GNOME Shell 搜索的新变化 (www.linuxprobe.com)

【简介】

GNOME Shell搜索结果在GNOME 3.26中将会有很大的改善,将在9月初稳定发布。GNOME开发者Rares Visalom的细节工作是在GNOME Shell搜索结果中完善,作为今年Google Summer的代码的一部分,在新的博客文章中,您将在下面的图片中看到结果。

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@Linux就该这么学 2017-09-21 16:39 / 0个评论
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要不要再学学下面的文章?
大众点评内容搜索算法优化的探索与实践 (tech.meituan.com)
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》,分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战;第二部分介绍了为应对这些困难和挑战,技术团队在链路各环节上做的实践优化,包括内容消费和搜索满意度的优化等等;第三部分是总结和对未来的展望。
by @技术头条 2024-03-31 21:14 查看详情
技术 | Linux 中的模糊文件搜索 (linux.cn)
在 Linux 命令行中,如何搜索文件?你可以使用find 命令。这是标准答案,没有问题。

通常,你键入带有搜索参数的命令,按回车键,然后它会显示搜索结果。

你可以通过模糊搜索来提升终端中的文件搜索体验。

模糊搜索是一种近似搜索算法或技术。在这种搜索中,通过名称搜索指定位置的文件,并实时显示结果给用户。

模糊搜索在网络搜索引擎中很受欢迎,用户开始输入术语后,它会开始显示与该术语相关的结果。

在本文中,我将讨论两个命令行工具,它们可以让你在 Linux 中执行模糊搜索:
1、fzf:模糊查找工具;
2、fzy:模糊选择工具。
by @技术头条 2023-06-24 09:42 查看详情
如何在 Arch Linux 中安装 GNOME 桌面 (linux.cn)
本指南解释了在 Arch Linux 中安装 GNOME 桌面所需的步骤。

本指南有两部分:第一部分是关于安装基本的 Arch 系统;第二部分是在 Arch Linux 基础上安装完整的 GNOME 桌面环境。
by @技术头条 2023-02-16 00:18 查看详情
在 GNOME Boxes 里的客体机和宿主机之间共享文件夹 (linux.cn)
GNOME Boxes 是一个创建和管理虚拟机的前端应用。它主要是为 GNOME 桌面开发的。然而,你可以在其他桌面环境中使用它,如 KDE Plasma 和其他环境。

在后端,它使用 QEMU、KVM 和 libvirt 技术,并提供一个易于使用的用户界面来管理多个虚拟机。

如果你想了解更多,你也可以参考关于 GNOME Boxes 创建虚拟机的这些指南。

在之前的文章中,我们已经解释了如何在virt-manager和VirtualBox中共享文件夹。而下面的步骤也解释了 GNOME Boxes 的情况。
by @技术头条 2023-02-10 08:54 查看详情
美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践 (tech.meituan.com)
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中,基于Location-Based Service(LBS)业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding(RLE)设计了一款高效的倒排索引结构,使检索耗时(TP99)降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述,并给出最终灰度验证的结论。
by @技术头条 2022-12-18 20:49 查看详情
智能搜索模型预估框架Augur的建设与实践 (tech.meituan.com)
本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足,希望对大家有所帮助或者启发。
by @技术头条 2022-09-12 22:41 查看详情
美团搜索粗排优化的探索与实践 (tech.meituan.com)
粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中,基于业务实际场景,从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排,提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作,希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。
by @技术头条 2022-09-02 22:59 查看详情
美团搜索粗排优化的探索与实践 (tech.meituan.com)
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端智能在大众点评搜索重排序的应用实践 (tech.meituan.com)
端智能,是指在移动端设备运行人工智能(AI)应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下,在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案,包括端上特征工程、模型迭代思路,以及具体部署优化的过程,希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。
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ICLR 2021 | 美团AutoML论文:鲁棒的神经网络架构搜索 DARTS- (tech.meituan.com)
谷歌 2017 年正式提出神经网络架构搜索用于自动化生成模型架构,这项技术即被业界寄予厚望,成为 AutoML 的核心组成部分。凭借日益增强的算力和持续迭代的 NAS 算法,视觉模型在架构层面诞生了像 EfficientNet、MobileNetV3 等影响力深远的系列模型,NAS 也应用到了视觉、NLP、语音等领域的很多方向。NAS 作为生成 AI 模型的 AI,其重要意义不言而喻。美团在 NAS 方向也开展了深入性的研究,并对该领域保持着积极的探索。
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