1.MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
2.用火狐浏览器查看网页源代码的文章文章方法
3.一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）
4.查找论文源代码的网站
5.Lucene简介
6.java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤及源代码

MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程

       本文来源于华为云社区，作者为GaussDB数据库，检索检索探讨了MySQL全文索引源码中Insert语句的源码源码执行过程。

       全文索引是文章文章一种常用于信息检索的技术，它通过倒排索引实现，检索检索即单词和文档的源码源码unreal渲染源码映射关系，如(单词，文章文章(文档，检索检索偏移))。源码源码以创建一个表并在opening_line列上建立全文索引为例，文章文章插入'Call me Ishmael.'时，检索检索文档会被分为'call',源码源码 'me', 'ishmael'等单词，并记录在全文索引中。文章文章

       全文索引Cache的检索检索作用类似于Change Buffer，用于缓存分词结果，源码源码避免频繁刷盘。Innodb使用fts_cache_t结构来管理cache，每个全文索引的表都会在内存中创建一个fts_cache_t对象。

       Insert语句的执行分为三个阶段：写入行记录阶段、事务提交阶段和刷脏阶段。写入行记录阶段生成doc_id并写入Innodb的行记录，并将doc_id缓存。事务提交阶段对文档进行分词，获取{ 单词，(文档，偏移)}关联对，并插入到cache。刷脏阶段后台线程将cache刷新到磁盘。

       全文索引的并发插入可能导致OOM问题，可通过修复patch #解决。当MySQL进程崩溃时，源码分享排名fts_init_index函数会恢复crash前的cache数据。

用火狐浏览器查看网页源代码的方法

       用火狐浏览器查看网页源代码的方法

          　　火狐浏览器

       用火狐浏览器查看网页源代码的方法：

       1、下载并安装火狐浏览器，打开火狐浏览器;

       2、用火狐浏览器打开指定网页;

       3、对着网页鼠标右键，就会有一个查看源码;

          　　源代码

       4、点击进去就是这个网页的源码了。

       浏览器是用来检索、展示以及传递Web信息资源的应用程序。Web信息资源由统一资源标识符( Uniform Resource Identifier，URI)所标记，它是一张网页、一张、一段视频或者任何在Web上所呈现的内容。使用者可以借助超级链接( Hyperlinks)，通过浏览器浏览互相关联的信息

一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）

       检索增强生成（RAG）的概念理论与实践，旨在通过将大模型与外部知识源结合，弥补常识与专有数据之间的差距，提升模型生成的准确性和上下文相关性，同时减少模型的幻觉倾向。RAG的引入，为应对大规模语言模型在处理特定领域或最新知识时的局限性提供了有效解决方案。通过集成检索模块与生成模型，RAG允许大模型在外部知识库的支持下，生成更准确、符合上下文的答案。本文将从概念理论出发，深入解析RAG的工作原理，并通过实例演示如何利用LangChain、共振 指标 源码OpenAI语言模型与Weaviate矢量数据库实现一个简单的RAG管道。

       RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成最终答案。

       为了实践RAG，本文提供了具体的实现步骤，包括环境准备、数据处理（如加载、分块和向量数据库填充），以及使用LangChain、OpenAI和Weaviate构建RAG管道。通过这些步骤，读者可以了解如何在Python中集成这些工具，实现一个功能完善的RAG系统。此外，本文还推荐了一些相关研究文献，为读者提供进一步的探索方向，涵盖大模型的性能优化、新技术在问答系统中的应用以及跨文档语言建模等方面。

       总的答案资源码来说，RAG通过整合外部知识源与大模型，不仅增强了模型在特定领域或新知识情境下的表现，还简化了知识更新与维护的过程，为自然语言处理领域的研究与应用带来了新的可能性。随着技术的不断演进，RAG的应用场景将更加广泛，对提升语言模型的实用性和可靠性具有重要意义。

查找论文源代码的网站

       在寻找论文源代码时，有几个网站是你需要知道的。

       GitHub（github.com/github）是一个大型的代码托管平台，也是查找论文源代码的一个重要资源。许多研究人员和开发人员在这里分享他们的项目，包括学术研究。你可以通过搜索关键词或者使用高级搜索功能，来找到相关的学术论文和代码。

       PapersWithCode（paperswithcode.com/）是一个专注于机器学习和人工智能领域的论文数据库。它不仅包含了论文的信息，还提供了代码链接，帮助读者直接访问论文的实现代码。这使得研究人员可以更容易地理解论文的贡献，以及如何在实际项目中应用这些方法。

       如果你在寻找知名学者的代码，他们个人主页也是一个不错的选择。许多学者都会在自己的网站上分享他们的研究代码，特别是那些在学术界有重要影响力的学者。通过直接访问个人主页，你可以更直接地获取到代码资源。

