Elasticsearch中的聚合查询是一种功能强大的数据分析工具，它能够提供从索引中提取和计算有关数据的复杂统计信息的能力。聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。
月活用户越高的互联网产品，被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
在学习 DDD领域驱动设计 的过程中，这种方法包括特别的抽象概念，晦涩难懂，本文结合作者理解，对其方法论中的一些概念进行解析。
在性能测试工作中，我们往往只测试业务功能相关主要接口的数据请求和返回。然而实际上用户在使用web应用时，可能会加载诸多资源：htmldom、cssdom、javaScript、ajax请求、图片等。从打开一个页面到界面渲染完成需要一定的加载时间，这个加载时间是衡量web性能的标准之一。web应用的快速响应，会给用户带来良好的体验。
之前写过几篇关于聚合对象SQL的文章，讲的是如果设计框架，使用一句SQL语句来加载整个聚合对象树中的所有数据。相关内容，参见：《性能优化总结（二）：聚合SQL》、《性能优化总结（三）：聚合SQL在GIX4中的应用》。由于没有使用其它的ORM框架，当时项目组决定做聚合SQL，主要是为了减少SQL查询的次数，来提升部分模块的性能。现在看来，当时虽然达到了这个目标，但是聚合SQL的API却不简单，使用极为不便。至今，项目组中的其它人也不会使用。所以，这次我们决定把聚合SQL的API使用再次进行封装，以达到
前面文章介绍了，在es里面的几种数据组织关系，包括array[object]，nested，以及今天要说的Parent-Child。 Parent-Child与Nested非常类似，都可以用来处理一对多的关系，如果多对多的关系，那就拆分成一对多在处理。前面提到nested的缺点是对数据的更新需要reindex整个nested结构下的所有数据，所以注定了它的使用场景一定是查询多更新少的场景，如果是更新多的场景，那么nested的性能未必会很好，而Parent-Child就非常适合在更新多的场景，因为Paren
最近几年DDD（领域驱动设计 domain-driven design）概念很火，它以统一的语言来表述业务流程和技术架构，方便领域专家、技术开发交流达成共识，不失为一个复杂业务的解决之道。
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说，我们设计了一个新的框架，称为多源对抗域聚合网络（MADAN），它可以以端到端的方式进行训练。首先，我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域，同时在像素级循环上一致地对准目标。其次，我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器，以使不同的适应域更紧密地聚合。最后，在训练分割网络的同时，在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明，所提出的MADAN模型优于最先进的方法。
今天跟大家分享一篇利用机器遗忘学习（Machine Unlearning）来选择性的忘掉某些特定数据进而完成带有隐私保护功能的推荐系统的文章。该文章发表在WWW2022会议上，是第一篇解决机器遗忘问题的推荐系统工作。该文提出了一种通用的可擦除推荐框架RecEraser，其通过将全部训练数据集进行划分成若干份，然后在每份子数据集上单独训练推荐模型，最后将多个子推荐模型的结果进行聚合来得到最终的推荐结果。由于其可以只重新训练删除数据的子模型而不用重新训练整个模型，因此可以以实现高效的数据擦除与出色的推荐性能。
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）。
欢迎继续关注本系列文章，下面我们继续讲解下DDD在实战落地时候，会具体碰到哪些问题，以及解决的方式有哪些。
一个spark的RDD有一组固定的分区组成，每个分区有一系列的记录组成。对于由窄依赖变换（例如map和filter）返回的RDD，会延续父RDD的分区信息，以pipeline的形式计算。每个对象仅依赖于父RDD中的单个对象。诸如coalesce之类的操作可能导致任务处理多个输入分区，但转换仍然被认为是窄依赖的，因为一个父RDD的分区只会被一个子RDD分区继承。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
