一个 Milvus 集群最多支持 64 个数据库。先连接数据库服务器，再创建。

要删除多个索引，您可以多次调用 drop_index 方法，每次传递要删除的索引名称或索引类型。默认情况下，Milvus不会对小于1,024行的段进行索引。在建立完成后，就可以在搜索时使用。便于混合搜索时进行前置过滤。通过指定索引的向量字段名和索引参数。不需要复杂的参数，直接建立即可。1.删除一个集合的唯一索引。

一、向量相似度搜索在Milvus中进行向量相似度搜索时，会计算查询向量和集合中具有指定相似性度量的向量之间的距离，并返回最相似的结果。通过指定一个布尔表达式来过滤标量字段或主键字段，您可以执行混合搜索。1.加载集合执行操作的前提是集合加载到内存。2.准备搜索参数搜索参数要适应你的搜索场景。params的可选参数和值如下：3.进行向量搜索。

标准注意力。

总览：*输入：*关键词*输出：*分日期情感均值折线图，主题词云，分省市情感均值折线图一、微博数据爬取1.爬取指定关键词相关的微博2.根据爬取到的微博信息爬取到相关的评论数据这里主要借鉴了https://github.com/dataabc/weibo-crawler3.将零散的单个微博下的所有评论整合在一个excel文件中，这里利用我的上一篇博客中的方法进行合并，得到总体的数据。二、百度情感分析我

在爬取一个小站时，遇到了前几十条网页能顺利爬取，但突然报错的情况。报错信息如下：Message=HTTPConnectionPool(host=‘pub.sinoss.net’, port=80): Max retries exceeded with url: /portal/webgate/CmdProjectView?proj_id=212473&applier=%C0%EE%BB%B

这是一个NLP参赛项目的主题分析环节的代码，总体的工程代码已经上传至github，可以直接下载使用。现在将思路分享给大家。一、原理介绍LDA主题模型是Blei等人于2003年提出的一种文档主题生成模型，包括文档、主题和词项3个层级结构。LDA常被用于识别语料中潜在的主题信息。LDA认为第m篇文档的生成方式如下：1.对每个主题k∈[1,K]，生成“主题-词项”分布 φ⃗ k∼Dir(β⃗ )；2.生

很久没有发帖了，之前做了有关微博的数据分析，现在将爬取微博评论的思路和代码分享出来，写得有些粗糙，欢迎批评指正。一、获取bid和uid就是网址https://weibo.cn/comment/KrsH5tpeY?uid=2000016880&rl=0&gid=10001#cmtfrm其中KrsH5tpeY的bid，2000016880是uid这个就可以将博文唯一地标识出来了。二、爬

这是一个NLP参赛项目的主题分析环节的代码，总体的工程代码已经上传至github，可以直接下载使用。现在将思路分享给大家。一、原理介绍LDA主题模型是Blei等人于2003年提出的一种文档主题生成模型，包括文档、主题和词项3个层级结构。LDA常被用于识别语料中潜在的主题信息。LDA认为第m篇文档的生成方式如下：1.对每个主题k∈[1,K]，生成“主题-词项”分布 φ⃗ k∼Dir(β⃗ )；2.生

在爬取一个小站时，遇到了前几十条网页能顺利爬取，但突然报错的情况。报错信息如下：Message=HTTPConnectionPool(host=‘pub.sinoss.net’, port=80): Max retries exceeded with url: /portal/webgate/CmdProjectView?proj_id=212473&applier=%C0%EE%BB%B