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第四是竞买和竞卖：“竞买”指的是竞相购买股票的投资者，他们愿意花更高的价格买入该股票，而“竞卖”指的是竞相出售股票的投资者，他们愿意以较低的价格卖出该股票。如果你想买入股票，当你报价高于卖1的5.07.高于5.07的的任何价位，都可以即时成交，成交价是5.07.如果你的报价是5.05.那么你就需要在5.05这个价格等候排队，直到股价跌到了5.05.你才可能有机会成交。每个炒股软件上，都会有某只个股
自然语言处理 (natural language processing - NLP) 是人工智能 (AI) 的一种形式，专注于计算机和人们使用人类语言进行交互的方式。NLP 技术帮助计算机使用我们的自然交流模式（语音和书面文本）来分析、理解和响应我们。自然语言处理是计算语言学的一个子专业。计算语言学是一个跨学科领域，结合了计算机科学、语言学和人工智能来研究人类语言的计算方面。
本文介绍在华为云FusionInsight的环境下，通过LowLevel RestClient操作ElasticSearch，并提供相关样例代码
多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中、英、日、韩、法等 20+ 语言类型，识别准确率可达 90% 以上；支持涂改痕迹识别与候选字输出，可适用于手写作文、签名等多种场景，使用AI扩散模型推理识图。提供各类文字识别的在线服务接口，可直接调用API或使用HTTP SDK对图片中的文字进行。可识别各种不规则手写字体，并对字迹潦草、模糊等情况进行专项优化，手写中文识别。
当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如拼音输入法、语音识别校对关注音似错误；五笔输入法、OCR校对关注形似错误， 搜索引擎/问答query纠错关注所有错误类型。依据语言模型检测错别字位置，通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。3.可以考虑在query改写的时候把纠错给做了。glm4 ds-r1（Q2）只需运行一次，后续会从本地缓存读取，不用重复下载。
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t wh
这是一个系列文章的第三篇文章。在今天的文章中，我将详述如何修改 data strram 的 mappings 以及它的设置。每个数据流都有一个匹配的。此模板中的映射和索引设置应用于为流创建的新后备索引。这包括流的第一个后备索引，它是在创建流时自动生成的。在创建数据流之前，我们建议你仔细考虑要在此模板中包含哪些映射（mappings）和设置（settings）。：如果你的更改包括对现有字段映射或的修
目前，阿里云向量检索服务 Milvus 版集成开源 Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能，在 RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升，使用体验大幅优化。
AI 时代，如何从海量私有文档（非公开）中快速提取精准信息成为了许多企业和个人的迫切需求。本文介绍了一款基于 Qwen2.5-14B 大语言模型（换成 DeepSeek 原理一致）与 Elasticsearch 搜索引擎构建的大数据知识库智能问答系统。该系统结合了向量检索技术、检索增强技术（RAG）和生成式 AI，能够高效处理多格式文档并为用户提供准确、自然的回答。以下将从实测效果、环境要求、整体
在本教程中，我们将了解如何将现有数据流（data stream）从索引生命周期管理 (ILM) 迁移到数据流生命周期。现有的 ILM 管理的支持指数将继续由 ILM 管理，直到它们过期并被 ILM 删除；但是，新的支持索引将由数据流生命周期管理。这样，数据流逐渐从由 ILM 管理迁移到由数据流生命周期管理。
Oracle Database，又名 Oracle RDBMS，简称 Oracle。Oracle 数据库系统是美国 Oracle 公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器（client/server）或B/S体系结构的数据库之一，比如 SilverStream 就是基于数据库的一种中间件。Oracle 数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一
嘿！您是否曾经感觉自己被淹没在信息的海洋中？有这么多的书要读，而时间却这么少，很容易就会超负荷，对吧？但猜猜怎么了？你可以使用大型语言模型创建自定义聊天机器人，该模型可以帮助您总结 pdf 并根据你上传的 pdf 回答你的问题。拥有 PDF 摘要生成器就像拥有一个超级聪明的伙伴，他可以阅读那些又长又无聊的文档，并为你提供所需的内容。不再需要翻阅研究论文或任何报告。有大量工具可以帮助你总结文档，有些
本文来介绍一种，使用Windbg分析内存泄露的方法。样例代码这个样例代码中循环调用一个Memory Leak的函数:#include <iostream>#include <chrono>#include <thread>class TestClass{public:char m_str[100];};void MemoryLeakObj(){TestClass
在我之前的文章 “Elasticsearch：与多个 PDF 聊天 | LangChain Python 应用教程（免费 LLMs 和嵌入）” 里，我详述如何使用 Streamlit，Langchain, Elasticsearch 及 OpenAI 来针对 PDF 进行聊天。在今天的文章中，我将使用 Chainlit 来展示如使用 Langchain 及 Elasticsearch 针对 PD
1.背景介绍1. 背景介绍Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索和分析引擎，它基于Lucene库构建，具有高性能、高可扩展性和高可用性。Elasticsearch可以用于处理大量数据，实现快速搜索和分析。在实际应用中，我们可能需要对Elasticsearch中的数据进行删除和恢复操作。例如，我们可能需要删除过期或无用的数据，以节省存储空间和提高查询速度；或者，我们可能需要恢...
