WordPress的常规搜索仍有很多需要改进的地方，访客进入博客中，也会通过搜索来查询自己需要的东西，如何让我们博客上的WordPress搜索功能更强大呢？而且更好的为读者服务？那么，就看看今天介绍的这款插件吧！ Search Unleashed这款插件就是对搜索的改进。从中你可以执行对所有日志、页面、评论以及其他元数据的全文搜索。无论你有没有添加或编辑文本，搜索索引都会自动更新，这样你就不必担心它会过时了。 1.下载Search Unleashed插件，将压缩包解压后，把文件夹上传到wp-content/plugins/目录下。 2.登录WordPress管理后台，点击“Plugins”找到上传的插件，激活该插件,即可。 3.激活插件后，在"Tools"版块下点击“Search Unleashed”对页面进行管理，如下图: 如上图中的，它有以下几个模块： Search Index(搜索索引) 当你第一次按照此插件或者安装了其它插件等操作时，你需要在这个页面中，重新更新索引的搜索数据库。 Log(日志) 这个很简单，就是生成搜索的数据库日志，帮助你查看相关信息 Modules 选择搜索的模块，如下图： Options 设置搜索的模板、样式

搜索 cve-search是一种工具，可将CVE（常见漏洞和披露）和CPE（通用平台枚举）导入MongoDB中，以方便CVE的搜索和处理。 该软件的主要目的是避免对公共CVE数据库进行直接和公共查找。 本地查询通常更快，您可以通过Internet限制敏感查询。 cve-search包括一个用于存储漏洞和相关信息的后端，一个用于搜索和管理漏洞的直观Web界面，一系列查询系统的工具以及一个Web API界面。 cve-search被许多组织使用，包括的。 本文档为您提供了如何从cve-search开始的基本信息。 有关更多信息，请参阅该项目的/ doc文件夹中的文档。 入门 查看以开始使用 用法 您可以使用search.py​​搜索数据库 ./bin/search.py -p cisco:ios:12.4 ./bin/search.py -p cisco:ios:12.4 -o js

datasketch：大数据看起来很小 datasketch提供给您概率性的数据结构，这些数据结构可以超快地处理和搜索大量数据，而几乎不会降低准确性。 该软件包包含以下数据草图： 数据草图 用法 估计Jaccard相似度和基数 估计加权Jaccard相似度 估计基数 估计基数 提供了以下数据草图索引以支持亚线性查询时间： 指数 对于数据草图 支持的查询类型 MinHash，加权MinHash 提卡阈值 MinHash，加权MinHash Jaccard Top-K 最小哈希 遏制阈值 datasketch必须与Python 2.7或更高版本以及NumPy 1.11或更高版本一起使用。 Scipy是可选的，但有了它，LSH初始化可以更快。 请注意， 和也支持Redis和Cassandra存储层（请参见 ）。 安装 要使用pip安装datasketch： pip insta

a tabu search algorithm wrote by Zhaokai

fir带通滤波器matlab代码使用G_best引导的布谷鸟搜索算法高效设计FIR滤波器 这项工作是我的本科论文的一部分。 抽象的： 此存储库提供了使用G最佳引导的杜鹃搜索（GCS）算法的有限冲激响应（FIR）滤波器的有效设计。 为了减少传统的Cuckoo搜索算法（CSA）中的参数依赖性以及在滤波器设计问题中更好地搜索最佳系数，在所建议的GCS中对CSA方法进行了一些修改，这导致与Cuckoo搜索算法的收敛速度显着提高。最佳解决方案。 在这里，已经使用GCS ， CSA和人工蜂群（ABC）算法为Type1和Type 2 FIR设计了低通和带通滤波器。 结果： 从GCS，CSA和ABC的图形和统计观察（）中可以看出， GCS在收敛速度，执行时间和过滤器响应方面均超过了竞争对手。 此外，使用建议的GCS开发的滤波器获得的阻带衰减（As）和通带纹波（Rp）远远优于使用CSA，ABC或Parks and McClellan（PM）方法设计的滤波器。 一项平均研究表明，对于较低阶的LPF（类型1和类型2的阶次均小于40），GCS显示As升高9.23％ ，Rp降低26.05％ 。 对于更高阶的LP

search-match安装包

1.直接运行main_csdn.py检查路径 2.算法的具体实现在BasicAlgorithm.py文件中，里面涵盖了BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search、A*五种静态场景的路径规划算法，算法应用于二维的栅格场景 3.几种算法的基本关系： （BFS、DFS）广度和深度优先搜索，最基本的暴力求解算法 （Dijkstra）在BFS的基础之上添加了低成本优先的贪心策略（估价函数） （Greedy Best First Search）在BFS的基础之上添加了启发式 （A*）结合了估价函数和启发式 以上是我个人的理解以及代码实现，具体原理可参考站内其他资源~

用于 Elasticsearch 2.2 的 中文分词器，已构建好，直接放入 Elasticsearch 的plugins 目录下使用

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

通过对bootstrap-table.min.js的修改，实现了自定义搜索功能。 function search() { var keyvalue = $("#searchStr").val(); $("#tablelist").bootstrapTable("loadAddSearch", keyvalue); }