官网地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/parent-child.html
TLDR: 为解决基于大语言模型的推荐系统的遗忘学习问题，本文引入了适配器分区和聚合（APA）框架，可以在保持推荐性能的同时实现精确高效的遗忘学习。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处理，因为像lucene，es，solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的，一旦出现join这样的操作，性能会
导读：本文来源于 2020 年第四届 DDD 中国峰会主题演讲：《当中台遇上 DDD，如何设计微服务》。DDD 非常强调统一语言，而 DDD、中台与微服务产生于不同的时代，三者分别属于不同的方法体系，而方法论的融合首要在于建立统一语言，那么：
1.引言 聚合，最初是UML类图中的概念，表示一种强的关联关系，是一种整体与部分的关系，且部分能够离开整体而独立存在，如车和轮胎。 在DDD中，聚合也可以用来表示整体与部分的关系，但不再强调部分与整体的独立性。聚合是将相关联的领域对象进行显示分组，来表达整体的概念（也可以是单一的领域对象）。比如将表示订单与订单项的领域对象进行组合，来表达领域中订单这个整体概念。 我们知道，领域模型是由一系列反映问题域概念的领域对象（实体和值对像）组成，聚合正是应用在领域对象之上。如果要正确应用聚合，我们首先得理清领域对象间
2.实现方式：DDD 分层架构、整洁架构、CQRS 和六边形架构等 （我们采用DDD 分层架构）
在整个过程中，与团队成员和相关利益相关者进行有效的沟通和协作非常重要。确保你理解需求，并根据实际情况进行适当的调整和改进。此外，遵循良好的分布式系统设计原则和最佳实践，可以提高应用的性能、可靠性和可扩展性。
领域驱动设计中定义了超多的概念，如果不多找几篇资料综合的去看，正确的理解比较困难，下面搜集整理了大部分的领域驱动中的概念，并加以理解描述。
ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
1. 什么是领域（Domain） 我们所做的软件系统的目的都是来解决一系列问题，例如做一个电商系统来在线销售自己企业的产品；做一个灰度发布平台来提升服务的质量和稳定性。任何一个系统都会属于某个特定的领域，例如： 论坛是一个领域：要做一个论坛，那这个论坛的核心业务是确定的：比如用户发帖、回帖等核心基本功能； 电商系统是一个领域：只要是电商领域的系统，那核心业务就是：商品浏览、购物车、下单、减库存、付款交易等核心环节； 同一个领域的系统都具有相同的核心业务，因为他们要解决的问题的本质是类似的。因此可以推断：一个
随着功能和数据的不断发展，面向服务的分布式系统越来越复杂，将总延迟保持在最小不仅是一项具有挑战性的任务，而且是一个持续的问题。由于代码和部署的变化，以及流量模式的变化，系统会不断地变化。无论是跨服务边界还是在单个服务内部，并行执行都是必不可少的，不同的流量切片也具有不同的延迟特性，而一般的延迟分析工具很难在实践中理解系统。
1904.02216：DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
阅读本文之前先问一下自己这个问题:“为什么我需要使用边缘计算?” 随着越来越多的科技公司宣称他们提供“边缘智能”的能力，边缘计算吸引了众多公司高管们的关注。哪个公司不想拥有更多的智能? 然而，决定边缘
分层架构设计就是为了帮助我们达到高内聚、低耦合复用性设计和扩展性设计。整洁架构、CQRS、六边形架构等微服务架构都旨在实现“高内聚低耦合”，而分层架构基本原则是每层只能与位于其下方的层发生耦合。分层架构又分为两种：
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
软件设计首要面对的挑战是如何应对复杂多变的业务问题。而对于业务中台来说，这个问题变得尤为突出。一方面，数字化时代，高度不确定并且快速变化的商业环境必然要求企业的业务也能够及时快速的响应，业务复杂度随之也越来越高；另一方面，业务中台作为企业级能力承载与共享的中台，它是要把大部分业务能力积累沉淀为上层应用能够共享复用的能力池。如何识别与隔离业务中的变与不变，保持复杂度总体可控，并使业务中台架构如实地与业务保持演进，是业务中台构建的关键。
