给定两个一元多项式和一个运算符号【+、-、*】，请编写程序实现对应运算符号的两个一元多项式的运算，并输出结果。输入描述：第一行给出第一个多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数k_i和指数x_i（绝对值均为不超过1000的整数）第二行给出第二个多项式非零项

 前者：for(rowin1:nrow(gterms)){gene_terms<-str_split(gterms[row,"GOs"],",",simplify=FALSE)[[1]]gene_id<-gterms[row,"query"][[1]]tmp<-data_frame(gene=rep(gene_id,length(gene_terms)),term=

1.term查询term查询：完全匹配查询，搜索前不会对关键字进行分词。只支持单个feild查询。不设置from，size。默认返回10条#测试--term查询POST/king_test_person/_search{"from":0,#limit?"size":20,#limitx,?"query":{"term":{

无名称项deBruijn使用自然数来表示项，而不是字母组成的名称；自然数k表示绑定于第k个λ层的被界定的变量（thevariableboundbythek'thenclosingλ）马世龙版《类型和程序设计语言》使用“囿”来形容这种被界定的关系举例来说：λx.x表示为λ.0λx.λy.x(yx)表示

Graphregularizednon-negativematrixfactorizationwith[Formula:seetext]normregularizationtermsfordrug-targetinteractionspredictionJunjunZhang 1, MinzhuXie 2 3Affiliations expandPMID: 37789278 PMCID: PMC10548602 DOI: 10.11

指定内容        指定扩展名：ext:"m"ext:.doc*.docext:".cs" size:>=3mb<=9mbauthor:(YatriORGeek)modified:January..yesterdaytype:musicbitrate:>=160kbpssearchterms>mm/dd/yysearchtermsdatemodified:mm/dd/yy..mm/dd/yysearchtermsd

#loadtheGOlibrarylibrary(GO.db)#extractanamedvectorofalltermsgoterms<-Term(GOTERM)#workwithitinR,orexportittoafilewrite.table(goterms,sep="\t",file="goterms.txt")#全部信息保存为文件REFhttps://www.biost

//acceptable,candidly,feasible,workable,CIF,finalprice,FOB,landingcharge,stickerprice,subjectto,totalvalueacceptable-可接受的Acceptablemeanssomethingthatissatisfactory,fitting,orsuitable.Itreferstosomethingthatmeetstherequi

检索方法:对于词组加双引号,可以固定搜索.  "quotationmarks".使用通配符，可以在单词中间、前缀、后缀使用。*表示0或者很多个字母？表示一个字母   $表示0或者1个字母对于某个单复数\后缀等形式，可以加*号来扩大搜索范围 布尔操作和近似搜索 Boole

 最近项目中遇到一个需求。需要实现热词功能，需要给用户展示检索频率最高的10个关键字；由于项目中使用到了es，所以就使用es实现，具体实现如下：前提，拥有es环境；1、创建索引：POSThttp://localhost:9200/hotwords_test/_mapping{"properties":{"search_txt":{

//adjust,attractive,bid,binding,carriage,comment,confirmation,consideration,final,firm,worthwhile,floorpriceadjust-调整Toadjustmeanstomakesmallchangesormodificationstosomethinginordertoachieveadesiredresultorfitaparticu

//accommodate,bargain,concession,consider,dicker,exception,figure,haggle,induce,minimum,practically,atasacrificeaccommodate-容纳Toaccommodatemeanstoprovideaplaceorspaceforsomeoneorsomething.Itcanalsorefertoadjustingorad

//accommodate,bargain,concession,consider,dicker,exception,figure,haggle,induce,minimum,practically,atasacrificeaccommodate-容纳Toaccommodatemeanstoprovideaplaceorspaceforsomeoneorsomething.Itcanalsorefertoadjustingorad

//charge,designate,duration,duty,gross,guarantee,invoice,net,penalty,refund,specification,statement,stipulation,supplier,tare,billofladingcharge-费用Ingeneral,achargereferstotheamountofmoneythatisrequiredtobepaidforap

   前段时间同事也开始对搜索感兴趣，他看到luke工具界面上会显示Term的频率数，提出通过索引用户的搜索日志中的检索关键字，我们是否可以利用这个Field字段中Term频率高低来说明其是否代表热点关键字。    想想觉得也是有一点在理，特别是对用户没有任何可分析性的情况下。但这就

intermsof根据；用…的话；就…而言；以…为单位1.In terms of quantity, production grew faster than ever before. 从数量上看，产量增长的速度比以往任何时期都要快。2.He stood out in terms of competence from all his fellows 他在能力上远远胜过

参考：http://www.slideshare.net/lucenerevolution/what-is-inaluceneagrandfinalhttp://www.slideshare.net/jpountz/how-does-lucene-store-your-data摘录一些重要的：看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据： docid年龄性别118女220女318男 

1、背景我们知道当我们使用terms聚合时，当修改默认顺序为_countasc时，统计的结果是不准备的，而且官方也不推荐我们这样做，而是推荐使用rareterms聚合。rareterms是一个稀少

目录1、背景2、需求3、前置准备3.1准备mapping3.2准备数据4、实现需求4.1dsl4.2java代码4.3运行结果5、max_doc_count和search.max_buckets6、注意事项7、完整代码8

最近在es使用term查询是，发现查询结果一直为空GET/movies/_doc/100结果：{"_index":"movies","_type":"_doc","_id":"100","_version":1,"_seq_n

https://apollolabsblog.hashnode.dev/34-must-know-terms-for-embedded-rust-newbies WhenIfirststartedoutinembeddedRustandengagedwiththecommunity,I

   模型首先通过Bert进行编码，然后经过双向GRU(在论文中表示，双向GRU一般比双向LSTM的效果要好)之后经过交互层，交互层和DOER论文中的方法相同，使用双线性的注意力机制，比

深入理解聚合分析原理及精确性问题1.MetricAggregation单值分析，只输出一个分析结果minmaxavgsumcardinality(类似distinctcount)多值分析，输出多个分析结

引言elasticsearch中实现聚合也非常常见，同时es的数据量一般比较大，因此聚合结果比较多，像terms聚合默认只返回10条聚合结果，所以聚合之后进行分页，也是非常常见的操作。es的t

打印付款条件的时候，发现中英文打印的时候有问题。然后查看了下配置。之后整理如下的内容：EN环境下​​​​维护英文的explanation​​​​前