Требуется установить HAYSTACK_WHOOSH_PATH в место в вашей файловой системе, где должен располагаться индекс Whoosh. Может ли кто-нибудь объяснить, куда именно указывает этот путь? Я имею в виду, что я должен дать на этом пути?
Использование стога сена с Whoosh
12.11.2011
Ответы:
1
Подойдет любой каталог, к которому у вас есть доступ для записи, если в его файловой системе достаточно места для хранения индекса Whoosh, например /home/mysite/whoosh_index (прямо из документы). Просто убедитесь, что содержимое не обнародовано веб-сервером.
12.11.2011
2
Любой каталог, который вы хотите. Вы можете использовать эту конфигурацию:
import os, sys
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(__file__)
HAYSTACK_WHOOSH_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'search_index')
13.11.2011
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..