Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

где-равно-или-пусто в firestore

У меня есть две коллекции firestore:

  1. элементы: {цвет: красный, размер: большой, форма: квадратная}

  2. сохраненный поиск: { цвет: синий, размер: маленький, форма: круг }

Я пытаюсь добиться того, чтобы каждый раз, когда новый элемент добавляется в коллекцию элементов, мне нужно было получить все сохраненные поиски, соответствующие этому элементу. Проблема в том, что у меня могут быть элементы с отсутствующими свойствами (может быть, только цвет и размер без формы), а также сохраненные поиски без свойств (может быть, только цвет).

Я хочу, например, чтобы этот элемент {цвет: желтый, размер: средний} соответствовал сохраненному поиску {цвет: желтый}.

Можем ли мы использовать какой-нибудь оператор вроде where-equals-or-empty в firestore? Благодарю вас!

firebase google-cloud-firestore
17.03.2021
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..