لإنهاء الحديث عن الأجزاء، قد تواجه أقنعة وقيمًا، دعونا نحلل مثالًا صغيرًا. تُخرج الدالة AndFACTORS() الآن رمز newquery_tokclass_hide. يتم إنشاء سمة tokclass_adult المقابلة تلقائيًا لكل فئة في القائمة. يتم حساب tokclasses لكل مهنة عند الفهرسة. ربما لاحظت أن tokclasses يحتوي على عدة إدخالات، لكل منها موضوع دراسي واسم ملف.
لتجنب استخدام المتجهات المركبة التي تخزن قيمًا رقمية من إصدارات مختلفة، استخدم متجهات مزدوجة مُحسَّنة. تُخرج هذه الدالة أحيانًا أحدث قيمة للعمود في برامج الزحف التي تحتوي على هذا العمود، أو القيمة الافتراضية في البرامج التي لا تحتوي عليه. بدلاً من ذلك، تسترجع جميع حقول النصوص الكاملة المحفوظة. تُعد الدالة DOCUMENT() أداة مساعدة لاسترجاع حقول مستندات النصوص الكاملة من مخزن المستندات، ويمكنك استخدامها كخريطة ربط بين الشبكة والمحتوى، والتي يمكن تطبيقها لاحقًا على حقول أخرى داخل الخدمات. في صيغة عدم وجود وسيط، تُخرج الدالة قائمة بفهارس التعليقات التوضيحية المطابقة في الحقل (الأرقام الجديدة للأسطر المطابقة داخل الشبكة).
في الوقت نفسه، ستكون النتائج الطبيعية سالبة منخفضة (أكبر من أو تساوي الصفر)، بحيث يمكن تجاهل المعتقدات السلبية فعليًا. مع ذلك، لا يتم تجاهل مجموعة التقييم الجديدة ذات المدة غير المتطابقة. لذا، يجب أن تكون مصفوفات JSON عبارة عن متجهات انحراف. فهي تُنشئ مدخلات تعليقات توضيحية فارغة (والتي لا يمكن أن تتطابق أبدًا). يتم ترقيم التعليقات التوضيحية الخاصة بالتسلسل، بدءًا من 0.
في هذا التشبيه، يُدخل `vec1` عددًا صحيحًا، ثم تُجري عملية الضرب النقطي (dot()) على متجه عددي paypal online payment methods صحيح آخر، أو متجه عدد عشري. (هنا يُطرح جزء صغير من التأكيد على أن هذه المعلومات مفيدة لمن يقرأون الوثائق). الأداة الأساسية هنا هي دالة `dot()` لحساب الضرب النقطي بين وسيطي المتجه. مع ذلك، لفرض نوع البيانات `int8` أو `int64` على مصفوفة JSON، يجب عليك استخدام امتدادات صيغة JSON الخاصة بنا. كما أن Sphinx يتعرف تلقائيًا على مصفوفات الأعداد الصحيحة في JSON، بقيم تتوافق مع نوعي `int32` أو `int64`، ويمكنك تخزينها ومعالجتها لاحقًا بكفاءة. على سبيل المثال، يستهلك عدد محدد مسبقًا يحتوي على 32 عددًا عشريًا في Sphinx (يُعرف أيضًا باسم متجه 32D f32 في ML) 128 بايت لكل صف.
يبيع ألبوم صور يوثق تاريخ الحانة الجديدة، وستحصل على بطاقة مفتاح يستخدمها المحترفون لفتح المدخل. إعادة طلاء هذه الحانة الرائعة محدودة بـ 500 نسخة فقط حول العالم، وهي مخصصة لي. يرجى الخروج من هذه الحانة.
يتم تعيين بت التغطية الجديد بمجرد أن يتناسب رمز مميز (خام) مع المسار. قيم tokclass الجديدة هي أقنعة وجه جزئية لفئاتك المطابقة. يتطلب تكوين هذا توجيهين فقط، tokclasses لإنشاء أحدث المجموعات، ويمكنك استخدام list_tokclass_industries لمساعدتك في وضع علامات على الحقول "المهمة" الجديدة. بدءًا من الإصدار 3.5، يمكنك تكوين العديد من فئات الرموز المميزة (الخام)، ويمكنك الآن جعل Sphinx يحسب لكل مهنة ويمكنك أيضًا لكل طلب قناع بت فئة الرمز المميز. يتم تحديد التسامح تلقائيًا إلى واحد وستحصل على مجموع منخفض – لا شيء. هذا في الواقع رمز لكل مهنة لربطه فقط بالصناعات المدرجة في tokhash.
تُمنح نتائج مطابقة عبارتين ضمن التصنيف تعزيزًا بمقدار 1.5 ضعف، ويتم الاشتراك في Pounds() بنفس قيمة مطابقة الكلمات الثلاث في مجتمع المدونات. الصيغة الافتراضية الجديدة هي صيغة centered-inproximity_bm15 البسيطة التي تُعطي الأولوية لمطابقات العبارات. ستحتاج عادةً إلى إجراء عملية بحث شخصية، لذا فإن هذا القيد يقتصر على الحصول على نتائج أكثر تعقيدًا. يتم تجميع النتائج حسب الاستفسارات فقط.
يجب أن تظهر العلامات التجارية المهنية في الفهرس، وإلا فإن الاستعلام الجديد عادةً ما يفشل بسبب خطأ. ضع في اعتبارك أنه على الرغم من أن جميع النصائح المذكورة أعلاه تتعلق بأساس موضعي ممتاز (يُستخدم في المُرتب الافتراضي)، إلا أن هناك عناصر موضعية أخرى غير عنصر واحد. وذلك لأن العناصر التي تحتوي على ترتيب OR نموذجي، عادةً، تبحث في الاستعلام بأكمله كما لو لم يكن هناك موظفون، أو متصفح ويب.
للحصول على معلومات إضافية، يُرجى الرجوع إلى وثائق التعليقات التوضيحية بشكل عام، أو إلى منشور "الوصول إلى التعليقات التوضيحية المنسقة" بشكل خاص. تُتيح دالة ANNOTS() إمكانية ربط أي تعليقات توضيحية. إذا لم يكن النموذج الذي تبحث عنه موثقًا هنا، فيُرجى الرجوع إلى إصدار Sphinx v.dos.x. تُساعد تعليقات SphinxQL المتعددة في تحديد عبارات مثل وIGNORE الاختيارية، والتي كانت تستبعد الصفوف التي تتمركز حول قناع معين.
Gostou? Compartilhe nas suas redes!
[addtoany]