全文索引原理详解
一、总论
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html 定义:
Lucene 是一个高效的,基于Java 的全文检索库。
所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索。
那么什么叫做全文检索呢?这要从我们生活中的数据说起。
我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据 和非结构化数据 。
- 结构化数据: 指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。
- 非结构化数据: 指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等。
当然有的地方还会提到第三种,半结构化数据,如XML,HTML等,当根据需要可按结构化数据来处理,也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
非结构化数据又一种叫法叫全文数据。
按照数据的分类,搜索也分为两种:
- 对结构化数据的搜索 :如对数据库的搜索,用SQL语句。再如对元数据的搜索,如利用windows搜索对文件名,类型,修改时间进行搜索等。
- 对非结构化数据的搜索 :如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,Linux下的grep命令,再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。
对非结构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法:
一种是顺序扫描法 (Serial Scanning): 所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾,如果此文档包含此字符串,则此文档为我们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘,如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件,不花他几个小时,怕是做不到。Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始,但对于小数据量的文件,这种方法还是最直接,最方便的。但是对于大量的文件,这种方法就很慢了。
有人可能会说,对非结构化数据顺序扫描很慢,对结构化数据的搜索却相对较快(由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度),那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗?
这种想法很天然,却构成了全文检索的基本思路,也即将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。
这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引 。
这种说法比较抽象,举几个例子就很容易明白,比如字典,字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引,对每一个字的解释是非结构化的,如果字典没有音节表和部首检字表,在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理,比如读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种可以一一列举,于是将读音拿出来按一定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音,然后按其指向的页数,便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。
这种先建立索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search) 。
下面这幅图来自《Lucene in action》,但却不仅仅描述了Lucene的检索过程,而是描述了全文检索的一般过程。
全文检索大体分两个过程,索引创建 (Indexing) 和搜索索引 (Search) 。
- 索引创建:将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息,创建索引的过程。
- 搜索索引:就是得到用户的查询请求,搜索创建的索引,然后返回结果的过程。
于是全文检索就存在三个重要问题:
1. 索引里面究竟存些什么?(Index)
2. 如何创建索引?(Indexing)
3. 如何对索引进行搜索?(Search)
下面我们顺序对每个个问题进行研究。
二、索引里面究竟存些什么
索引里面究竟需要存些什么呢?
首先我们来看为什么顺序扫描的速度慢:
其实是由于我们想要搜索的信息和非结构化数据中所存储的信息不一致造成的。
非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串,也即已知文件,欲求字符串相对容易,也即是从文件到字符串的映射。而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串,也即已知字符串,欲求文件,也即从字符串到文件的映射。两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射,则会大大提高搜索速度。
由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程,于是保存这种信息的索引称为反向索引 。
反向索引的所保存的信息一般如下:
假设我的文档集合里面有100篇文档,为了方便表示,我们为文档编号从1到100,得到下面的结构
左边保存的是一系列字符串,称为词典 。
每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表,此文档链表称为倒排表 (Posting List)。
有了索引,便使保存的信息和要搜索的信息一致,可以大大加快搜索的速度。
比如说,我们要寻找既包含字符串“lucene”又包含字符串“solr”的文档,我们只需要以下几步:
1. 取出包含字符串“lucene”的文档链表。
2. 取出包含字符串“solr”的文档链表。
3. 通过合并链表,找出既包含“lucene”又包含“solr”的文件。
看到这个地方,有人可能会说,全文检索的确加快了搜索的速度,但是多了索引的过程,两者加起来不一定比顺序扫描快多少。的确,加上索引的过程,全文检索不一定比顺序扫描快,尤其是在数据量小的时候更是如此。而对一个很大量的数据创建索引也是一个很慢的过程。
然而两者还是有区别的,顺序扫描是每次都要扫描,而创建索引的过程仅仅需要一次,以后便是一劳永逸的了,每次搜索,创建索引的过程不必经过,仅仅搜索创建好的索引就可以了。
这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一:一次索引,多次使用。
三、如何创建索引
全文检索的索引创建过程一般有以下几步:
第一步:一些要索引的原文档(Document)。
为了方便说明索引创建过程,这里特意用两个文件为例:
文件一:Students should be allowed to Go out with their friends, but not allowed to drink beer.
文件二:My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.