在今天的文章中，我们将很快地通过 Docker 来快速地设置 Elasticsearch 及 Kibana，并设置 Elasticsearch 为向量搜索。
执行完后,索引里的全部数据就没有,但索引结构还在。
本文介绍了如何使用 Elasticsearch 的 Scroll API 和 Search After API 实现百万级数据的高效导出，并提供了完整的 Java 示例代码。本文将介绍如何使用 Elasticsearch 的 `scroll` API 和 `search_after` API 来实现百万级数据的导出，并附带完整的 Java 示例代码。1. **排序字段**：`sourceBuild
全文索引在表中包括一个或多个基于字符的列。这些列可以具有以下任何数据类型：char、varchar、nchar、nvarchar、text、ntext、image、xml 或 varbinary（max） 和 FILESTREAM。每个全文索引为表中的一列或多列编制索引，并且每列可以使用特定的语言。全文查询通过基于特定语言（如英语或中文）的规则对单词和短语进行操作，对全文索引中的文本数据执行语言搜
Elastic Security 8.18 和 9.0 带来了帮助安全运营团队更高效工作、快速响应威胁的更新。此版本包括为 Splunk SIEM 用户提供的迁移支持、新的 ES|QL Lookup Join 功能，简化数据丰富和分析，以及多个可用性改进。攻击发现和自动导入现在已正式发布（GA），并且对 Elastic AI Assistant 的改进以及对自定义检测规则的支持也已加入。
使用工具：火狐浏览器及其扩展程序downthemall。1.打开火狐浏览器，下载扩展程序downthemall并安装2.进入界面https://ldas.gsfc.nasa.gov/data，找到GLDAS数据，登录并点击索要下载的数据类型，2.设置数据的时间参数，并点击“Get Data”...
<br />1.登录页面<br /><meta http-equiv="refresh" content="3;URL=install/index.html"/><br />加上这个竟然在3秒后跳转到新页面，真简单实用啊！<br />2.install_setup.jsp<br />application.getRealPath(webXmlFrom);<br />就可以获得相对路径下的绝对路径<
在本文中，你将学习如何利用 LlamaIndex Workflows 与 Elasticsearch 快速构建一个使用 LLM 的自过滤搜索应用程序。LlamaIndex Workflows 提出了一种不同的方式来处理将任务拆分给不同 agent 的问题，它引入了一个。这种架构相比于基于 DAG（Directed Acyclic Graph - 有向无环图）的方法，例如 LangGraph，简化了
简介Elasticsearch是一个强大的搜索和分析引擎，随着新版本的发布，升级是保持系统性能和安全性的关键。将Elasticsearch从7.16升级到8.13.4是一个复杂且关键的过程，涉及多方面的准备和实施步骤。准备工作备份数据在进行任何升级操作之前，务必对现有的 Elasticsearch 数据进行全量备份。可以使用 Elasticsearch 的 Snapshot...
