各媒体传的风风火火，从效果上是很震撼的。原因大概分析有三：1.pdf在大家印象中是一种保存性文档，很不容易做二次数据处理2.可以对pdf中内容做问答，还可以顺带做翻译，做长文章的摘要观点生成3.可以找到某个观点出现在哪但其实如果是做nlp的同学又稍微熟悉办公自动化的同学，应该知道上面几点都不难。1.pdf其实是可以想word一样的方便操作的。2.文章摘要有难度，但是chatgpt对知识整理能力是可以的，调api就好3.把自动化能力+ch
文章目录本文学习目标一.NER1.1什么是命名实体识别:1.2命名实体识别的作用:1.3命名实体识别常用方法:1.4医学文本特征:二、BiLSTM2.1学习目标:2.2BiLSTM网络结构:2.3BiLSTM模型实现:2.3.1第一步:实现类的初始化和网络结构的搭建.2.3.2第二步:实现文本向量化的函数2.3.3第三步:实现网络的前向计算总结:本文学习目标了解什么是命名实体识别了解命名实体识别的作用了解命名实体识别常用方法了解医学文本特征一.NER1.1什么是命名实体识别:命名实体识别(NamedEntityRecognition，NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置
ElasticSearch是一个开源的，分布式的，可扩展的全文搜索引擎，它可以快速的存储，搜索数据ElasticcSearch是一个RESTful风格的搜哦和数据分析引擎，他的底层是ApacheLucene,Lucene使用过于复杂，因此ES应运而生，其使用JAVA编写，简单来说就是对Lucene去做了一层封装，提供了一套简单的API来帮助我们实现存储和检索的功能。ElasticSearch相关概念ES概述：ES是面向文档的，这意味着它可以存储整个对象或者文档，并且他还有搜索功能，在ES中，你可以通过对文档进行索引，排序，搜索过滤简单来讲ES关系型数据库indice数据库Type表docume
工具介绍BurpSuiteBurpSuite是用于“攻击”web应用程序的集成平台（java编写），包含了许多工具。BurpSuite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。所有工具都共享一个请求，并能处理对应的HTTP消息、持久性、认证、代理、日志、警报。BurpSuite简单易懂，使用方便，而且支持插件拓展，是系统安全工程师必备的工具，在国内应用广泛，文档和教程齐全，可在bilibili上找到各式各样的学习视频学习。结合web渗透靶场使用bp参考：https://blog.csdn.net/liaomin416100569/article/details/128200652?s
关于AI画画这个系列已经开了个头，前面已经简单的介绍了stable-diffusion的一些效果和简单的使用方法。这几天NovelAI模型泄露了。那就凑巧了，就以这个模型为例。完整的介绍一下stable-diffusion-webui本地安装方法几乎是从零开始说起（除了不教操作系统安装）。WebUI就是stable-diffusion的可视化版本！本地安装的好处是：无限出图不受限。作品尺度不受限。当然本地安装，相比直接用别人的网页版，难度也增加了。需要一定的硬件配置，N卡显存4G+要保证网络通畅，能高速外网那种最好。需要一些耐心，懂一些命令行。客观条件准备充分的情况下，根据这篇文章一步一步来，
基于之前的AI主播的的学习基础基于Wav2Lip的AI主播和基于Wav2Lip+GFPGAN的高清版AI主播，这次尝试一下VideoRetalking生成效果。总体来说，面部处理效果要好于Wav2Lip，而且速度相对于Wav2Lip+GFPGAN也提升很多，也支持自由旋转角度，但是如果不修改源码的情况下，视频的部分截取稍微有点问题。这个训练图片还好，如果是做视频的话还是比较吃GPU资源的16G显存是个起步配置。文章目录准备工作环境配置创建虚拟环境激活虚拟环境pip安装匹配版本模型预测对口型必要的数据准备图片、视频预测参数说明有趣的操作StableDiffusion使用方法准备工作
AI画画学习利用算法进行画画，通过文本或者以图生图等形式生成相应的图像。之前在云端服务器Linux部署过一遍，这里总结一下相关的过程。常见AI绘画软件使用方式方式优势不足1在线版直接打开浏览器注册即可使用，非常方便大部分不能无限生成，可能要收费2本地电脑部署安全方便，不受限制对机器性能有要求，GPU要求大于4G3云端服务器部署不需要实体电脑，云服务器即可免费的或者租用的，免费的可能慢，云服务器收费较贵在线绘图网站在线绘图网站是否收费www.midjourney.com收费，25次免费使用，需要在discord.com进行注册beta.dreamstudio/dream收费，可免费试用lexic
为什么ChatGPT这样一个语言模型的发展能引发所有行业的AI技术革命呢？答案就在于它能理解我们的自然语言，并能将我们的语言转换成计算机能够完全理解的特征。自然语言与计算机理解ChatGPT之所以能引领技术革命，关键在于它能理解我们的自然语言，并能将我们的语言转换成计算机能够完全理解的特征。自然语言所包含的信息庞大且丰富，远远超过了代码所能表达的范围。就像三维与二维的关系，通过自然语言，计算机能够理解的事物范围大大扩展。过去很多事物很难通过编码来描述，而现在只需用语言描述，计算机便能理解。以生成国风美女照片为例，用代码描述几乎不可能，但通过语言模型，只需要简单的一句话。这就使得以前难以实现的事