第二步:将原文档传给分次组件(Tokenizer)。
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情( 此过程称为Tokenize) :
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word) 。
所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词,由于没有特别的意义,因而大多数情况下不能成为搜索的关键词,因而创建索引时,这种词会被去掉而减少索引的大小。
英语中挺词(Stop word)如:“the”,“a”,“this”等。
对于每一种语言的分词组件(Tokenizer),都有一个停词(stop word)集合。
经过分词(Tokenizer) 后得到的结果称为词元(Token) 。
在我们的例子中,便得到以下词元(Token):
“Students”,“allowed”,“go”,“their”,“friends”,“allowed”,“drink”,“beer”,“My”,“friend”,“Jerry”,“went”,“school”,“see”,“his”,“students”,“found”,“them”,“drunk”,“allowed”。
第三步:将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。
语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。
对于英语,语言处理组件(Linguistic Processor) 一般做以下几点:
1. 变为小写(Lowercase) 。
2. 将单词缩减为词根形式,如“cars ”到“car ”等。这种操作称为:stemming 。
3. 将单词转变为词根形式,如“drove ”到“drive ”等。这种操作称为:lemmatization 。
Stemming 和 lemmatization的异同:
- 相同之处:Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
- 两者的方式不同:
- Stemming采用的是“缩减”的方式:“cars”到“car”,“driving”到“drive”。
- Lemmatization采用的是“转变”的方式:“drove”到“drove”,“driving”到“drive”。
- 两者的算法不同:
- Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减,如去除“s”,去除“ing”加“e”,将“ational”变为“ate”,将“tional”变为“tion”。
- Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中有“driving”到“drive”,“drove”到“drive”,“am, is, are”到“be”的映射,做转变时,只要查字典就可以了。
- Stemming和lemmatization不是互斥关系,是有交集的,有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。
语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term) 。
在我们的例子中,经过语言处理,得到的词(Term)如下:
“student”,“allow”,“go”,“their”,“friend”,“allow”,“drink”,“beer”,“my”,“friend”,“jerry”,“go”,“school”,“see”,“his”,“student”,“find”,“them”,“drink”,“allow”。
也正是因为有语言处理的步骤,才能使搜索drove,而drive也能被搜索出来。
第四步:将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。
索引 组件(Indexer)主要做以下几件事情:
1. 利用得到的词(Term)创建一个字典。
在我们的例子中字典如下:
Term | Document ID |
student | 1 |
allow | 1 |
go | 1 |
their | 1 |
friend | 1 |
allow | 1 |
drink | 1 |
beer | 1 |
my | 2 |
friend | 2 |
jerry | 2 |
go | 2 |
school | 2 |
see | 2 |
his | 2 |
student | 2 |
find | 2 |
them | 2 |
drink | 2 |
allow | 2 |
2. 对字典按字母顺序进行排序。
Term | Document ID |
allow | 1 |
allow | 1 |
allow | 2 |
beer | 1 |
drink | 1 |
drink | 2 |
find | 2 |
friend | 1 |
friend | 2 |
go | 1 |
go | 2 |
his | 2 |
jerry | 2 |
my | 2 |
school | 2 |
see | 2 |
student | 1 |
student | 2 |
their | 1 |
them | 2 |
3. 合并相同的词(Term) 成为文档倒排(Posting List) 链表。
在此表中,有几个定义:
- Document Frequency 即文档频次,表示总共有多少文件包含此词(Term)。
- Frequency 即词频率,表示此文件中包含了几个此词(Term)。
所以对词(Term) “allow”来讲,总共有两篇文档包含此词(Term),从而词(Term)后面的文档链表总共有两项,第一项表示包含“allow”的第一篇文档,即1号文档,此文档中,“allow”出现了2次,第二项表示包含“allow”的第二个文档,是2号文档,此文档中,“allow”出现了1次。
到此为止,索引已经创建好了,我们可以通过它很快的找到我们想要的文档。
而且在此过程中,我们惊喜地发现,搜索“drive”,“driving”,“drove”,“driven”也能够被搜到。因为在我们的索引中,“driving”,“drove”,“driven”都会经过语言处理而变成“drive”,在搜索时,如果您输入“driving”,输入的查询语句同样经过我们这里的一到三步,从而变为查询“drive”,从而可以搜索到想要的文档。
三、如何对索引进行搜索?
