ES提供了丰富多彩的查询接口，可以满足各种各样的查询要求。...Query DSL当作是一系列的抽象的查询表达式树(AST)特定查询能够包含其它的查询，(如 bool ), 有些查询能够包含过滤器(如 constant_score), 还有的可以同时包含查询和过滤器...Leaf query Cluase 叶子查询(简单查询) 这种查询可以单独使用，针对指定的字段查询指定的值。...查询虽然包含这两种，但是查询的行为还与查询的执行环境有关，不同的执行环境，查询操作也不一样。 查询的行为取决于他们所在的查询上下文，包括Query查询上下文和Filter查询上下文。...查询与过滤 Query查询上下文 在Query查询上下文中，查询会回答这个问题--"这个文档匹不匹配查询条件，它的相关性高么？"
最近遇到一个有意思的需求，即某个字段里面存放着一些列数字，以逗号分割，数字两两一组，33.112,23.11,22.321,24.3333没错，每一组就是一个坐...
寻找行为只是把机车移动到指定点。...现在给出寻找行为的一个例子： 行为的机车在每帧去寻找鼠标。试着改变机车的最大速率和最大力度，或者改变其质量(mass)来感受一 下这些因素对转向行为的影响。...myStar.seek(new Vector2D(mouseX, mouseY)); myStar.update(); 到此，应该已经见识了转向机车如何寻找鼠标或者另一辆机车，当对这些工作有了很好的理解后，我们进入下一个行为
对于追捕行为，它非常类似寻找行为。其实追捕的最后一个动作就是调用寻找。追捕的本质是预测目标所要到达的位置并事先赶到。 那么，该如何预测目标的位置呢？...而实际上，寻找行为就是一个预测时间为零的追捕行为。 一个策略是基于两机车间的距离来判断预测时间。如果目标太远，需要花一段时间才能赶上，就预测长一点，如果很接近，马上就能达到，就预测短一点。...一个是只顾移动的机车，其作为目标，另外两个转向机车，一个用寻找行为，一个用追捕行为。如果一切正常，追捕者靠着优越的算法会胜出。 ...接下来的行为是：躲避。
到达行为在很多场合都可以被当作是寻找行为。实际上，它们之间的算法和处理方式都一样。唯一不同的是，在到达模式中，一辆机车在到达目标的某一距离时，会变成一种精确模式慢慢地靠近目标点。...为了了解到达行为的必要性，可以先运行一下SeekTest类，然后移动鼠标到某处让机车过来“抓住”它。会看到机车快速的越过了鼠标，接着它发现过头了，又返回来，还是过头了....于是会一直循环下去。...到达行为通过减速接近目标，解决了这个问题： public void arrive(Vector2D target) { Vector2D desiredVelocity...最终速度会趋向于0（假设只有一个行为作用于该机车）。...如果愿意可以再试着玩玩增加多辆机车，或者现在就进入下一个行为：追捕。
躲避就是追捕的反行为。就像追捕类似于寻找，躲避类似于避开。 本质上讲，是预测出机车将要去到的位置并远离它。在这里所有的原则都和追捕相同。
String 系列写了两篇了， 走进 JDK 之 String [你并不了解 String]() 最后一篇计划写一下关于字符串拼接的知识，回想一下你在代码中使用过哪些拼接字符串的方式，以及它们的区别，敬请期待
避开行为与寻找行为彻底相反。实际上，除了代码最后一行用相减代替了相加以外，其它都一样。...现在我们有了一对正反行为，接下来要做的是为这对行为创建一对机车来看看情况。...我们还可以把两个行为同时用于一辆机车上。下面的例子中，机车A同时寻找和避开机车B，机车B同时寻找和避开机车C，机车C同时的寻找和避开机车A。这三辆机车会因为追捕各自的目标而形成一个圆。...如果这些都没问题了，那就开始探索下一个行为：到达。
漫游行为就像它的名字一样，角色在场景中毫无目的的移动。这通常用来模拟巡视和觅食，也有纯粹是为了漫游而漫游的。 漫游行为在实现上不像听起来那么容易。
在我之前的一篇文章 你并不了解 String 中出了这样一道题目： String str1 = new String("j") + new String("ava"); // 1 str1.intern
五个参数，第一个是method，第一个url，第三个是是否一步，false：send方法知道答复前不会返回
