发布日期:2019年4月24日
现在的版本没有
这个光点不在当前版本的雷达上。如果它是最后几个版本中的一个，那么它很可能仍然是相关的。如果这个信号的年代更久远，它可能就不再相关，我们今天的评估可能就不同了。不幸的是，我们没有足够的带宽来持续检查以前版本的雷达的光点
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2019年4月
试验
值得追求的。了解如何建立这种能力是很重要的。企业应该在能够处理风险的项目上尝试这种技术。
搜索的挑战之一是确保与用户最相关的结果出现在列表的顶部。这就是学习排名(LTR)可以帮助你的地方。LTR是应用机器学习对搜索引擎检索到的文档进行排序的过程。如果您正在使用Elasticsearch，可以实现与搜索相关的排名Elasticsearch LTR插件。插件使用RankLib用于在培训阶段生成模型。然后，当你查询Elasticsearch时，你可以使用这个插件来“评分”排名靠前的结果。我们已经在一些项目中使用了它，并对结果感到满意。还有一个等价的当你解决方案Solr用户。
