整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT。 主要存贮的是数字类型数据，常用 INT 类型存储 它们的区别如下表所示：
在定义映射时，还可以设置动态属性，以允许动态地添加新字段。默认情况下，Elasticsearch会自动创建动态映射，这意味着当您插入新的文档时，Elasticsearch会自动检测新字段的类型，并创建一个新的映射。但是，这可能会导致映射的不一致性，从而影响搜索结果的准确性。
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
JVM主要是三块，分别是内存结构、垃圾回收、类加载，我将用三篇文章来说明，这篇文章主要将jdk1.8的jvm的内存结构。
"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
了解用于编辑电子表格、下载文件和启动程序的各种 Python 模块是很有用的，但有时您需要使用的应用没有任何模块。在计算机上实现任务自动化的终极工具是你编写的直接控制键盘和鼠标的程序。这些程序可以通过发送虚拟击键和鼠标点击来控制其他应用，就像你坐在电脑前亲自与应用进行交互一样。
insert into 表名(字段1,字段2...) values(值1,值2...)
在进行数组索引操作时，我们有时会遇到类似于 "IndexError: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 的错误信息。这个错误表示我们试图访问数组中超出索引范围的元素。
搜索请求体中查询条件使用es DSL查询语法来定义。通过使用query来定义查询体。
这篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
本文对 Java 中数组下标越界的概念进行了介绍，讲解了下标越界问题产生的原因，以及如何防范数组下标越界问题。
整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT。
ListBox是WinForm中的 列表 控件，它提供了一个项目列表(一组数据项)，用户可以选择一个或者多个条目，当列表项目过多时，ListBox会自动添加滚动条，使用户可以滚动查阅所有选项。ListBox可以预先设定列表内容，也可以绑定其他控件或数据库，自动更新条目，把数据逐一显示出来。
涉及到的类型很多,具体查阅文档 常用的有long，integer，short，double，float
索引映射（Index Mapping）是用来定义文档的数据结构和字段类型的过程。它类似于数据库中的表结构定义，为每个字段指定数据类型、分析器和其他属性。索引映射在创建索引时指定，也可以在索引已经存在的情况下进行更新。
Ctrl+N 打开新窗口 Ctrl+T 打开新标签页 Ctrl+Shift+N 在隐身模式下打开新窗口 Ctrl+O，然后选择文件 在谷歌浏览器中打开计算机上的文件 按住 Ctrl 键，然后点击链接 从后台在新标签页中打开链接，但您仍停留在当前标签页中 按住 Ctrl+Shift 键，然后点击链接 在新标签页中打开链接，同时切换到新打开的标签页 按住 Shift 键，然后点击链接 在新窗口中打开链接 Alt+F4 关闭当前窗口 Ctrl+Shift+T 重新打开上次关闭的标签页。谷歌浏览器可记住最近关闭的 10 个标签页。 将链接拖动到标签页内 在指定标签页中打开链接 将链接拖动到两个标签页之间 在标签页横条的指定位置建立一个新标签页，在该标签页中打开链接 Ctrl+1 到 Ctrl+8 切换到指定位置编号的标签页。您按下的数字代表标签页横条上的相应标签位置。 Ctrl+9 切换到最后一个标签页 Ctrl+Tab 或 Ctrl+PgDown 切换到下一个标签页 Ctrl+Shift+Tab 或 Ctrl+PgUp 切换到上一个标签页 Ctrl+W 或 Ctrl+F4 关闭当前标签页或弹出式窗口 Alt+Home 打开主页
1、前言 和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型： ·单列索引 ·复合索引 ·多键索引 ·全文索引 ·地理空间索引 ·哈希索引 2.1 单列索引 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。 创建单列索引可以使用以下语法： db.collection.cre
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
有多种方式可以将文本文件的数据导入到数据库中，例如，利用PLSQL Developer软件进行复制粘贴，利用外部表，利用SQL*Loader等方式。至于EXCEL中的数据可以另存为csv文件（csv文件其实是逗号分隔的文本文件），然后导入到数据库中。