到这里似乎我们可以宣布“我们找到想要的文档了”。
然而事情并没有结束,找到了仅仅是全文检索的一个方面。不是吗?如果仅仅只有一个或十个文档包含我们查询的字符串,我们的确找到了。然而如果结果有一千个,甚至成千上万个呢?那个又是您最想要的文件呢?
打开Google吧,比如说您想在微软找份工作,于是您输入“Microsoft job”,您却发现总共有22600000个结果返回。好大的数字呀,突然发现找不到是一个问题,找到的太多也是一个问题。在如此多的结果中,如何将最相关的放在最前面呢?
当然Google做的很不错,您一下就找到了jobs at Microsoft。想象一下,如果前几个全部是“Microsoft does a good job at software industry…”将是多么可怕的事情呀。
如何像Google一样,在成千上万的搜索结果中,找到和查询语句最相关的呢?
如何判断搜索出的文档和查询语句的相关性呢?
这要回到我们第三个问题:如何对索引进行搜索?
搜索主要分为以下几步:
第一步:用户输入查询语句。
查询语句同我们普通的语言一样,也是有一定语法的。
不同的查询语句有不同的语法,如SQL语句就有一定的语法。
查询语句的语法根据全文检索系统的实现而不同。最基本的有比如:AND, OR, NOT等。
举个例子,用户输入语句:lucene AND learned NOT Hadoop。
说明用户想找一个包含lucene和learned然而不包括hadoop的文档。
第二步:对查询语句进行词法分析,语法分析,及语言处理。
由于查询语句有语法,因而也要进行语法分析,语法分析及语言处理。
1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。
如上述例子中,经过词法分析,得到单词有lucene,learned,hadoop, 关键字有AND, NOT。
如果在词法分析中发现不合法的关键字,则会出现错误。如lucene AMD learned,其中由于AND拼错,导致AMD作为一个普通的单词参与查询。
2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。
如果发现查询语句不满足语法规则,则会报错。如lucene NOT AND learned,则会出错。
如上述例子,lucene AND learned NOT hadoop形成的语法树如下:
3. 语言处理同索引过程中的语言处理几乎相同。
如learned变成learn等。
经过第二步,我们得到一棵经过语言处理的语法树。
第三步:搜索索引,得到符合语法树的文档。
此步骤有分几小步:
- 首先,在反向索引表中,分别找出包含lucene,learn,hadoop的文档链表。
- 其次,对包含lucene,learn的链表进行合并操作,得到既包含lucene又包含learn的文档链表。
- 然后,将此链表与hadoop的文档链表进行差操作,去除包含hadoop的文档,从而得到既包含lucene又包含learn而且不包含hadoop的文档链表。
- 此文档链表就是我们要找的文档。
第四步:根据得到的文档和查询语句的相关性,对结果进行排序。
虽然在上一步,我们得到了想要的文档,然而对于查询结果应该按照与查询语句的相关性进行排序,越相关者越靠前。
如何计算文档和查询语句的相关性呢?
不如我们把查询语句看作一片短小的文档,对文档与文档之间的相关性(relevance)进行打分(scoring),分数高的相关性好,就应该排在前面。
那么又怎么对文档之间的关系进行打分呢?
