elasticsearch 分词底层实现原理 学习人工智能AI需要哪些知识？
学习人工智能AI需要哪些知识？
人工智能入门必须掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识它表示、不自动推理和机器人学。虽说这些领域的侧重点各有不同，只不过都不需要一个最重要的基础，那是数学和计算机基础。
ik分词器怎么样？
很不错
IK分词器在是一款基于条件词典和规则的中文分词器。本文解释的IK分词器是相当于于elasticsearch、Lucene、solr，是可以就用在java代码中的部分。
elastic是什么软件？
Elastic是一个数据分析软件。它能很更方便的使大量数据更具搜索、分析和探寻中的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch的实现原理主要分成三类以上几个步骤，是需要用户将数据提交到Elasticsearch数据库中，再分词控制器去将不对应的语句分词，将其权重和分词结果也被现金存入数据，当用户搜索数据时候，再参照权重将结果排名，打分，再将返回结果显现出给用户。
java如何实现搜索功能？
Javaweb实现一个都很简单点关键字搜索功能，求全部的流程大概情况是这么说几个流程:
我拿一个最简单电商系统来通俗的解释。
1.前台页面准备好几个输入框和搜索按钮
比如说用订单编号另外关键字参与模糊搜索，接下来的看html页面的编码
直接点击可以查询按钮，能接收用户然后输入的信息后（校验工作省略）form表单提交
这里应用了前端的jQuery，其中url那是我们要请求的后台方法地址（这里是总体地址），
以后再来看下后台controller控制器代码
后台收得到前台post并提交过来的参数后，封装方法到一个hashmap中，以及一个形参传遍service服务层
Service的实现类是这样的
Service利用类中给予到这个hashmap后，动态创建dao层的selectByMap接口，而这个dao层那是我们说的的数据ftp连接层，他是再与数据库通过交互的。
这是dao接口随机的mapper文件，其中定义有id是selectByMap的sql语句。到最后订单编号用have关键字另外where语句的查询条件之一并且查询。
dao层到最后讲从数据库可以查询到的结果前往给service层，service再直接返回给controller，最后将数据完全呈现给html，浏览器渲染html呈给我们。
这那就是搜索的也差不多流程了，由于篇幅不大我说的也没有那就精细入微，旨在搭建给大家贴地气更不容易理解的的介绍。如对Java有兴趣大家可以不私戳我，详细可以介绍。
希望能大牛们求批评指导，谢谢！
如果不是从功能上讲的话，我们常见的那是从页面上输入关键字然后点击直接搜索出一串列表数据，比如说百度。整个流程是页面输入输入关键字-dstrok传递到后台服务端-r26服务端从db中查看数据，后来返回原路可以展示给用户，一个很简单搜索功能即基于。
可是要是后面做的更急切，不断用户数的增多，数据量的会增大，过度的搜索会增大web应用或db的压力，后面考虑区分缓存，分页。但后期想做的更智能，我们也可以建议使用lucene全文搜索引擎，基于lucene的应用有solr,elasticsearch等。再到后面，我们会判断到智能分词，这里会不属于到nlp。再到后面我们可以不据用户输入输入的关键字推荐一下给用户差别的商品或数据，这里判断使用aihadoop分析用户喜欢的东西，然后再帮我推荐给用户
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