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ElasticSearch系列 - SpringBoot整合ES:精确值查询 term

文章目录01.ElasticSearchterm查询?02.ElasticSearchterm查询数值型数据?03.ElasticSearchterm查询字符串类型数据?04.ElasticSearchterm查询日期型数据?05.ElasticSearchterm查询日期型数据的注意事项?06.ElasticSearchterm查询布尔型数据?07.ElasticSearchterm查询数组型数据?08.ElasticSearchterm查询对象型数据?09.SpringBoot整合ES实现term查询?10.TermQueryBuilder源码01.ElasticSearchterm查询?

android - 为什么 eglMakeCurrent() 因 EGL_BAD_MATCH 而失败?

我正在使用opengl/egl为Android开发。我的应用需要第二个上下文来从第二个线程加载纹理。我的代码在android2.3上运行良好,但是当我在4.0.3android设备或模拟器上尝试该代码时,eglMakeCurrent()失败并显示EGL_BAD_MATCH。第二个上下文的初始化和它的像素缓冲区也都工作正常,所以我不确定从哪里开始寻找这个错误。这是初始化代码:ANativeWindow*window=(ANativeWindow*)displaySurface;EGLintdummy,format;display=eglGetDisplay(EGL_DEFAULT_DIS

android - 为什么 eglMakeCurrent() 因 EGL_BAD_MATCH 而失败?

我正在使用opengl/egl为Android开发。我的应用需要第二个上下文来从第二个线程加载纹理。我的代码在android2.3上运行良好,但是当我在4.0.3android设备或模拟器上尝试该代码时,eglMakeCurrent()失败并显示EGL_BAD_MATCH。第二个上下文的初始化和它的像素缓冲区也都工作正常,所以我不确定从哪里开始寻找这个错误。这是初始化代码:ANativeWindow*window=(ANativeWindow*)displaySurface;EGLintdummy,format;display=eglGetDisplay(EGL_DEFAULT_DIS

安卓手机Alpine Term本地运行青龙面板【免root】

目前青龙2.10版本出现白屏问题   最简单的科学上网可以有效解决我看了网上有作者发出AlpineTerm安装任意版本青龙学习一下写个教程出来设备:手机  电脑(没有的话比较难用) 不嫌麻烦可以不用电脑1、安装AlpineTerm 打开app  点击下载  Alpine-Term 即可打开app等待十几分钟十几分钟嗑嗑瓜子 >___等待完成出现 然后输入alpine登录系统,密码为alpine  输入sudo-s切到root账户,密码为alpine修改密码:输入passwd,接着输入好记的新密码:123456 2、开启root系统默认禁用ssh 所以先开启    一条一条输入  sed-i's

es8 text类型使用term精确查询失效

问题:在使用term精确查询text类型时,比如phone手机号数值时可以查询到,使用nickname这种text查询不到。我的mapping是这样的  解决:1.通过es提供的测试分词的接口,我们可以测试各字段的分词情况gethttp:/ip/索引名称/_analyze{"field":"firtname",#要进行分析的索引中的字段"text":"DNF"#要进行分析的文本内容}分别分词为’北‘,京,大,学,并没有我想要的整体的一块的分词“北京大学”。2.ES字段类型keyword和text的区别和选择keyword:存储数据时候,不会分词建立索引text:存储数据时候,会自动分词,并生成

No matching distribution found for torch==1.10.1+cu111

目录注意问题PyTorch安装gpu版本的问题我的电脑配置不想看我的经历可以直接使用下方命令对应1.10版本的torch对应1.9.1版本的torch对应1.6.0版本的torch安装PyTorch-cu之路==接下来就不是废话了==第一种办法第二种办法补充第二种方法问题:基于python3.8cuda111我还要补充下anconda创建虚拟环境参考下载地址安装验证安装(前提环境变量已经添加)更改镜像源(这一步我没有做)创建虚拟环境报错删除虚拟环境方法一:使用condaenvremove-p虚拟环境路径命令,指定要删除的虚拟环境的路径。==好用==方法二:使用condaremove-n虚拟环境

docker 7 : Could not find matching IP for MAC address error

过去6个月以来,我一直使用DockerToolBox在Windows上运行Docker。突然,当启动我的docker控制台时,我开始收到以下错误:创建机器时出错:运行配置时出错:找不到MAC地址0800270a0700的匹配IP我在GitHub和SO上遇到了许多线程,大多数人建议完全删除包括VirtualBox在内的Docker设置并重新安装它。我这样做了,但是即使在干净的设置中我也遇到了同样的错误。到目前为止,我尝试了以下事情:干净地重新安装docker和VirtualBox确保在下次安装之前删除我找到的所有docker相关文件夹(删除了.docker和.virtualbox文件夹)

docker 7 : Could not find matching IP for MAC address error

过去6个月以来,我一直使用DockerToolBox在Windows上运行Docker。突然,当启动我的docker控制台时,我开始收到以下错误:创建机器时出错:运行配置时出错:找不到MAC地址0800270a0700的匹配IP我在GitHub和SO上遇到了许多线程,大多数人建议完全删除包括VirtualBox在内的Docker设置并重新安装它。我这样做了,但是即使在干净的设置中我也遇到了同样的错误。到目前为止,我尝试了以下事情:干净地重新安装docker和VirtualBox确保在下次安装之前删除我找到的所有docker相关文件夹(删除了.docker和.virtualbox文件夹)

论文笔记:A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers

ICLR2023比较简单,就不分intro、model这些了1核心思想1:patching给定每个时间段的长度、划分的stride,将时间序列分成若干个时间段时间段之间可以有重叠,也可以没有每一个时间段视为一个token1.1使用patching的好处降低复杂度Attention的复杂度是和token数量成二次方关系。如果每一个patch代表一个token,而不是每一个时间点代表一个token,这显然降低了token的数量保持时间序列的局部性时间序列具有很强的局部性,相邻的时刻值很接近,以一个patch为Attention计算的最小单位显然更合理方便之后的自监督表示学习即Mask随机patch

python - Tensorflow 安装失败,出现 "compiletime version 3.5 of module does not match runtime version 3.6"

我尝试从pip安装:pip3install--user--no-cachehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl然后尝试导入并得到:UsingTensorFlowbackend./usr/lib64/python3.6/importlib/_bootstrap.py:205:RuntimeWarning:compiletimeversion3.5ofmodule'tensorflow.python.framework.fast_ten