这可不是一件容易的事情,首先我们看一看判断人之间的关系吧。
首先 看一个人,往往有很多要素 ,如性格,信仰,爱好,衣着,高矮,胖瘦等等。
其次 对于人与人之间的关系,不同的要素重要性不同 ,性格,信仰,爱好可能重要些,衣着,高矮,胖瘦可能就不那么重要了,所以具有相同或相似性格,信仰,爱好的人比较容易成为好的朋友,然而衣着,高矮,胖瘦不同的人,也可以成为好的朋友。
因而判断人与人之间的关系,首先要找出哪些要素对人与人之间的关系最重要 ,比如性格,信仰,爱好。其次要判断两个人的这些要素之间的关系 ,比如一个人性格开朗,另一个人性格外向,一个人信仰佛教,另一个信仰上帝,一个人爱好打篮球,另一个爱好踢足球。我们发现,两个人在性格方面都很积极,信仰方面都很善良,爱好方面都爱运动,因而两个人关系应该会很好。
我们再来看看公司之间的关系吧。
首先 看一个公司,有很多人组成,如总经理,经理,首席技术官,普通员工,保安,门卫等。
其次对于公司与公司之间的关系,不同的人重要性不同 ,总经理,经理,首席技术官可能更重要一些,普通员工,保安,门卫可能较不重要一点。所以如果两个公司总经理,经理,首席技术官之间关系比较好,两个公司容易有比较好的关系。然而一位普通员工就算与另一家公司的一位普通员工有血海深仇,怕也难影响两个公司之间的关系。
因而判断公司与公司之间的关系,首先要找出哪些人对公司与公司之间的关系最重要 ,比如总经理,经理,首席技术官。其次要判断这些人之间的关系 ,不如两家公司的总经理曾经是同学,经理是老乡,首席技术官曾是创业伙伴。我们发现,两家公司无论总经理,经理,首席技术官,关系都很好,因而两家公司关系应该会很好。
分析了两种关系,下面看一下如何判断文档之间的关系 了。
首先,一个文档有很多词(Term)组成 ,如search, lucene, full-text, this, a, what等。
其次对于文档之间的关系,不同的Term重要性不同 ,比如对于本篇文档,search, Lucene, full-text就相对重要一些,this, a , what可能相对不重要一些。所以如果两篇文档都包含search, Lucene,fulltext,这两篇文档的相关性好一些,然而就算一篇文档包含this, a, what,另一篇文档不包含this, a, what,也不能影响两篇文档的相关性。
因而判断文档之间的关系,首先找出哪些词(Term)对文档之间的关系最重要,如search, Lucene, fulltext。然后判断这些词(Term)之间的关系。
找出词(Term) 对文档的重要性的过程称为计算词的权重(Term weight) 的过程。
计算词的权重(term weight)有两个参数,第一个是词(Term),第二个是文档(Document)。
词的权重(Term weight)表示此词(Term)在此文档中的重要程度,越重要的词(Term)有越大的权重(Term weight),因而在计算文档之间的相关性中将发挥更大的作用。
判断词(Term) 之间的关系从而得到文档相关性的过程应用一种叫做向量空间模型的算法(Vector Space Model) 。
下面仔细分析一下这两个过程:
1. 计算权重(Term weight)的过程。
影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素:
- Term Frequency (tf):即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
- Document Frequency (df):即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。
容易理解吗?词(Term)在文档中出现的次数越多,说明此词(Term)对该文档越重要,如“搜索”这个词,在本文档中出现的次数很多,说明本文档主要就是讲这方面的事的。然而在一篇英语文档中,this出现的次数更多,就说明越重要吗?不是的,这是由第二个因素进行调整,第二个因素说明,有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通,不足以区分这些文档,因而重要性越低。
这也如我们程序员所学的技术,对于程序员本身来说,这项技术掌握越深越好(掌握越深说明花时间看的越多,tf越大),找工作时越有竞争力。然而对于所有程序员来说,这项技术懂得的人越少越好(懂得的人少df小),找工作越有竞争力。人的价值在于不可替代性就是这个道理。
道理明白了,我们来看看公式:
这仅仅只term weight计算公式的简单典型实现。实现全文检索系统的人会有自己的实现,Lucene就与此稍有不同。
2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程,也即向量空间模型的算法(VSM)。
我们把文档看作一系列词(Term),每一个词(Term)都有一个权重(Term weight),不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。
于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。
Document = {term1, term2, …… ,term N}
Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}
同样我们把查询语句看作一个简单的文档,也用向量来表示。
Query = {term1, term 2, …… , term N}
Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}
我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中,每个词(term)是一维。
如图:
我们认为两个向量之间的夹角越小,相关性越大。
所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分,夹角越小,余弦值越大,打分越高,相关性越大。
有人可能会问,查询语句一般是很短的,包含的词(Term)是很少的,因而查询向量的维数很小,而文档很长,包含词(Term)很多,文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢?
