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Full text queries 全文搜索
Full text queries 全文搜索 Full text queries 全文搜索 高级别的全文搜索通常用于在全文字段（例如：一封邮件的正文）上进行全文搜索。它们了解如何分析查询的字段，并在执行之前将每个字段的分析器（或搜索分析器）应用于查询字符串。 这样的查询有以下这些： 匹配查询（match query） 用于执行全文查询的标准查询... -
设置搜索区域(1.1.0+)
设置搜索区域(1.1.0+) setSearchArea(搜索参数, 提交地址) text（单行文本框） select(下拉框) daterange(日期范围) 设置搜索区域(1.1.0+) setSearchArea(搜索参数, 提交地址) 从V1.1.0版本开始，支持设置搜索区域，目前支持以下类型： 类型 标识符 单行文本框 text ... -
Tensor Attributes
Tensor Attributes torch.dtype torch.device torch.layout 译者署名 Tensor Attributes torch.dtype torch.device torch.layout 每个torch.Tensor 都有torch.dtype , torch.device ,和torch... -
Compound queries
Compound queries Compound queries 复合查询用来包装其他复合或者叶子查询，一方面可综合其结果和分数，从而改变它的行为，另一方面可从查询切换到过滤器上下文。此类查询包含： constant_score 查询 这是一个包装其他查询的查询，并且在过滤器上下文中执行。与此查询匹配的所有文件都需要返回相同的“常量” _sco... -
Atom中的序列化
Atom中的序列化 当一个窗口被刷新，或者从上一次会话恢复的时候，视图和它相关的对象会从JSON表达式中反序列化，它们在窗口上一次关闭时储存。要使你自己的视图和对象兼容刷新，你需要让它们很好地执行序列化和反序列化。 包的序列化钩子 你的包的主模块可以选择包含一个serialize 方法，它在你的包反激活之前被调用。你应该返回JSON... -
torch.cuda
torch.cuda 交流集 流和事件 torch.cuda 该包增加了对CUDA张量类型的支持，实现了与CPU张量相同的功能，但使用GPU进行计算。 它是懒惰的初始化，所以你可以随时导入它，并使用is_available() 来确定系统是否支持CUDA。 CUDA语义 中有关于使用CUDA的更多细节。 torch . cuda . curr... -
获取请求 ID
获取请求 ID 什么是请求 ID？ 如何找到请求 ID？ 获取当前请求 ID 从上一个作获取请求 ID 获取请求 ID 了解如何在 Cursor 中查找和共享请求 ID，以获得更好的技术支持和问题报告 当 Cursor 团队调查技术问题时，有时我们可能会要求您向我们提供“请求 ID”。 什么是请求 ID？ 请求 ID ... -
13.11 列表框
13.11 列表框 13.11.1 handleEvent() 13.11 列表框 列表框与选择框有完全的不同，而不仅仅是当我们在激活选择框时的显示不同，列表框固定在屏幕的指定位置不会改变。另外，一个列表框允许多个选择：如果我们单击在超过一个的项目上，未选择的则表现为高亮度，我们可以选择象我们想要的一样的多。如果我们想察看项目列表，我们可以调用get... -
4.2.4 小结：函数的定义与调用
4.2.4 小结：函数的定义与调用 4.2.4 小结：函数的定义与调用 通过前面的例子，读者应该已经非常熟悉 Python 中函数定义的语法。在此总结如下： def <函数名>(<形式参数>): <函数体> 其中函数名是标识符，命名必须符合 Python 标识符的规定；形式参数是用逗号分隔的变量名序列（可以为空）。函数体... -
索引的一些潜规则
索引的一些潜规则 索引的一些潜规则 覆盖索引 通常开发人员会根据查询的where条件来创建合适的索引，但是优秀的索引设计应该考虑到整个查询。其实mysql可以使用索引来直接获取列的数据。如果索引的叶子节点包含了要查询的数据，那么就不用回表查询了，也就是说这种索引包含（亦称覆盖）所有需要查询的字段的值，我们称这种索引为覆盖索引。 回...
