जटिल विचारों और उलझनों से दूर रहने के लिए, आइए एक छोटे से उदाहरण का विश्लेषण करें। AndFACTORS() फ़ंक्शन अब इसके साथ एक नया query_tokclass_cover-up नियम लागू करता है। सूची में प्रत्येक समुदाय के लिए संबंधित tokclass_person कवर-अप सुविधा स्वचालित रूप से बनाई जाती है। इंडेक्सिंग के दौरान प्रति-समुदाय tokclasses की गणना की जाती है। जैसा कि आप देख सकते हैं, tokclasses में कई रिकॉर्ड होते हैं, जिनमें से प्रत्येक में एक क्लास संख्या और एक फ़ाइल नाम होता है।
शुरुआत के लिए, विभिन्न मॉडलों के संख्यात्मक दर्शन को प्रदर्शित करने वाले संयुक्त वैक्टरों से दूर रहें, अन्यथा अनुकूलित डबल वैक्टरों का उपयोग करें। ये संभवतः उन इंडेक्स में नई पंक्ति का मान उत्पन्न करते हैं जिनमें कॉलम होता है, और/या उन इंडेक्स में मानक मान उत्पन्न करते हैं जिनमें कॉलम नहीं होता है। आर्गुमेंट्स के विपरीत, यह रखे गए पूर्ण-पाठ फ़ील्ड को प्राप्त करता है। DOCUMENT() एक सहायक सेटिंग का उपयोग करके डॉकस्टोर से पूर्ण-पाठ दस्तावेज़ क्षेत्र को पुनः प्राप्त करता है, और आप व्यक्तियों को एक व्यवसाय-से-सामग्री मानचित्र के रूप में उपयोग कर सकते हैं जिसे बाद में अन्य आश्रित कार्यों के साथ प्रस्तुत किया जा सकता है। शून्य-टकराव सेटिंग में, वे फ़ील्ड में मेल खाने वाले एनोटेशन स्पाइडर्स की एक सूची (व्यवसाय में मेल खाने वाली "पंक्तियों" की नई "संख्या") को प्रदर्शित करते हैं।
क्वेरियों
साथ ही, सामान्य रेटिंग गैर-ऋणात्मक (शून्य या उससे अधिक) होंगी, इसलिए गलत मानों को आसानी से भुलाया जा सकता है। उत्कृष्ट बेमेल लंबाई के नवीनतम स्कोर चयन को अनदेखा नहीं किया जाता है। इसलिए JSON सरणियों को फ्लोट वेक्टर होना चाहिए। वे खाली एनोटेशन प्रविष्टियाँ उत्पन्न करते हैं (जो कभी मेल नहीं खा सकतीं)। निजी एनोटेशन को विश्व स्तर पर 0 से लेकर क्रमानुसार क्रमांकित किया जाता है।
json_autoconv_numbers
इस उदाहरण में, vec1 वास्तव में एक पूर्णांक संख्या है, और आप इसे एक पूर्णांक वेक्टर या फ्लोट वेक्टर दोनों के साथ DOT() फ़ंक्शन का उपयोग करके जोड़ सकते हैं। (यहाँ एक छोटी सी उम्मीद भी है कि वे दस्तावेज़ पढ़ने वाले लोगों के लिए दोनों फ़ंक्शन का उपयोग कर रहे हैं।) यहाँ नया मुख्य फ़ंक्शन DOT() है जो आपके दो वेक्टर आर्गुमेंट्स के बीच एक मार्जिन टूल की गणना करता है। हालाँकि, JSON एरे पर int8 या फ्लोट प्रकार लागू करने के लिए, आपको हमारे JSON सिंटैक्स एक्सटेंशन के साथ स्पष्ट रूप से काम करना होगा। स्फिंक्स JSON में पूर्णांक एरे का पता लगा सकता है, जिनके मान int32 या int64 प्रकार के अनुरूप होते हैं, और आप उन्हें स्टोर कर सकते हैं और बाद में उन्हें आसानी से प्रोसेस कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्फिंक्स की भाषा में 32 फ्लोट वाली एक निश्चित रेंज (ML भाषा में आमतौर पर 32D f32 वेक्टर के रूप में जाना जाता है) प्रति पंक्ति केवल 128 बाइट्स लेती है।
पूर्ण आवश्यकताएँ
वह उसे नए बार के रिक Satbet ऐप लॉगिन ॉर्ड वाली एक फोटो एल्बम देता है, और एक बटन कार्ड देता है जिससे लोग हमेशा प्रवेश द्वार खोल सकें। यह शानदार नवीनीकरण केवल पाँच सौ अंतरराष्ट्रीय लोगों तक सीमित है और व्यक्तिगत रूप से नामित किया गया है। यह जानकर खुशी हुई कि यह खाली है।
