本文主要是介绍【硬刚ES】ES基础（十八）搜索的相关性算分，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ES部分补充。
这篇关于【硬刚ES】ES基础（十八）搜索的相关性算分的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
认识、理解、分类——acm之搜索
普通搜索方法有两种：1、广度优先搜索；2、深度优先搜索； 更多搜索方法： 3、双向广度优先搜索； 4、启发式搜索（包括A*算法等）； 搜索通常会用到的知识点：状态压缩（位压缩，利用hash思想压缩）。
hdu1240、hdu1253（三维搜索题）
1、从后往前输入，（x，y，z）; 2、从下往上输入，（y , z, x）; 3、从左往右输入，（z，x，y）； hdu1240代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#inc
零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用
zset是有序集合，内部除了存储元素外，还会存储一个score，存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列，不同元素的score可以重复，score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd zadd key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]
hdu 4517 floyd+记忆化搜索
题意： 有n（100）个景点，m（1000）条路，时间限制为t（300），起点s，终点e。 访问每个景点需要时间cost_i，每个景点的访问价值为value_i。 点与点之间行走需要花费的时间为g[ i ] [ j ] 。注意点间可能有多条边。 走到一个点时可以选择访问或者不访问，并且当前点的访问价值应该严格大于前一个访问的点。 现在求，从起点出发，到达终点，在时间限制内，能得到的最大
【Linux 从基础到进阶】Ansible自动化运维工具使用
Ansible自动化运维工具使用 Ansible 是一款开源的自动化运维工具，采用无代理架构（agentless），基于 SSH 连接进行管理，具有简单易用、灵活强大、可扩展性高等特点。它广泛用于服务器管理、应用部署、配置管理等任务。本文将介绍 Ansible 的安装、基本使用方法及一些实际运维场景中的应用，旨在帮助运维人员快速上手并熟练运用 Ansible。 1. Ansible的核心概念
AI基础 L9 Local Search II 局部搜索
Local Beam search 对于当前的所有k个状态，生成它们的所有可能后继状态。 检查生成的后继状态中是否有任何状态是解决方案。 如果所有后继状态都不是解决方案，则从所有后继状态中选择k个最佳状态。 当达到预设的迭代次数或满足某个终止条件时，算法停止。 — Choose k successors randomly, biased towards good ones — Close
音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现
一、引言 从文章《音视频入门基础：WAV专题（6）——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息》中我们可以知道，通过FFprobe命令可以打印WAV音频文件每个packet（也称为数据包或多媒体包）的信息，这些信息包含该packet的pts、dts： 打印出来的“pts”实际是AVPacket结构体中的成员变量pts，是以AVStream->time_base为单位的显