       另一家提供大量学术资源的网站是SemanticScholar（semanticscholar.org/）。这个平台不仅包含了论文摘要和引用信息，还提供了代码链接。无字天书源码它特别适合寻找那些与计算机科学和信息检索领域相关的论文。通过搜索功能，你可以快速找到与你研究领域相关的代码资源。

       总的来说，这些网站提供了丰富的学术资源，可以帮助研究人员和学习者找到论文的源代码，促进学术交流和创新。在使用这些资源时，记得尊重知识产权，正确引用代码来源，并遵守相关的使用许可。

Lucene简介

       Lucene是一个专为全文检索和搜寻设计的开源软件包，它得到了Apache软件基金会的大力支持和维护。这个强大的库提供了一个简单易用的应用程序接口，特别适用于创建全文索引和搜索功能。在Java开发领域，Lucene以其成熟且免费的特性备受开发者青睐，它在当今及近年来被誉为最受欢迎的免费Java信息检索库之一。

       尽管常常被提及，但需要注意的是，资讯检索库与搜索引擎之间存在微妙的区别。尽管两者都与信息搜索相关，资讯检索库主要关注的是处理和索引文本数据，而搜索引擎则包含了更复杂的系统架构，包括网页抓取、索引处理、排名算法等多个环节。因此，当我们讨论资讯检索库时，应将其视为一个独立的技术组件，而不是完整的搜索引擎解决方案。

扩展资料

       Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。

java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤及源代码

       Java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤

       Elasticsearch，作为基于Lucene的开源搜索引擎，提供了分布式、RESTful接口和无模式JSON文档支持，其特性包括自动发现、分布式、可扩展性和高可靠性等。下面，我们将详细介绍如何使用Java Client API在Java项目中实现全局检索功能。

       步骤1：添加依赖

       首先，你需要在项目中添加Elasticsearch Java客户端的Maven依赖，找到对应版本号（例如：{ version}）后，将以下代码添加到pom.xml文件中：

       步骤2：连接Elasticsearch

       通过RestHighLevelClient连接Elasticsearch，如示例所示：

       步骤3：创建索引

       在进行检索前，需创建索引，如下所示：

       步骤4：添加文档

       创建索引后，向其中添加文档，例如：

       步骤5：执行全局检索

       执行检索操作，查找符合条件的文档，如代码所示：

       步骤6：处理和展示结果

       获取并处理搜索结果，将匹配的文档信息展示给用户：

       步骤7：关闭连接

       检索操作结束后，别忘了关闭与Elasticsearch的连接：

       通过以上步骤，你已经掌握了在Java中使用Elasticsearch进行全局检索的基本流程。Elasticsearch的强大功能远不止于此，包括排序、分页和聚合等，可以满足更多复杂搜索需求。深入学习，你可以参考Elasticsearch官方文档。

天地图4.0Api类文档太难检索，于是简单弄个全文搜索

       在使用天地图API4.0类文档时，经常需要频繁切换查看数据或搜索特定类的方法，原版文档检索功能可能无法满足需求。为解决这一问题，本文提供了一个简单高效的方法。

       深入研究了文档网页的源代码后，我编写了一个方法，旨在将整个页面内容加载至可搜索状态。这种方法直接、简单，却非常有效。

       只需在浏览器的控制台中粘贴以下代码，然后使用快捷键 command + f（或 ctrl + f）即可开启全文搜索功能。

       为了方便大家尝试和使用，这里提供了完整源码：

Nature Medicine：除了GitHub，还能怎样查询论文源代码和数据库？

       计算病理学中的深度学习算法正逐步改变医学诊断。然而，缺乏可重复性和可重用性限制了这些技术在临床应用中的广泛实施。Nature Medicine上的一篇文章强调了提升算法这两方面特性的重要性，以促进快速、可持续的领域发展。

       本文评估了年1月至年3月间篇同行评审文章中算法的可重复性和可重用性，发现只有%的论文提供了代码。这些论文在不同层面提供了支持计算病理学的算法，如组织类型分割、细胞级特征定量分析、基因改变预测以及肿瘤分级、分期和预后信息提取。

       为了提高可重复性和可重用性，建议让临床医生参与模型开发过程，共享数据和代码，并记录预处理和模型训练步骤。评估和出版时，应综合考虑预测准确性、模型校准、稳健性、简单性和可解释性。最后，应通过GitHub、Zenodo或深度学习模型专用资源库如ModelZoo公开发布模型，促进算法的重复使用。

       尽管GitHub是广泛使用的代码归档平台，但不应忽视其他资源。Zenodo和ModelZoo等平台提供了额外的检索途径。Docker或CodeOcean容器系统能够简化模型评估过程，加快不同机构用户和开发人员的评估速度。

       通过实施上述建议，计算病理学领域有望实现算法的持久可用性，满足临床医生对可解释性、可用性和稳健性的需求。这将充分发挥算法在诊断医学领域的潜力，推动计算病理学的进一步发展。

es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。

       协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。

       在数据节点中，根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。

       构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。

       在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。

       全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。

       对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。

       处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。

       评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。

       协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。

       本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。