打开GUI可以在Matlab命令窗口输入：guide，就可以打开GUIDE的界面，也可以从主页窗口新建菜单中找到GUIDE，同时发现，还有个App Designer的选项，这个是R2016A版本开始推出的一个GUIDE的替代品，有新的组件，也更容易上手，不过只支持有限的2D图形，所以相对GUIDE还是有些不足，但是学了GUIDE再去操作App Designer显然是更轻松的一件事。
除了UITextField对象的风格选项，你还可以定制化UITextField对象，为他添加许多不同的重写方法，来改变文本字段的显示行为。这些方法都会返回一个CGRect结构，制定了文本字段每个部件的边界范围。以下方法都可以重写。
在elasticsearch中，没有明确定义array类型，默认每个field都可以包含0个或者多个值。同一个array中的值的数据类型应该保持一致，比如：
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
摘要：本篇从项目实战的角度基于BERT和指针网络来实现实体抽取任务。首先介绍了实体抽取的背景和任务分析；然后直接实战抽取实体，主要分成数据预处理、文本转化成特征、模型构建、模型训练和评估、测试效果五个步骤，构建了一个实体抽取模型的baseline。后续会结合实际业务进行优化，对实体抽取任务感兴趣的小伙伴可以多交流。
现在终于可以开始介绍Swing用户界面组件了。首先，介绍具有用户输入和编辑文本功能的组件。文本域（JTextField）组件和文本区（JTextArea）组件用于获取文本输入。文本域只能接收单行文本输入而文本区可以接收多行文本输入。
随着智研日志汇的发展，用户对前台日志检索体验的需求不断增加。在发展的各个阶段中，为了满足用户快速定位问题日志的需求，而从零开始，一步步迭代前台日志呈现的功能。
如果说Python是跟随我的步伐学习的话，我觉得我在日常开发方面已经没有太大的问题了。然而，由于我没有Python开发经验，我思考着应该写些什么内容。我回想起学习Java时的学习路线，直接操作数据库是其中一项重要内容，无论使用哪种编程语言，与数据库的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性，毕竟每天都在写SQL语句。突然我想到了我之前写过的一系列私人知识库文章，于是我想到了向量数据库，毕竟这是当前非常热门的技术之一。
==============================数据查询-单表=================================
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
这是有关创建定制脚本渲染管道的系列教程的第十部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 Python中自带了json模块，直接import json即可使用
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
映射里包含了一个索引的文档中所有字段的定义，并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段。例如，如果一个字段包含日期，可以定义哪种日期格式是可以接受的。映射的概念类似于DB中的表字段定义。
之前在使用某APP软件时，弹出了如下的错误信息。作为一个测试，看到这些信息，总会忍不住深挖下，也是蛮有意思的。
在网上看了一篇外文文章，里面介绍了提高Lucene索引速度的技巧，分享给大家。
我们曾在第 13 章中提到过超文本传输协议（HTTP），万维网中通过该协议进行数据请求和传输。在本章中会对该协议进行详细介绍，并解释浏览器中 JavaScript 访问 HTTP 的方式。
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中，并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。
C对数组引用不进行任何边界检查，而且局部变量和状态信息（寄存器值，返回地址）都放在栈里。 当对越界数组元素进行写操作，在进行ret时，容易出现严重错误；
1 什么是JVM的“无关性”？ Java具有平台无关性,也就是任何操作系统都能运行Java代码.之所以能实现这一点,是因为Java运行在虚拟机之上,不同的操作系统都拥有各自的Java虚拟机,因此Java能实现"一次编写,处处运行". 而JVM不仅具有平台无关性,还具有语言无关性. 平台无关性是指不同操作系统都有各自的JVM 语言无关性是指Java虚拟机能运行除Java以外的代码! 这听起来非常惊人,但JVM对能运行的语言是有严格要求的.首先来了解下Java代码的运行过程. Java源代码首先需要使用Java
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