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ElasticSearch中minimum_should_match理解

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ruby-on-rails - 使用 Rails (Tire) 和 ElasticSearch 进行模糊字符串匹配

我有一个Rails应用程序,现在设置了ElasticSearch和Tiregem以在模型上进行搜索,我想知道我应该如何设置我的应用程序以对模型中的某些索引进行模糊字符串匹配。我将我的模型设置为索引标题、描述等内容,但我想对其中一些进行模糊字符串匹配,但我不确定在何处进行此操作。如果您想发表评论,我将在下面包含我的代码!谢谢!在Controller中:defsearch@resource=Resource.search(params[:q],:page=>(params[:page]||1),:per_page=>15,load:true)end在模型中:classResource'Us

ruby , `match' : invalid byte sequence in UTF-8

我对UTF-8编码有一些问题。我在这里阅读了一些帖子,但它仍然无法正常工作。这是我的代码:#!/bin/envruby#encoding:utf-8defdeterminefile=File.open("/home/lala.txt")file.eachdo|line|puts(line)type=line.match(/DOG/)puts('aaaaa')iftype!=nilputs(type[0])breakendendend这是我文件的前3行:;?lalalalal60000065535-1362490443-0000006334-0000018467-0000000041en

ruby - 你如何理解 Ruby 中的这个三元条件?

我在某些代码中遇到了三元组,但我无法理解条件:str.split(/',\s*'/).mapdo|match|match[0]==?,?match:"somestring"end.join我确实理解我是在某些点上拆分字符串并将总结果转换为数组,然后依次处理数组的每个元素。除此之外,我不知道发生了什么。 最佳答案 一种(稍微)不那么令人困惑的写法是:str.split(/',\s*'/).mapdo|match|ifmatch[0]==?,matchelse"somestring"endend.join我认为多行三元语句很糟糕,尤其是

ruby - 您如何将 S3 理解为 Ruby 中的分层目录结构?

有没有人成功地将S3存储桶读取为子文件夹?文件夹1--子文件夹2----文件3----文件4--文件1--文件2文件夹2--子文件夹3--文件5--文件6我的任务是读取文件夹1。我希望看到子文件夹2、文件1和文件2,但看不到文件3或文件4。现在,因为我将存储桶键限制为prefix=>'folder1/',你仍然会得到file3和4,因为它们在技术上具有folder1前缀。似乎真正做到这一点的唯一方法是吸收folder1下的所有键,然后使用字符串搜索从结果数组中实际排除file3和file4。有没有人有过这方面的经验?我知道像Transmit和Cyber​​duck这样的FTP风格的S3

软约束、硬约束、Minimum Snap的轨迹优化方法

文章目录前言约束硬约束的轨迹优化Corridor-BasedTrajectoryOptimizationBezierCurveOptimizationOtherOptions软约束的轨迹优化Distance-BasedTrajectoryOptimization优化方法前言可以看看我的这几篇Blog1,Blog2,Blog3。上次基于MinimumSnap的轨迹生成,有许多优点,比如:轨迹让机器人可以在某个时间点抵达某个航点。任何一个时刻,都能数学上求出期望的机器人的位置、速度、加速度、导数。MinimumSnap可以把问题转换为凸优化问题。缺点:MnimumSnap可以控制轨迹一定经过中间的

美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践

美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中,基于Location-BasedService(LBS)业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-LengthEncoding(RLE)设计了一款高效的倒排索引结构,使检索耗时(TP99)降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述,并给出最终灰度验证的结论。1.前言最近十年,Elasticsearch已经成为了最受欢迎的开源检索引擎,其作为离线数仓、近线检索、B端检索的经典基建,已沉淀了大量的实践案例及优化总结。然而在高并发、高可用、大数据量的C端场景,目前可参考的资料并不多。因此

【详解】Docker安装Elasticsearch7.16.1集群

开门见山|拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.16.1|配置存放的目录#存放配置文件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/config#存放数据的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/data#存放运行日志的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/log#存放IK分词插件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/plugins若你使用了moba,直接右键新建即可如上图所示依次类推创建

【Elasticsearch基础】Elasticsearch索引、文档以及映射操作详解

文章目录概念索引相关操作创建索引更新副本查看索引删除索引索引的打开与关闭收缩索引索引别名查询索引别名文档相关操作新建文档查询文档更新文档删除文档映射相关操作查询文档映射创建静态映射创建索引并添加映射概念es中有三个概念要清楚,分别为索引、映射和文档(不用死记硬背,大概有个印象就可以)索引可理解为MySQL数据库;映射可理解为MySQL的表结构;文档可理解为MySQL表中的每行数据静态映射和动态映射上面已经介绍了,映射可理解为MySQL的表结构,在MySQL中,向表中插入数据是需要先创建表结构的;但在es中不必这样,可以直接插入文档,es可以根据插入的文档(数据),动态的创建映射(表结构),这就

关于yolov5训练时参数workers和batch-size的理解

关于yolov5训练时参数workers和batch-size的理解yolov5训练命令workers和batch-size参数的理解两个参数的调优总结yolov5训练命令python.\train.py--datamy.yaml--workers8--batch-size32--epochs100yolov5的训练很简单,下载好仓库,装好依赖后,只需自定义一下data目录中的yaml文件就可以了。这里我使用自定义的my.yaml文件,里面就是定义数据集位置和训练种类数和名字。workers和batch-size参数的理解一般训练主要需要调整的参数是这两个:workers指数据装载时cpu所使

ruby-on-rails - Elasticsearch 问题 : Cannot connect AWS elasticsearch service

我有一个关于配置elasticsearch以连接AWSelasticsearch服务以在生产环境中运行项目的问题。我的gem文件:gem'searchkick'gem'faraday_middleware-aws-signers-v4'gem'aws-sdk','~>2'gem"elasticsearch",">=1.0.15"引用:https://github.com/ankane/searchkick我的config/initializers/elasticsearch.rb文件:require"faraday_middleware/aws_signers_v4"ENV["ELAS