在Debug Sample中可以查看测试产生数据的值。通过菜单“Add->Sample->Debug Sample”添加。如图19所示。
Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation (CVPR 2022)
Apache JMeter 是一个用于负载测试和性能测试的强大开源工具。逻辑控制器（Logic Controllers）是 JMeter 的重要组成部分，帮助用户定义请求的执行逻辑。事务控制器（Transaction Controller）是一种常用的逻辑控制器，用于将多个请求组合在一起，并将它们作为一个单独的事务进行计时。本指南将详细介绍如何配置和使用 JMeter 的事务控制器。
Elasticsearch作为分布式搜索引擎，可支持各种数据类型（结构化/非结构化文本、数值等）的存储和快速查询，具有良好的可扩展性，可以支持不断增长的数据量。Elasticsearch不仅可以进行多种场景的数据查询，还提供了强大的聚合查询功能，可实现各种复杂的数据分析需求。 下面重点介绍ES中常用的聚合查询方法，并以系统中具体的功能实现为例，进行详细说明。
DDD有两把利器，那就是它的战略设计和战术设计方法。中台在企业架构上更多偏向业务模型，形成中台的过程实际上也是业务领域不断细分的过程。在这个过程中我们会将同类通用的业务能力进行聚合和业务重构，再根据限界上下文和业务内聚的原则建立领域模型。而DDD的战略设计最擅长的就是领域建模。
有些工程师朋友经常问我这样一个问题：“图深度学习听起来很棒，但是现在是否有非常成功的商业案例？是否已经在实际应用中部署？”
因为在互联网时代，软件所面临的问题域比以往要复杂得多，这种复杂性来源于不断扩展的问题域自身，也来源于创新变化，以及这种规模性增长所带来的挑战。
使用「JMeter Variable Name to use」对「token」进行二次提取
答：数据建模，英文为Data Modeling，为创建数据模型的过程。数据模型Data Mdel，对现实世界进行抽象描述的一种工具和方法，通过抽象的实体及实体之间联系的形式去描述业务规则，从而实现对现实世界的映射。
记得之前在规划和设计微服务架构的时候，给了我一个至今依然记忆深刻的提示：『你的设计蓝图里为什么没有看到DDD的影子呢？』
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
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
NetVLAD制作全局特征时并没有专门考虑更细分的局部特征，场景识别召回率不太高；基于局部特征的场景召回算法仅将局部特征进行聚合并没有考虑更高层次的信息。目前仍然没有一种召回率较好的将局部与全局特征融合的用于VPR的特征。
本文作者：bryanzhao，微信支付后台开发工程师 | 导语 随着业务的不断发展，我们发现自己的系统开始变得有点臃肿，为了减少复杂性，我们尝试借助DDD来改善我们的系统。本文记录了自己对DDD的理解和实践过程，欢迎大家一起探讨。见识所限，难免有理解不到位，希望路过的大佬不吝赐教。 一、为什么需要DDD 当朋友和你聊工作时，你能否一语中的，说清你在开发中的业务内容及其价值？ 当产品和你聊需求时，你是否遇到过反复沟通之后才发现讲的不是同个东西的情况？ 当你在做需求评估时，你是否经常发现一个小的需求改动，总
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录，并使用了多个数据过滤器。但是，要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。
2017年，谷歌在“Attention is all you need”一文中首次提出了完全基于self-attention（自注意力）机制的transformer模型，用于处理序列模型的相关问题，如机器翻译等。传统的神经机器翻译模型大都是采用RNN或者CNN作为encoder-decoder模型的基础，而Transformer模型则摒弃了固有的模式，采用完全并行化的结构，在提升了模型的性能的同时提高了训练的速度，目前已经被推广到多项自然语言处理的相关任务当中。
近接触到了 Mason，并且了解到了它基础之上的一个 MVC 框架实现，随即联想到做网站以来接触到的各种各样的页面聚合的场景，颇有意思。
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