SHA1 आश्रय नोट्स
- स्पष्टतः, सच्चाई यह है कि नए JSON महत्वपूर्ण कारकों के साथ-साथ मानक दस्तावेज़ संरचना को संग्रहीत करने का अतिरिक्त खर्च भी होगा, इसलिए पूरी फ़ाइल के लिए आपको निश्चित रूप से और अधिक की आवश्यकता होगी।
- अन्यथा, auth_pages नामक नई फ़ाइल, जिसमें उपयोगकर्ताओं और पासवर्ड के हैश होते हैं, का उपयोग आप निश्चित रूप से खोज कर सकते हैं ताकि पहुँच संबंधी प्रतिबंध लगाए जा सकें।
- इसके अलावा यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि केवल नियमित वर्णों वाला कवर-अप मोड सटीक मिलान करता है, न कि बड़े सबस्ट्रिंग मिलान, इसलिए इसमें शामिल है।
- अधिक औपचारिक रूप से, वे उत्पादकता एक उप-वेक्टर एक को सूची के दौरान शुरू करते हैं और आप नए असहमति के अंदर सूची से पहले बंद कर सकते हैं।
नया संबंधित छिपा हुआ भाग तब सेट हो जाता है जब कोई (कच्चा) टोकन श्रेणी में फिट बैठता है। नवीनतम टोकक्लास सिद्धांत आपके मेल खाने वाले वर्गों के भाग गॉगल्स है। इसे कॉन्फ़िगर करने के लिए बस डॉस निर्देश, नए वर्गों को निर्धारित करने के लिए टोकक्लासेस की आवश्यकता होती है, और आपको नए "दिलचस्प" क्षेत्र को टैग करने के लिए directory_tokclass_areas की आवश्यकता होगी। संस्करण 3.5 से शुरू करके, आप कई (कच्चे) टोकनक्लासेस को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, और स्फिंक्स को प्रत्येक पेशे के लिए गणना करने दे सकते हैं और आप प्रति-क्वेरी टोकन क्लासबिटमास्क सेट कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से इसकी सीमा एक पर निर्धारित होती है और आप किसी भी गैर-योग को हटा सकते हैं। यह प्रति-करियर संकेत है जो केवल टोकक्लास-विस्तृत फ़ील्ड से संबंधित है।
नाम में 2 कीवर्ड मिलान से 1.5 गुना बूस्ट मिलता है और आप पोस्ट प्रक्रिया में 3-शब्द मिलान की तरह ही Weight() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। नया मानक एक त्वरित प्रॉक्सिमिटी_बीएम15 एल्गोरिदम है जो वाक्यांश मिलान को प्राथमिकता देता है। अधिक जटिल समूह के लिए आपको इस सीमा को हटाना होगा।
समुदाय के नाम सूची में मिलने चाहिए, यदि आपको नए प्रश्न नहीं मिलते हैं तो अक्सर त्रुटि आ सकती है। याद रखें कि जब आप ऊपर दिए गए सभी सुझावों का पालन कर रहे थे, तो उनका संबंध एक उत्कृष्ट एकल स्थितिगत आधार एलसीएस (जो डिफ़ॉल्ट रैंकर पर उपयोग किया जाता है) से था, आपके लिए निश्चित रूप से अन्य स्थितिगत चीजें भी हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि नियमित ORs स्थितियों को प्रबंधित करने वाले, मूल रूप से, पूरी क्वेरी की खोज करते हैं क्योंकि यदि बिना किसी कार्यकर्ता के, यानी।
तथ्यों को समझने के लिए, सामान्य तौर पर एनोटेशन दस्तावेज़ों का उपयोग करने की सलाह दी जाती है, या विशेष रूप से "मिलान किए गए एनोटेशन तक पहुंच प्राप्त करना" पोस्ट का। ANNOTS() का उपयोग समन्वित एनोटेशन को कुशलतापूर्वक प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। यदि आप जिस फॉर्म की तलाश कर रहे हैं वह यहां प्रलेखित नहीं है, तो कृपया Sphinx v.dos.x संदर्भ देखें। कई SphinxQL स्टेटमेंट वैकल्पिक उदाहरण के लिए और IGNORE क्लॉज़ का समर्थन करते हैं और इसलिए, क्रमशः, उत्कृष्ट कवर के आधार पर पंक्तियों को प्रतिबंधित करते हैं।