للتخلص من الأجزاء غير الضرورية، قد تواجه أقنعة وقيمًا، دعنا نحلل مثالًا صغيرًا. تُفعّل الدالة AndFACTORS() الآن قوانين newquery_tokclass_hide بشكل جيد مع هذا. سيتم إنشاء سمة tokclass_adult المقابلة تلقائيًا لكل مهنة من القائمة. يتم حساب tokclasses لكل مهنة عند الفهرسة. من الواضح أن tokclasses يحتوي على عدة إدخالات، لكل منها فئة وقد يكون لديك تسمية ملف.
بدايةً، انتبه للمتجهات المختلطة التي تستخدم قيمًا رقمية مختلفة، إن لم تكن متجهات مزدوجة مُحسَّنة. فهي إما تُظهر قيمة العمود الجديد في الفهارس التي تحتوي على هذا العمود، أو القيمة القياسية في الفهارس التي لا تحتوي عليه. بدلاً من الوسائط، تسترجع هذه الدوال جميع نصوص الملفات النصية الكاملة الموجودة. تُتيح لك الدالة DOCUMENT() إمكانية استرجاع مستندات نصية كاملة من مخزن المستندات، ويمكنك استخدامها كخريطة من نوع "مسار إلى محتوى" يتم تطبيقها لاحقًا على خصائص أخرى. في وضع عدم وجود اختلاف، تُنتج هذه الدوال ملخصًا لفهارس التعليقات التوضيحية المطابقة (الأرقام الجديدة للأسطر المزدوجة داخل الملف).
استفسارات
في الوقت نفسه، ستكون النتائج العادية سلبية منخفضة (أكبر من أو تساوي صفرًا)، وبالتالي يمكن تجاهل المعتقدات السلبية بكفاءة. مع ذلك، لا يتم تجاهل مصفوفة الاسترجاع الجديدة ذات الطول غير المتطابق. لذلك، apple pay payment methods يجب أن تكون مصفوفات JSON عبارة عن متجهات من نوع float. تُنشئ هذه المصفوفات سجلات تعليقات توضيحية فارغة (والتي لا يمكن أن تتطابق أبدًا). يتم تعيين التعليقات التوضيحية الفردية بشكل تسلسلي في العالم، بدءًا من 0.
رقم التحويل التلقائي لـ json
في هذا المثال، vec1 عبارة عن مجموعة أعداد صحيحة، وستستخدم الدالة weDOT() لحساب الفرق بين متجهين من الأعداد الصحيحة، إما متجه ثابت أو متجه متغير. (هنا أيضًا جزء صغير من شرح كيفية عمل كليهما لمساعدة من يقرأون الوثائق). الدالة الأساسية هنا هي weDOT() التي تُمكّنك من حساب الفرق بين متجهي vec1 و vec2. ولكن، لكي تتمكن من تحديد نوع البيانات int8 أو int64 في JSON، عليك استكشاف امتدادات صيغة JSON. Sphinx هو برنامج للبحث عن مصفوفات الأعداد الصحيحة داخل JSON، بقيم تناسب نوعي int32 أو int64، ويمكنك تخزينها ومعالجتها لاحقًا بكفاءة. على سبيل المثال، مجموعة ثابتة تحتوي على 32 عددًا صحيحًا في Sphinx (المعروفة باسم متجه 32D f32 في لغة ML) تشغل 128 بايت لكل صف.
المتطلبات الكاملة
يُقدّم لك ألبوم صور يُوثّق تاريخ البار الجديد، ويمكنك الحصول على بطاقات مفاتيح تُتيح لك الوصول إلى مُختصّين مُلمّين بفتح المدخل. هذا الطلاء الرائع مُخصّص لخمسمائة شخص فقط حول العالم، ويتمّ اختيارهم شخصيًا. يُرجى تسجيل الخروج من خانة الوظيفة.
بطاقات دفاع SHA1
- بطبيعة الحال، هناك بالفعل تكاليف إضافية لتخزين أحدث عناصر JSON المهمة، وكذلك إطار عمل الملفات العام، وسيستغرق الملف بأكمله أكثر من مرة.
- وإلا فإن ملف auth_users الجديد الذي يحتوي على المستخدمين وتجزئات كلمات المرور التي تم البحث عنها يمكن استخدامه لفرض قيود الوصول.
- بالإضافة إلى ذلك، ضع في اعتبارك أن وظيفة التغطية بالأحرف العادية هي وظيفة مطابقة تمامًا، وليست مطابقة لسلسلة فرعية ممتازة، على سبيل المثال.
- وبشكل أكثر رسمية، فإن إنتاجيتهم عبارة عن متجه فرعي يبدأ في الفهرس وينتهي قبل إدراجه داخل الصراع الجديد.
سيتم تعيين جزء القناع المحدد الجديد بمجرد أن يتطابق أي رمز (خام) مع المسار. أحدث معتقدات tokclass هي أقنعة أجزاء الفئات المطابقة. يتطلب تكوين هذا ببساطة توجيهات dos، و tokclasses لتحديد أحدث المجموعات، و list_tokclass_fields حتى تتمكن من تحديد الحقول "المهمة" الجديدة. بدءًا من الإصدار 3.5، يمكنك إعداد العديد من فئات الرموز (الخام)، ويمكنك الآن جعل Sphinx يحسب لكل مهنة وستحصل على أقنعة بت فئة الرمز لكل طلب. يتم تحديد عتبة ذلك تلقائيًا إلى واحد وستحصل على أي مجموع غير موجود. هذه قواعد لكل مجتمع لتتعلق فقط بالصناعات المفصلة بـ tokash.
يُناسب مصطلحان ضمن تصنيف a-1.5xboost، وستشترك في Weight() تمامًا كما في الخطوة الثالثة – مطابقة الكلمات داخل مدونة المهنة. المعيار الجديد هو خوارزمية based-inproximity_bm15 سريعة تُعطي الأولوية لمطابقات العبارات. ستحتاج عادةً إلى تجاوز هذا القيد للحصول على مجموعة أكثر تعقيدًا بسبب الاستعلامات فقط.
يجب أن تكون أسماء المهن موجودة في الفهرس، وإلا فإن أحدث الاستعلامات غالبًا ما تتعثر بسبب خطأ ما. لاحظ أنه عندما تكون الأمثلة أكثر من مجرد أساس موضعي واحد جيد (المستخدم في المُرتب الافتراضي)، فهناك العديد من المشكلات الموضعية الأخرى. هذا هو السبب في أن الترتيبات النموذجية باستخدام عوامل التشغيل (ORs) تُنشئ، بشكل أساسي، بحثًا عن السؤال بأكمله كما لو لم يكن هناك عوامل تشغيل، مثل متصفح الإنترنت.
للحصول على التفاصيل، يُنصح أحيانًا بالاطلاع على مستندات التعليقات التوضيحية بشكل عام، أو منشور "الوصول إلى التعليقات التوضيحية المزدوجة" على وجه الخصوص. تُعزز دالة ANNOTS() إنتاجية أي شخص فيما يتعلق بالتعليقات التوضيحية المزدوجة. في حال لم يكن الإعداد الذي تبحث عنه موثقًا هنا، يُرجى الرجوع إلى مرجع Sphinx v.dos.x. تدعم العديد من تعليقات SphinxQL شروط التضمين والتجاهل الاختيارية، والتي بدورها تستبعد الصفوف وفقًا لإخفاء كبير.
