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飞码LowCode前端技术系列(一):数据结构设计 | 京东云技术团队

简介 飞码是京东科技研发的低代码产品,可使营销运营域下web页面快速搭建。飞码是单web页面搭建工具,从创建页面到监测再到投产的一站式解决方案。会通过七篇文章介绍飞码,分别是:(1)背景与数据结构设计,(2)如何便捷配置出页面-1,(3)如何便捷配置出页面-2,(4)如何便捷配置出页面-3,(5)如何便捷配置出页面-4,(6)如何便捷快速验证实现投产及飞码探索,(7)飞码画布的设计。 一、背景与分析 营销域下web页面逻辑复杂、接口多、UI要求较高等特性。在复杂业务下使用ProCode需要较多调试与自测才可以达到业务期望值。飞码的目标是从ProCode到LowCode,再到NoCode。如何使用LowCode或NoCode赋能营销域下的场景,飞码认为需要从以下两个大方面解决。 1、 如何便捷配置出web页面(编辑态) 1-1、 数据源(接口):便捷数据源配置、同时也支持复杂数据源扩展能力 1-2、 组件:如何用低代码能力快速创建组件;如何快速集成第三方组件;组件与平台是解耦;组件的属性、样式、数据、事件可以定制化配置。 1-3、 模板:不同页面之间有相同的区域可以进行便捷抽取为模板;飞...

从基础到实践,回顾Elasticsearch 向量检索发展史

本文分享自华为云社区《Elasticsearch向量检索的演进与变革:从基础到应用》,作者: 汀丶。 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。 通过将复杂的对象(例如文本、图像或声音)转换为数值向量,并在多维空间中进行相似性搜索,它能够实现高效的查询匹配和推荐。 Elasticsearch 作为一款流行的开源搜索引擎,其在向量检索方面的发展也一直备受关注。本文将回顾 Elasticsearch 向量检索的发展历史,重点介绍各个阶段的特点和进展。以史为鉴,方便大家建立起 Elasticsearch 向量检索的全量认知。 2. 初步尝试:简单向量检索的引入 Elasticsearch 最初并未专门针对向量检索进行设计。然而,随着机器学习和人工智能的兴起,对于高维向量空间的查询需求逐渐增长。 在 Elasticsearch 的 5.x 版本中,Elastic 爱好者们开始尝试通过插件和基本的数学运算实现简单的向量检索功能。如:一些早期的插件如 elasticsearch-vector-scoring、fast-elasticsearch-vector-scoring 就是为了...

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