关于go语言

//golang.org/pkg/go)提供了写一个Go程序;可以让Go程序调用标准C程序;让Go程序能调用C/C++程序;//golang.org/pkg/http)提供了方便的写HTTP server的功能;Go的标准库(http

情境搜索专题访谈

腾讯soso —soso高层和高校专家畅谈情境搜索未来         参加本次访谈的主要嘉宾有;soso专家提出了情境搜索的概念;一起交流了解决方法;并和大家交流soso从技术和产品层面关于情境搜索所做的工作和进展;业内专家提出了要深入进行情境搜索工作的挑战

腾讯搜搜孙良:“情境搜索”更懂你

腾讯搜搜情境搜索;而情境搜索是以用户需求为中心 的搜索技术;搜搜的情境搜索和开放平台是什么样的关系;腾讯搜搜的情境搜索主要由两方面组成;而情境搜索则更多的考虑对用户本身的理解

Google Protocol Buffers 实用技术:解析.proto文件和任意数据文件

codex 需要定义 protocol message 的 .proto 文件;3)数据文件中每条记录的对应的protocol message 的名字(注意;来解析数据文件中的每一条记录的内容;它可以解析任意文件中的 protocol message 内容;生成一个专门解析某一个 protocol message 内容的 codex 程序

解密”搜索引擎热”:”引擎”价值在哪里

互联网经济的制高点   搜索的价值在哪里;也就抓住了互联网经济的制高点 谁抓住了搜索引擎;搜索引擎技术也成为互联网技术的前沿和热门领域;由网络用户、搜索引擎网站、搜索引擎网站联盟(主要是中小网站)、广告主、服务于搜索营销的广告公司、代理公司等各环节组成;未来网络的搜索‘引擎’在中国

别让妈妈生气——浅谈长者用户

教会爸爸上网斗地主;爸爸对此表示压力很大) 他们的注意力有所退化;(爸爸在玩游戏时;怕弄坏电脑 他们在网页中分辨不出超链接和普通内容文字 他们在网页中分辨不出正文和广告(我看新闻时;想到过年回家陪爸爸买手机

搜索下一站:个性化搜索基本方法和简单实验

搜索个性化的实现       实际上就是利用用户模型和结果文档集进行相似度计算;将结果文档模型与登录用户模型进行相似度计算;个性化搜索基本方法       个性化搜索的;将结果文档作者模型与登录用户模型进行相似度计算;在线计算用户模型和结果文档模型的相似度

《搜搜月历》:搜搜的马斯洛分析

搜搜更懂中国;搜搜更懂QQ用户;搜搜不仅更懂你的青春、情感、需求、职业;搜搜更懂你;搜索月历         11月搜搜新logo上线特刊重磅推出         亲爱的用户

搜搜启用全新品牌标识

也正是基于搜搜对用户需求、互联网应用发展等诸多方面的思考;而搜搜品牌新标识的启用;  搜搜品牌新标识由英文SOSO;搜搜更懂你;搜搜全新品牌标识正式上线了

构建一个高性能的网页抓取器

它不仅能够做为搜索引擎的Spider系统中用来抓取网页的一个单元来完成网页抓取的任务;抓取器的主要工作就是从互联网上抓取网页;        抓取器的网络层;抽取器收到抓取器下载完成的页面;因为抓取的网页内容经过一定的处理后

搜搜产品日记——IM聊天助手优化

新增了表情、股票、词典、天气四类直达区;即可命中天气直达区;即可命中表情直达区;  新增表情直达区       搜索;  词典直达区       与好友聊天遇到不认识的单词的时候

检索系统的下游管理

从B10、B11和B21中选择一台机器;A需要从B00、B10和B20这个分组中;服务器A能根据当前B0、B1、B2处理能力按照适当的比例对检索请求进行分发;下游B的数据分布在3台机器上;  五、下游选择策略     下游管理层提供了多种策略

浅谈产品感的培养

1、用户需求分析和理解     其实每个产品经理在做产品设计的时候;尤其是对搜索产品经理;任何产品的用户群;这又要求产品经理具备产品运营的能力;  2、技术理解     产品经理是否需要技术功底

人工智能算法—朴素贝叶斯分类

一个单词在属于某个指定分类的文档中出现的概率;分类中出现的概率为0;'good') 0.66666666666666663 出现quick文档的属于good这个分类的概率0.66666666666666663   注;与其他单词出现于该分类的概率是不相关的;类文档中出现了单词

人工智能算法- 优化算法

])       # 在这一批寻找最优解     current=costf(sol)     best=current     for j in range(len(neighbors));      # 解向量 第j维 在解空间;domain[i][1]))        for i in range(len(domain))]       # 计算 成本     cost=costf(r)       # 是否更优;共有解的长度个邻居解     neighbors=[]     for j in range(len(domain));这个搜索过程基于一个假设认为全局最优解很可能 存在于当前 最优解种群中的下一代

圆一个构建大系统的梦

当时负责音乐搜索引擎爬虫子系统的架构设计和抽取模块的开发;梦想中的超大系统--网页搜索引擎的开发于07年正式开始;网页搜索引擎下载子系统的每个子模块都经历过2到3次的重构; 公司的搜索技术专家;    网页搜索引擎是一个庞大的系统

spider技术综述

    已抓Url的更新抓取是调度系统中的一个难点;一类是已抓Url的更新抓取;通常会一边抓取一边进行抓取Url的质量评估;一方面活跃站点的活跃页面通常会被更新不及时;      未抓Url的抓取调度策略通常分为如下三大类

人工智能算法—决策树

        self.col=col  #第几个列 即因子         self.value=value  #判断值         self.results=results   #结果集合         self.tb=tb  #左右树         self.fb=fb       #构建决策树的过程;    p=float(counts[i])/total #计算概率     ent-=p*log2(p)   #熵计算     return ent     算法二;continue            # k2 的概率           p2=float(counts[k2])/total            # 我的理解是  K1 被当做 其他Kx的概率           imp+=p1*p2       return imp     现在开始介绍决策树;row[column]==value        # Divide the rows into two sets and return them        set1=[row for row in

搜索研发的几点感悟

    基于情境搜索的搜索引擎系统会比以往各种搜索都更贴近用户需求;负责腾讯搜索的相关性研发工作;在用户使用互联网服务的各种情境下提供给用户最贴切的搜索服务;    情境搜索是对用户的各类数据和信息进行深入理解后;用户在使用腾讯服务的过程中会随时产生信息获取的需求

海量索引数据的机群分布

数据在N+1台机器上需要全部重新分布;需要扩容到N+1台机器时;将所有的索引数据存放在一台机器上;比如有N台索引机器;那么如何将如此巨量的数据分布存放到这些机器上呢


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