为了获取更全面的历史行为信息，我们引入了搜索查询和浏览内容两个视图的用户行为序列。...这些用户行为序列具备如下三个特点： 查询或内容与用户的交互频次呈长尾分布：这意味着，大部分推荐方法仅依赖交互学习行为整体embedding的方式并不能使模型学得比较好的长尾行为表示。...不同行为之间存在依赖关系：搜索日志中的大部分行为不是独立存在的，如用户的查询很可能一次性输不满意，会涉及到多次的修改，修改前后的查询之间显然会存在依赖关系。...5 总结 本工作提出了一种融合多视图用户行为序列信息的多任务个性化查询补全推荐框架：通过同时建模和利用多视图用户行为序列中丰富的个性化信息，使QAC模型能够更准确地预测用户当前的搜索意图；通过候选排序与查询生成的多任务学习...在未来的工作中，我们将考虑建模更长的用户行为序列，以提升模型预测准确率；同时也会考虑开发出更快的查询生成模型或方法，以实现在线实时生成候选查询。
而随着越来越多的业务和社交活动迁移到在线平台上，了解和理解网络用户行为变得至关重要。为了满足这个需求，IP 应用场景查询 API 崭露头角，成为深入了解网络用户行为的利器。...让我们先了解一下IP应用场景查询API是什么。简而言之，它是一种获取IP场景属性的在线调用接口，允许开发人员通过编程方式查询指定IP地址的应用场景信息。...APISpace 的 IP应用场景接口，不仅可以查询 IPv4 的应用场景，还可以查询 IPv6 的应用场景；查询指定IP地址的应用场景属性，具备识别IP真人度，提升风控和反欺诈等业务能力。...- IPv41.登录注册 APISpace，进入IP应用场景-IPv4接口详情页，申请接口~2.申请成功，进入测试页面，输入需要查询的IP地址，可以测试接口~返回示例：{ "code": "Success...", "data": { "scene": "Anycast" }, "ip": "8.8.8.8", "charge": true, "msg": "查询成功
对于Java开发者来说，想把自身能力提升到更高层次，某些JVM相关知识应该是优先级很高的。比如说GC策略，JVM调优。
DevOps和组织文化没有太大区别，它们有共同的价值和行为特征，需要调整心态和过程，与新的技术和工具相匹配。
fallthrough[ZONES…]：如果插件授权的区域中的查询返回结果，或者返回查询的NXDOMAIN。当 DNS 没有所请求域的列表时，将创建 NXDOMAIN 响应。...如果启用了 fallthrough，则插件不会在未找到记录时返回 NXDOMAIN ，而是将请求向下传递到插件链，该插件链可以包含另一个插件来处理查询。
RollingFileAppender 省略与 FileAppender 相同的元素; : 当发生滚动时,决定RollingFileAppender的行为
对于数据量大的链表结构，插入和删除比较快，但是查询速度却很慢。那是因为无法直接获取某个节点，需要从头节点开始，借助某个节点的next指针来获取下一节点。...即使数据是有序排放的，想要查询某个数据，只能从头到尾遍历变量，查询效率会很低，时间复杂度为O(n)。 如果我们需要快速查询链表有啥办法呢？有同学说用数组存放，但是如果不改数据结构呢？...再接着到了一级索引位置，根据值为5的节点next指针指向值为6的节点，发现是想要查询的数据，所以查询过程结束。...根据上面的查询过程（下图的蓝色连线），我们发现其采用的核心思想是二分法，不断缩小查询范围，如果在上层索引找到区间，则顺延深入到下一层找到真正的数据。...这名字起的形象，过程是跳跃着来查询的。
在之前的文章中，我们简单介绍了关于 Traefik 的相关概念及组件原理机制，具体可参考：为什么选择 Traefik Ingress ？
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。...（Action Detection/Regnition），最终的结果是得到图像或视频段中目标的行为类别。...视频中人体行为识别主要分为两个子方向。...参考文献 行为识别的综述博客： https://blog.csdn.net/neu_chenguangq/article/details/79504214 给出了行为识别的一些概述及资源合集（文章、代码...常用的行为检测的数据集： THUMOS2014：在行为检测任务中只有20类动作的未分割视频是有序行为片段标注的 MEXaction2：骑马和斗牛 ActivityNet：目前最大的数据集，同时包含分类和检测两个任务
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