Elasticsearch Learning to Rank 项目教程
2024-09-21 14:36:48作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目的目录结构及介绍
Elasticsearch Learning to Rank 项目的目录结构如下:
elasticsearch-learning-to-rank/
├── LICENSE
├── README.md
├── build.gradle
├── gradle
│ └── wrapper
│ ├── gradle-wrapper.jar
│ └── gradle-wrapper.properties
├── gradle.properties
├── gradlew
├── gradlew.bat
├── settings.gradle
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java
│ │ │ └── com
│ │ │ └── o19s
│ │ │ └── elasticsearch
│ │ │ └── learningto rank
│ │ │ ├── action
│ │ │ ├── features
│ │ │ ├── model
│ │ │ ├── query
│ │ │ ├── rest
│ │ │ └── util
│ │ └── resources
│ │ └── es
│ │ └── plugin
│ │ └── learningto rank
│ │ ├── action
│ │ ├── features
│ │ ├── model
│ │ ├── query
│ │ ├── rest
│ │ └── util
│ └── test
│ ├── java
│ │ └── com
│ │ └── o19s
│ │ └── elasticsearch
│ │ └── learningto rank
│ │ ├── action
│ │ ├── features
│ │ ├── model
│ │ ├── query
│ │ ├── rest
│ │ └── util
│ └── resources
│ └── es
│ └── plugin
│ └── learningto rank
│ ├── action
│ ├── features
│ ├── model
│ ├── query
│ ├── rest
│ └── util
└── tools
└── ranklib
└── RankLib.jar
目录结构介绍
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- build.gradle: Gradle 构建脚本。
- gradle: Gradle 包装器相关文件。
- src/main/java: 项目的主要 Java 源代码。
- src/main/resources: 项目的主要资源文件。
- src/test/java: 项目的测试代码。
- src/test/resources: 项目的测试资源文件。
- tools/ranklib: 包含 RankLib 工具的 JAR 文件,用于模型训练。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 build.gradle 和 gradlew 文件。
build.gradle
build.gradle 是 Gradle 构建脚本,定义了项目的依赖、任务和配置。通过运行 ./gradlew build 命令,可以编译和打包项目。
gradlew
gradlew 是 Gradle 包装器脚本,用于在不同环境中一致地运行 Gradle 构建。通过运行 ./gradlew 命令,可以执行构建任务。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 src/main/resources/es/plugin/learningto rank 目录下。
配置文件介绍
- action: 定义了与操作相关的配置。
- features: 定义了特征相关的配置。
- model: 定义了模型相关的配置。
- query: 定义了查询相关的配置。
- rest: 定义了 REST API 相关的配置。
- util: 定义了工具类相关的配置。
这些配置文件用于定义 Elasticsearch Learning to Rank 插件的行为和功能。
以上是 Elasticsearch Learning to Rank 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过这些内容,您可以更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0155- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.76 K
deepin linux kernel
C
31
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
652
797
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.26 K
155
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.1 K
612
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.01 K
1.01 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
147
237
昇腾LLM分布式训练框架
Python
168
200
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
434
395
暂无简介
Dart
987
253