在这里,既然要放到相同的向量空间,自然维数是相同的,不同时,取二者的并集,如果不含某个词(Term)时,则权重(Term Weight)为0。
相关性打分公式如下:
举个例子,查询语句有11个Term,共有三篇文档搜索出来。其中各自的权重(Term weight),如下表格。
|
t1 |
t2 |
t3 |
t4 |
t5 |
t6 |
t7 |
t8 |
t9 |
t10 |
t11 |
D1 |
0 |
0 |
.477 |
0 |
.477 |
.176 |
0 |
0 |
0 |
.176 |
0 |
D2 |
0 |
.176 |
0 |
.477 |
0 |
0 |
0 |
0 |
.954 |
0 |
.176 |
D3 |
0 |
.176 |
0 |
0 |
0 |
.176 |
0 |
0 |
0 |
.176 |
.176 |
Q |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
.176 |
0 |
0 |
.477 |
0 |
.176 |
于是计算,三篇文档同查询语句的相关性打分分别为:
于是文档二相关性最高,先返回,其次是文档一,最后是文档三。
到此为止,我们可以找到我们最想要的文档了。
说了这么多,其实还没有进入到Lucene,而仅仅是信息检索技术(Information retrieval)中的基本理论,然而当我们看过Lucene后我们会发现,Lucene是对这种基本理论的一种基本的的实践。所以在以后分析Lucene的文章中,会常常看到以上理论在Lucene中的应用。
在进入Lucene之前,对上述索引创建和搜索过程所一个总结,如图:
此图参照http://www.lucene.com.cn/about.htm 中文章《开放源代码的全文检索引擎Lucene》
1. 索引过程:
1) 有一系列被索引文件
2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term) 。
3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。
4) 通过索引存储将索引写入硬盘。
2. 搜索过程:
a) 用户输入查询语句。
b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term) 。
c) 通过语法分析得到一个查询树。
d) 通过索引存储将索引读入到内存。
e) 利用查询树搜索索引,从而得到每个词(Term) 的文档链表,对文档链表进行交,差,并得到结果文档。
f) 将搜索到的结果文档对查询的相关性进行排序。
g) 返回查询结果给用户。
下面我们可以进入Lucene的世界了。
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这篇文章是以色列开发人员塔利加希尔的研究成果。她在查阅了所有公开发布的关于浏览器内部机制的数据,并花了很多时间来研读网络浏览器的源代码。她写道:在 IE 占据 90%市场份额的年代,我们除了把浏览器当成一个“黑箱”,什么也做不了。但是现在,开放源代码的浏览器拥有了…...
2024/4/25 17:29:35 - 我的博客园css模板美化的经验分享
我的博客园css模板美化的经验分享作为一个搞CS的人,如果你只是想找个地方发博客,那么博客园还是个不错的平台。虽然现在的自建博客工具多的不得了,动态的有WordPress、Ghost,静态的有hexo、jekyll等等;虽然对于一个码农而言捣鼓这些东西也算不上太难,不过终归是要浪费时间…...
2024/4/18 16:49:51
最新文章
- ROS2 ZEDX UBUNTU 环境配置
一、环境要求 硬件:镭神域控 ZED X双目摄像机 ros2-foxy zed sdk 4.0.8 cuda 11.4 二、CUDAZED SDK安装 安装显卡驱动以及CUDA 11.1 参考之前博文: https://blog.csdn.net/qq_41950533/article/details/135673420?csdn_share_tail%7B%22type%22%3A%2…...
2024/4/28 21:56:44 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - Windows 2008虚拟机安装、安装VM Tools、快照和链接克隆、添加硬盘修改格式为GPT
一、安装vmware workstation软件 VMware workstation的安装介质,获取路径: 链接:https://pan.baidu.com/s/1AUAw_--yjZAUPbsR7StOJQ 提取码:umz1 所在目录:\vmware\VMware workstation 15.1.0 1.找到百度网盘中vmwa…...
2024/4/24 23:48:40 - 虚拟机-从头配置Ubuntu18.04(包括anaconda,cuda,cudnn,pycharm,ros,vscode)
最好先安装anaconda后cuda和cudnn,因为配置环境的时候可能conda会覆盖cuda的路径(不确定这种说法对不对,这里只是给大家的建议) 准备工作: 1.Ubuntu18.04,x86_64,amd64 虚拟机下载和虚拟机Ubu…...
2024/4/26 17:18:03 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/4/28 13:52:11 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/28 3:28:32 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/4/26 23:05:52 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/28 13:51:37 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/4/27 17:58:04 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/4/27 14:22:49 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/28 1:28:33 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/28 15:57:13 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/28 1:22:35 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/25 18:39:14 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/26 19:46:12 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/27 11:43:08 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/27 8:32:30 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57