与你app共享电影资源搜索方法与你app的共享视频是基于云播放技术，支持.mp4和.m3u8后缀名的网址链接播放。app中提供的共享视频过少，并且没有搜索功能。那么如何才能找到自己心仪电影的m3u8格式的网址呢？下面就是教程！Step1.打开网址，改为手机访问模式1.打开此处的网址→2.打开浏览器的调试模式，一般为F12键。点击

经常有小伙伴需要将互联网上的数据保存的本地，而又不想自己一篇一篇的复制，我们第一个想到的就是爬虫，爬虫可以说是组成了我们精彩的互联网世界。网络搜索引擎和其他一些网站使用网络爬虫或蜘蛛软件来更新他们的网络内容或其他网站的网络内容索引。网络爬虫复制页面以供搜索引擎处理，搜索引擎对下载的页面进行索引，以便用户可以更有效地搜索。这都是爬虫数据采集的功劳。这篇文章我总

1\.什么是搜索建议？帮助⽤户在搜索的过程，对输入中进行纠错，提示建议性词语。例如：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up750f9e13533c3547d70b887ca6847b73df7.png)2\.ES实现原理

定义JavaScript种正则表达式有两种定义方式，定义一个匹配类似<%XXX%的字符串1\.构造函数varregnewRegExp('<%\^%\%','g');2\.字面量varreg/<%\^%\%/g;g：global，全文搜索，默认搜索到第一个结果接停止

1.技术选型，为什么用solr而不用lucene,或者其他检索工具lucene:需要开发者自己维护索引文件，在多机环境中备份同步索引文件很是麻烦Lucene本质上是搜索库，不是独立的应用程序。而Solr是。Lucene专注于搜索底层的建设，而Solr专注于企业应用。Lucene不负责支撑搜索服务所必须的管理，而Solr负责。一句

本文是Python应用于推荐系统领域的技术文章。Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的userembedding、itemembedding，对于embedding的使用非常的灵活：输入userembedding，近邻搜索it

业务背景　　在大型网站中，为了减少DB压力、让数据更精准、速度更快，将读拆分出来采用搜索引擎来为DB分担读的压力，ElasticSearch就是目前市面上比较流行的搜索引擎，他的检索速度奇快、支持各种复杂的全文检索，在各种场景下对比其他的搜索引擎的检索速度都显得尤为出众。这篇就先不介绍ElasticSearch了，后续我会出一个ElasticS

每当到618、双11这样大促的时候，搜索作为整个App的核心功能，不仅担当着流量入口，还承载着用户感知到这个产品在导购场景中的服务与体验，所以保障搜索以便更好的助力618大卖。

我们在上篇：表结构中已经建立好了表结构，这篇我们则是针对已有的表结构和搜索条件为表创建索引。1\.根据搜索条件创建索引我们还是先将表结构的初始化SQL拿过来：CREATETABLEservicelog(idbigintUNSIGNEDNOTNULLAUTO