领域对象是DDD的核心，我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多，会拆分成多个章节单独展开。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
基本使用很简单， 返回的是索引从fromIndex（包含）到 toIndex（不包含）的元素集合
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中，构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
来源：blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
在推荐系统和广告平台上，内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术（Look-alike建模）需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户，从而进行更有针对性的内容投放。然而，look-alike建模通常面临两个挑战：
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外，还有一个类型我们还没有做详细介绍，这个变量类型就是集合set。
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了，现在手机号换了，登陆不了，去主页看了看之前写的文章，竟然被一直这么努力的自己感动到了。：）
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
在介绍List接口之前，我们先来看看 Collection 接口，因为Collection接口是 List / Set / Queue 接口的父接口，List / Set / Queue 的实现类中很
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。
将 [] 赋值给变量 , 默认就是创建 ArrayList 集合 ; 在下面的代码中 , 打印 [] 变量类型 ;
快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程，现在我们来到select函数来，这个函数的整体流程，前面也大概说过： 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
前言： toString()方法 相信大家都用到过，一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式，格式为 ：子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例： 集合数据 ：[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的： A
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
使用.来分割不同命名空间的子集合，例如一个博客系统可能包含两个集合，分别时blog.posts和blog.authors。
最近 Swift 社区动作频频，又是登陆 Windows，又是推出底层基础库。现在又推出了 Swift 算法库，现在让我们看看里面到底有什么内容，是否值得现在在生产中应用，面对内容丰富的 raywenderlich/swift-algorithm-club 是否有足够的竞争力呢。
一、简述 MongoDB中使用find来进行查询。查询就是返回一个集合中文档的子集，子集合的范围从0个文档到整个集合。默认情况下，"_id"这个键总是被返回，即便是没有指定要返回这个键。（"_id"是一个集合中每个文档的唯一标识） 查询的使用上有限制，传递给数据库的查询文档必须是常量。(当然，在你的代码里可以是正常的变量) 一个键可以有任意多个条件，但是一个键不能对应多个更新修改器。 条件语句是内层文档的键，而修改器是外层文档的键。 二、使用find或者findOne函数和查
一、简介 Mongodb是一个面向文档的数据库，不是关系型数据库，为了获得更好的扩展性。 不再有预定义模式：文档的键和值不再是固定的类型和大小。 设计采用横向扩展，面向文档的数据模型使得它很容易在多台服务器之间进行数据分割。 二、功能 CRUD 索引：支持通用二级索引，提供唯一索引、复合索引、地理空间索引及全文索引 聚合：支持聚合管道，可以通过简单的片段创建复杂的聚合 特殊的集合类型：支持存在时间有限的集合；支持固定大小的集合 文件存储：支持一种非常易用的协议，用于存储大文件和文件元数据 不支持连接和复杂的
最近，机器学习在化学领域的应用有很大进展，特别是化学搜索问题，从药物筛选、电池设计到OLEDs设计，催化剂的发现。 历史上化学家使用薛定谔方程做数值近似来解决化学检索问题，如使用密度泛函理论（DFT），然而近似值的计算成本限制了搜索的规模。 为了能够扩大搜索能力，AI科技评论了解到已有几个研究小组使用DFT生成的训练数据，创建ML模型来预测化学性质，例如Matthias Rupp等用机器学习模型来预测各种有机分子的原子化能，Jörg Behler 和 Michele Parrinello引入DFT势能面的
插入排序 插入排序的基本思想是：从初始有序的子集合开始，不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上，使子集合中数据元素的个数不断增多，当子集合等于集合时，插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
最近在研究 Mongo，买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版，但是在看了一个小时后就发现，全书的翻译满满的槽点，不吐不快。
MongoDB中使用find函数来进行查询。查询最终返回的是一个集合中文档的子集，子集合包括0个文档到这个集合中所有的文档。
搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。
根据文章内容总结的摘要
分治法的基本思想： 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题， 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题， 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 原问题分解出的各个子问题是相互独立的， 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
给你一个整数数组 cookies ，其中 cookies[i] 表示在第 i 个零食包中的饼干数量。另给你一个整数 k 表示等待分发零食包的孩子数量，所有 零食包都需要分发。在同一个零食包中的所有饼干都必须分发给同一个孩子，不能分开。
Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件， 可以协助我们收集、管理及引用研究资源， 本文记录相关内容。 简介 📷 Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件，可以协助我们收集、管理及引用研究资源，包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。 与 Endnote 等不同的是，它既可以单独使用，也可以内嵌于 Firefox 与 Google 浏览器等环境下使用。随着互联网的发展，我们获取文献资源大都是通过浏览器，而 Zotero 与浏览器的密切结合使我们
什么是mongodb MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和 非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 m
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。
以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策树的原因了，没有任何一个模型是万能的。
SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点，既可以利用HITS算法与查询相关的特点，也可以采纳PageRank的“随机游走模型”，这是SALSA算法提出的背景。由此可见，SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想，从实际效果来说，很多实验数据表明，SALSA的搜索效果也都优于前两个算法，是目前效果最好的链接分析算法之一。
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好，实现对用户偏好的建模，从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的，而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣，而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置， 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置， 每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子）， 所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。 例： 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6
显然，对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如：R = {1,2,3}，其全排列如下： 1，2，3 1，3，2 2，1，3 2，3，1 3，1，2 3，2，1
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。
测试流程：需求分析-->编写测试计划-->测试设计-->测试执行-->测试结果输出
局部敏感哈希示意图（from: Piotr Indyk） LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换（projection）后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后，我们就得到了一个hash table，这些原始数据集被分散到了hash table的桶内，每个桶会落入一些原始数据，属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的，当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此，如果我们能够找到这样一些hash functions，使得经过它们的哈希映射变换后，原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话，那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了，我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题，显然计算量下降了很多。 那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内？这些hash function需要满足以下两个条件： 1）如果d(x,y) ≤ d1， 则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 2）如果d(x,y) ≥ d2， 则h(x) = h(y)的概率至多为p2； 其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1 < d2， h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。 满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。 使用LSH进行对海量数据建立索引（Hash table）并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下： 1. 离线建立索引 （1）选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions； （2）根据对查找结果的准确率（即相邻的数据被查找到的概率）确定hash table的个数L，每个table内的hash functions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数； （3）将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table； 2. 在线查找 （1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号； （2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）； （3）计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据； LSH在线查找时间由两个部分组成： （1）通过LSH hash functions计算hash值（桶号）的时间；（2）将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此，LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”？因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度，这时第（2）部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)（取决于采用的索引方法）。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是，LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据，而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。 二、LSH的应用 LSH的应用场景很多，凡是需要进行大量数据之间的相似度（或距离）计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度，下面列举一些应用： （1）查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理。其大致的过程如下：将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征，然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度，常用的有minhash+LSH、simhash。 （2）查找相似新闻网页或文章 与查找重复网页类似，可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相
Citation:Zeng, D., Liu, K., Chen, Y., & Zhao, J. (2015). Distant Supervision forRelation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks. Proceedings ofthe 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,(September), 1753–1762. h
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