1.0版本搜索引擎：仅支持单个词语的检索，当检索文件内容量大，文件个数多时检索效率低。
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
一、前言 AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台。用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队，以达到节省开发成本、缩短开发时间，快速适应市场变化的目的。 AgileEAS.NET SOA中间件平台提供了敏捷快速开发软件工程的最佳实践，通过提供大量的基础支撑功能如IOC、ORM、SOA、分布式体系及敏捷并发开发方法所支撑的插件开发体系，以及提供了大量的实体、数据模
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时 候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建 立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。 基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差 的：
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
Trie树，又称单词查找树、字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
NLP就是处理自然语言，可以是文本、音频和视频。本文将重点了解如何使用文本数据并讨论文本数据的构建块。
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 本文介绍如何利用腾讯云容器服务 TKE 的日志功能对日志进行采集、存储与查询，分析各种功能用法与场景，给出一些最佳实践建议。 注: 本文仅适用于 TKE 集群。 如何快速上手 TKE 的日志功能入口在 集群运维-日志规则，更多关于如何为 TKE 集群启用日志采集与基础用法，参考TKE日志采集
讲ElasticSearch之前, 需要先提一下全文检索.全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
视觉单词袋是一种描述计算图像之间相似度的技术。常用于用于图像分类当中。该方法起源于文本检索（信息检索），是对NLP“单词袋”算法的扩展。在“单词袋”中，我们扫描整个文档，并保留文档中出现的每个单词的计数。然后，我们创建单词频率的直方图，并使用此直方图来描述文本文档。在“视觉单词袋”中，我们的输入是图像而不是文本文档，并且我们使用视觉单词来描述图像。
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。
节点角色在配置文件（/config）elasticsearch.yml文件中设置即可，如下：
前期分享的文章 仅30行代码，实现一个搜索引擎(1.0版) 中介绍了如何使用 30行 Python 代码来实现一个简易版的搜索引擎。
首先我们谈几个公司，如雷贯耳的：百度、谷歌、维基百科；这些公司都有一个相似性就是门户网站，可以提供我们通过关键字搜索，然后快速的检索出我们想要的信息。
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是我们常说的 ELK 中的 K。
本文转载自：https://www.cnblogs.com/jajian/p/11223992.html
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据 非结构化数据 结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理
由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。
搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：
项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana 就是 我们常说的 ELK 中的 K。
经过测试使用发现，RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令：
由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。 ◆ 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据 非结构化数据 结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数
由于近期在公司内部做了一次分享，所以本篇主要是基于之前的博文的一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理。
在我们平常的生活工作中，百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校，俗话说得好，“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢？为什么它搜索的速度如此之快？我们都知道是因为百度的搜索引擎，那么搜索引擎到底是个什么东西呢？可能有的程序员会想到es，但是es并不能代表搜索引擎，它只是其中的一种工具，不过这种工具确实好用，效率很高。
Uber最近发布了如何使用压缩日志处理器（CLP）大幅降低日志记录成本的发布。CLP 是一种能够无损压缩文本日志并在不解压缩的情况下搜索它们的工具。它实现了 Uber 日志数据 169 倍的压缩率，节省了存储、内存和磁盘/网络带宽。
今天还是概念性的内容，但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说，所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的，所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样，其实它们都是联系紧密的，一环套一环的。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中图像文本检索技术。此技术把自然语言处理和图像处理进行了融合。
亲爱的订阅用户，这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器： - B
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本（text），与 讯息（message）的意义大致相同，指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体，这种结构体可采用不同的表现形态，如语言的、文字的、影像的等等。文本是由特定的人制作的，文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此，由文本内容分析，可以推断文本提供者的意图和目的。
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言，他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁，易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架，这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用，以及如何处理解决实际问题。相比之下，其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
终于到了真正的操作篇，不过Logminer的操作真的是很简单，关键还是当中的一些原理和如何合理应用Logminer。
作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。 它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
聚集函数（aggregate function） 运行在行组上，计算和返回单个值的函数
现在有了 ElasticSearch，就可以直接使用基于 Lucene 的各种检索功能，ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的分布式全文检索框架，在 Lucene 类库的基础上实现，可以避免直接基于 Lucene 开发，这一点和 Java 中 Netty 对 IO/NIO 的封装有些类似。
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
Oracle LogMiner 是 Oracle 公司从产品 8i 以后提供的一个实际非常有用的分析工具，使用该工具可以轻松获得 Oracle 在线/归档日志文件中的具体内容，特别是该工具可以分析出所有对于数据库操作的 DML 和 DDL 语句。该工具特别适用于调试、审计或者回退某个特定的事务。LogMiner 分析工具实际上是由一组 PL/SQL 包和一些动态视图（ Oracle8i 内置包的一部分）组成，它作为 Oracle 数据库的一部分来发布是 8i 产品提供的一个完全免费的工具。但该工具和其他 Oracle 内建工具相比使用起来显得有些复杂，主要原因是该工具没有提供任何的图形用户界面（ GUI）。
sed适合用于对大文件进行正则替换输出 其处理是实时显示（从文件读取一行匹配一行，结果输出） 不会修改原文件（添加g标记为全部替换，不添加为每行替换首个匹配项）
首先说一下搜索引擎切分词的产生的原因。 在进行全文检索时，首先将要检索的内容分割成较短的文字序列。然后生成在每个文字序列中所包含字符串的对应表（索引）。当输入检索语句后，也同样进行分割，与索引进行比较。也就是说，两者即使包含有同样的文字排列，但分割方法不同的话也不能正确检索。 文字的分割方法主要有两种，分别是 词语解析索引 和 文字索引 。 词语解析索引是按照字典中最小的词语单位对文本进行分割，既按词义切分。如中科院的 ICTCLAS。 文字索引是不考虑文本中词的意义，只是按照一定的字长的单位进行切分。如 车东的二元切分法。
Trie树又叫“字典树”，是一种在字符串计算中极为常见的数据结构。在介绍Trie树的具体结构之前，我们首先要搞明白的就是Trie树究竟是用来解决哪一类问题的，为什么这类问题可以用Trie树高效的解决。
这种任务常见于文本处理、数据分析和文本挖掘领域。通过统计单词出现的次数，可以分析文本的关键词、词频分布等信息，有助于对文本数据进行更深入的分析。
对MySQL8做了一个大致的学习汇总。第一个版本的大纲如下图。 📷 MySQL8大纲(v1.0.0) 认识MySQL 定义 数据库：数据库是数据文件和其他文件的集合。 数据库实例：数据库实例是由进程和内存组成。数据库实例是真正操作数据库文件。 MySQL是一个单进程多线程架构的数据库。 架构体系 SQL执行分层 连接器->查询缓存->分析器->优化器->执行器->存储引擎 连接器 查询缓存(8.0版本已经弃用) 分析器 优化器 执行器 存储引擎 分层内容 执行顺序 体系结构 连接层 SQL层 网络通信 线
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