Мазмұн
Бөліктерден аулақ болу үшін және сіз маскалар мен сенімдерге тап болуыңыз үшін, кішкене ұқсастықты қарастырайық. AndFACTORS() бүгінгі өнімділік үшін жақсы newquery_tokclass_cover-up сигналы. Тиісті tokclass_person жасыру белгісі тізімдегі әрбір мамандық үшін автоматты түрде жасалады. Әрбір қауымдастық үшін tokclasses индекстеу кезінде анықталады. Көріп отырғаныңыздай, tokclasses бірнеше жазбаларды қамтиды, олардың әрқайсысында сынып саны және құжат белгісі бар.
Бір жағынан, сандық философияны сақтайтын аралас векторлардан, әйтпесе оңтайландырылған қос векторлардан аулақ болыңыз. Олар бағандары бар немесе ондайлары жоқ өрмекшілерге келгенде жаңа жолдың тиімділігін арттырады. Аргументтердің орнына, ол барлық сақталған толық мәтінді салаларды алады. DOCUMENT() – бұл толық мәтінді саланы docstore дүкенінен алуға көмектесетін функция, және сіз басқа негізделген функциялармен бірге іске қосылуы мүмкін мансаптан мазмұнға дейінгі картаны пайдалана аласыз. Нөлдік қақтығыс параметрінде ол салаға сәйкес келетін аннотация индекстерінің тізімін шығарады (мансап ішіндегі үйлестірілген «жолдардың» жаңа «сандары».
сұраулар | Ballonix слот ойыны
Сонымен қатар, тұрақты рейтингтер төмен-нашар болуы мүмкін (жоғары, әйтпесе жоққа тең), сондықтан теріс мәндерді Ballonix слот ойыны де оңай елемеуге болады. Жақсы сәйкес келмейтін өлшемдегі жаңа get массиві елемеуге болмайды. Сондықтан JSONarrays дрейф векторлары болуы керек. Олар бос аннотация жазбаларын жасайды (бұл ешқашан сәйкес келмеуі мүмкін). Жеке аннотациялар 0-ден бастап әлем бойынша ретпен белгіленеді.
json_автобайланыс_сандары
Мысалда, vec1 шын мәнінде бүтін санды жиынтық болып табылады, ал weDOT() олар бүтін санды векторға, әйтпесе қалқымалы векторға тап болады. (Мұнда құжаттарды оқитын адамдарға рұқсат беретін кішкентай үзінді де бар.) Келесі жаңа жұмыс тегі – екі векторлық аргументтерді қамтитын баға бірлігін есептеу үшін DOT() функциясы. Дегенмен, жақсы JSON жиынтықта int8 немесе қалқымалы түрін талап ету үшін сіз біздің JSON синтаксисінің кеңейтімдерімен жұмыс істеуіңіз керек. Sphinx – бұл JSON ішіндегі int32 немесе int64 жиынтықтарыңызға сәйкес келетін мәндері бар бүтін санды массивтерді табу және сіз оны оңай сақтай және кейінірек өңдей аласыз. Мысалы, Sphinx сөздігінде 32 қалқымалысы бар алдын ала анықталған жиынтық (ML камерасындағы 32D f32 векторы деп аталады) әр жолда дәл 128 байтты алады.
Толық талаптар
Жігіт оған ең жаңа бардың фонын жазып алған сурет альбомын алып жүр, ал сіз есікті ашатын таныс адамдарға кілт карталарын бере аласыз. Қандай керемет бояу сізге 500 глобалды табуға көмектеседі және олар жеке тағайындалған. Қай жұмыстан босатылатыныңызды біліңіз.
SHA1 қорғаныс карталары
- Әрине, жаңа JSON құпияларын сақтаудың және стандартты файл құрылымының қосымша шығындары болады, бүкіл файл бірнешеуін алады.
- Немесе auth_users, пайдаланушылар мен оның құпия сөздері бар жаңа файл, сіз іздеген хэштерде қатынау шектеулерін орнатуға көмектеседі.
- Сонымен қатар, күнделікті кейіпкерлер дәл сәйкестіктерді орнатуды жасыратынын және жақсы ішкі жол сәйкестігін емес екенін байқаңыз.
- Формальды түрде, бұл кіші вектордың тиімділігі индекстен басталып, жаңа келіспеушілікте тізімнен бұрын аяқталуы мүмкін.
Жаңа сәйкес жасыру биті адамдар (шикі) токені санатқа сәйкес келгеннен кейін орнатылады. Жаңа tokclass философиясы – сәйкес келетін кластардың бөлшек маскалары. Мұны конфигурациялау тек dos директиваларын, жаңа кластарды анықтау үшін tokclasses және сіз ең жаңа «қызықты» саланы белгілеу үшін directory_tokclass_areas пайдалана аласыз. Үшінші.5 қадамынан бастап сіз көптеген (шикі) токен кластарын ұйымдастыра аласыз, сондай-ақ Sphinx-ке әрбір мансап үшін есептеуді және әрбір сұраныс үшін әрбір токен класының битмаскаларын жасай аласыз. Қай шекті кем дегенде біреуіне автоматты түрде орнатасыз және сіз кез келген нөлден тыс қосындыларды жасай аласыз. Бұл сіз тек tokhash-тегжейлі өрістерге қатысты әр мамандық ережелері.
2 сөз тіркесі a-1.5xboost сәйкестік рейтингісінде сәйкес келеді және Pounds() қызметіне тіркелу блог мансабындағы 3-қадамдағы сөз тіркестері сияқты. Жаңа стандарт – бұл сөз тіркестеріне басымдық беретін қарапайым dependent-inproximity_bm15 алгоритмі. Сізге әдетте сұраныстарға байланысты күрделірек шектеулерді алып тастау үшін қажет болады.
Мансаптық брендтер индекстен көрсетілуі керек, әйтпесе жаңа сұраныс қателікпен сәтсіздікке ұшырауы мүмкін. Жоғарыда айтылғандардың барлығы керемет бір позициялық базалық lcs (әдепкі рейтингтен пайдаланылады) айналасында болған кезде, бір позициялық мәселеге қарағанда көбірек болатынын ұмытпаңыз. Себебі типтік OR дәрежелері, негізінен, бүкіл сұранысты ешқандай операторсыз, Internet Explorer-сіз іздейді.
Ақпаратқа ие болу үшін кейде жіберіңіз, осылайша сіз тұтастай алғанда аннотацияларды және/немесе «Сәйкес аннотацияларға қол жеткізу» блог жазбасын нақтылай аласыз. ANNOTS() кез келген сәйкес аннотацияларды жасау. Егер сіз іздеп жүрген режим әлі мұнда көрсетілмеген болса, Sphinx v.2.xreference тарихын қараңыз. Бірнеше SphinxQL пікірлер қызметі таңдаулы Мұндай және IGNORE тармақтары және сондықтан, сәйкесінше, жақсы жасыруға бағытталған жолдарды тыйым салу болды.