科创助手（维普资讯），一站式科技资源服务平台。运用AI技术，支持从学术研究到科技产出全流程，包括个性化Agent配置、全球科技资源的语义搜索、智能选题推荐、AI研读解析、调研综述报告及高效的研学创作，全面提升科研效率和体验。输入关键词（如“人工智能的EI外文文献”），AI算法自动匹配全球权威数据库（涵盖IEEE、Springer等），精准定位目标文献，避免无效筛选。在学术研究中，及时获取权威外文文
从0到1傻瓜式搭建个人的dify知识库，提升个人工作和知识整合效能
本文介绍了一个Python程序，用于自动处理本地PDF文件并上传至CocoServer。程序主要功能包括：1.读取PDF文件内容并分页处理；2.自动检查并创建必要的connector和datasource；3.通过API将PDF内容发送至CocoServer；4.支持批量处理指定目录下的所有PDF文件。用户需要修改程序中的token、服务器地址和PDF目录路径等配置参数。该方案可实现本地PDF内容
刚接触大模型的产品经理们可能会经常听到“上下文窗口长度”“长文本支持”这些技术术语。这就像手机的运行内存（RAM）一样，内存越大，能同时运行的APP越多，而上下文窗口就是大模型的“实时内存”。如果用户想让大模型分析一份50页的法律合同，但模型的上下文长度只有4k token（约2000字），那么系统要么拒绝处理，要么只能截取片段导致遗漏关键条款。案例：某法律AI产品用长窗口模型实现了“合同风险点自
Accenture与Elastic合作推动企业生成式AI应用转型。随着2025年生成式AI进入生产阶段，企业需要构建强大的数据基础。双方合作结合Elastic的AI搜索技术和Accenture的行业专长，帮助企业优化数据利用。Elastic的多阶段检索策略和Accenture的"手术室"流程显著提升搜索准确性。典型案例显示，采用该方案的企业已实现95%相关性提升和50%检索加速
还有更厉害的，Meilisearch内置了同义词处理、多语言支持、地理位置搜索，这些在别的引擎里往往都是付费功能，这里全是免费的。差点忘了说，它的过滤功能设计得特别符合直觉，比如你想搜价格在100-200之间的商品，一行代码就搞定。还有个被低估的点是它的容错能力。尤其是那个排序算法，真的是良心设计，不需要你手动调参就能给出符合直觉的搜索结果，这点甩Elasticsearch好几条街。它跟传统搜索引
在金融服务领域，Agentic AI正成为新的技术前沿，它能够自主执行复杂的多步骤任务，如反欺诈、合规监控和客户服务等。Elastic通过其Search AI平台，为Agentic AI提供了必要的数据基础和工具，包括实时数据检索、工作流自动化和风险管理。Elastic的解决方案如Elasticsearch和LangChain集成，支持智能数据检索和自动化工作流，而Attack Discovery
本文为大家梳理了近期可投的EI国际会议，涵盖计算机各个学科方向，均可EI检索
要计算天体的绝对星等 M，我们需要已知的视星等 m和距离 d（以秒差距为单位）。如果已知星表仅提供了视星等而未提供距离参数，可以通过附加研究（例如盖亚卫星的视差数据）获得。
本文介绍了使用langchain4j，整合SpringBoot开发RAG应用的方法。
本文介绍了如何高效搜索有用信息的多种方法。首先推荐使用Bing和Google进行关键词搜索，因其界面简洁、算法精准。其次，建议直接通过浏览器查找官网获取资料。此外，推荐使用豆包和GPT等AI工具进行搜索。对于视频教程、文本和资源类信息，可以针对性访问B站、YouTube和小红书等平台。最后，提到可以通过购买纸质书或他人整理的成品资料来获取信息。本文旨在帮助读者更高效地获取所需信息，并欢迎补充建议。
摘要：Elastic Security 8.18/9.0推出Automatic Migration功能，利用生成式AI实现SIEM的无缝迁移。该功能通过ELSER NLP模型进行语义匹配，将Splunk规则自动映射到1300+预建检测规则，未匹配规则则通过RAG技术转换为ES|QL查询。系统提供三重验证机制确保翻译准确性，并支持可视化对比和AI辅助编辑。目前以技术预览形式开放给企业级客户，未来将扩
2025年4月21日 —— 2025年4月27日山软智读SDSE_AIR工作周记本周继续编写SpringBoot后端代码，主要包括MinerULocalBatchService、MinerUGetUrlsResponse Entity、MinerUExtractResultResponse Entity、ZipService等代码的编写。
Elastic宣布其AI功能现已在Elastic Cloud中默认启用，消除了传统AI部署的复杂流程。该解决方案提供了开箱即用的托管LLM，支持安全、可观测性和搜索领域的AI应用，包括威胁检测、根因分析和自然语言查询等功能。Elastic独特的优势在于将AI深度集成到现有工作流中，支持检索增强生成(RAG)技术，并能统一访问各类数据源。同时平台保持开放架构，允许用户连接第三方LLM。该方案显著降低
了解如何使用 NV-Ingest、Unstructured Platform 和 Elasticsearch 为 RAG 应用构建可扩展的非结构化文档数据管道。Elasticsearch 原生集成了行业领先的生成式 AI 工具和提供商。查看我们的网络研讨会，了解如何，或使用 Elastic构建可投入生产的应用。为了为你的用例构建最佳搜索解决方案，现在就开始，或在上试用 Elastic。
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