云搜索服务 CSS 

 

云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框,提升用户寻找资料和视频的体验;还可以搭建日志分析平台,在运维上进行业务日志分析和监控,在运营上进行流量分析等等。

 
 

    支持向量机原理 更多内容
  • 线性支持向量机分类

    线性支持向量分类 概述 “支持向量分类”节点构造一个线性支持向量模型,支持二分类和多分类。该节点采用Trust Region Newton Method(TRON)算法优化L2-SVM模型,更适用于大规模数据的建模,模型训练效率更高。 算法实现方式的简介如下: 二分类 给定

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多

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  • 向量检索

    向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 (可选)预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例(Python) 向量检索的客户端代码示例(Java) 使用PV_GRAPH向量索引 父主题: 集群增强特性

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  • 向量查询

    向量查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段,提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size(topk)条数据。 POST my_index/_search { "size":2, "_source": false, "query":

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  • 句向量

    向量 功能介绍 输入句子,返回对应的句向量。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用,本API支持使用基础套餐包,购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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  • 文本词向量

    文本词向量 概述 “文本词向量”节点用于将词和句/段落映射到一个向量,可用来表示词与词之间或句与句之间的关系。该算法基于Skip-gram模型利用词语来预测它的上下文,并表示为向量形式,可应用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 向量召回评估

    向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate,用于评估召回结果的好坏,hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时,拿user(用户)的向量去召回top k个items(物品),i2i召回时拿item的向量去召回top

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  • 创建向量索引

    fragment_num 段数,默认值为0,插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围:[0, 4096]。 导入向量数据 执行如下命令,导入向量数据。向“my_index”索引中写入向量数据时,需要指定向量字段名称和向量数据。 向量数据输入格式为逗号分隔的浮点型数组时: POST my_index/_doc

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  • 技术原理

    技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程: 图2-1技术原理

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  • 方案原理

    方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景,介绍在不同的故障情况下,本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时,状态如图1所示。 通过SDRS,在区域A内将可用区1的生产站点 服务器 的数据、配置信息同

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  • 集成原理

    集成原理 轻量级接续条可以快速高效的集成到第三方系统,您可以通过图1了解主要集成原理。 图1 轻量级接续条集成原理 OpenEye:云客服的多媒体软终端产品,通过该客户端界面实现呼叫功能。您也可以通过其他可注册到云客服的工具进行呼叫,例如WebRTC、手机APP等。 软电话号码:

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  • 原理介绍

    原理介绍 端云协同 独有编码 设备仿真

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  • 管理向量索引缓存

    管理向量索引缓存 CSS 向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中,向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询

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  • 场景描述

    减少候选向量集 和传统的文本检索类似,向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配,传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档,而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量,减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型,先对所有向量进行量化

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  • 技术原理

    技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题: 应用安全介绍

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  • 集成原理

    集成原理 如果您期望了解我们的集成原理,请参见图1。 图1 Web聊天控件token认证方式集成原理 父主题: 集成轻量级WEB聊天控件(引入Token认证方式)

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  • 集成原理

    集成原理 如果您期望了解我们的实现原理,请参见图1。 图1 Web聊天控件Authorization认证方式集成原理 父主题: 集成轻量级WEB聊天控件(引入Authorization认证方式)

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  • 工作原理

    工作原理 当用户访问使用CDN服务的网站时,本地DNS服务器通过CNAME方式将最终 域名 请求重定向到CDN服务。CDN通过一组预先定义好的策略(如内容类型、地理区域、网络负载状况等),将当时能够最快响应用户的CDN节点IP地址提供给用户,使用户可以以最快的速度获得网站内容。使用CDN后的HTTP请求处理流程如下。

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  • 备份原理

    备份原理 DDM实例暂不支持客户手动备份,实例将在每日凌晨2点至3点自动备份,删除逻辑库、逻辑库分片变更后清理数据、删除实例等影响Metadata的重要操作也会触发元数据备份。 备份原理如图1所示。 图1 备份原理 元数据库是用来存放DDM实例信息以及下挂的数据节点信息,各区域的所有DDM实例共用一个元数据库。

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  • 工作原理

    如已配置OBS服务, 云审计 服务将事件转存至OBS桶中。用户也可以通过云审计服务的事件列表查看事件文件。云审计服务工作原理示意如图1所示。 图1 云审计服务工作原理示意图

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