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用漫画看懂ElasticSearch(一)

在云计算的Paas层,经常有听到ElasticSearch,我最初的理解,该组件用来进行电商网页的模糊查找最好了。 例如在taobao的栏查找“给爸爸的生日礼物”,也许宝贝的标题是组合出来的,甚至只是宝贝的描述正文带其中一些关键字,也能被出来,推荐给你。这些功能是传统的Mysql Like%功能所不具备的。 图片太大了,篇幅有限,明天我们用漫画来读懂引擎的原理。

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ElasticSearch Server 扩展的解决方案

、副本(用于控制查询能及数据故障)、分片(每个分片就是一个Lucene引)通用属:index_name:该属存储在引中字段的名称,不指定默认为字段定义的对象名称index:该属取值为analyzed 或no,字符串也可以设置成not_analyzed,设置analyzed该字段被引,可以被,设置no该字段不能被,字符串设置为not_analyzed该字段可以被但是不分析,只能原样。 )别名:可以为一个引或多个引定义另一个名字,也支持过滤别名(支持filter指定数据用于别名)过滤器支持缓存 _cache参数数据:简单查询、复合查询、排序、支持调用脚本configscripts pretty=true -d{ min_score:0.60, query: { term: { title: { value: crime } } }}#指定位置GET library_search preference=_local{ query: { term: { title: { value: crime } } }}#term查询 不被解析,匹配精确的词项,指定boost属查询权重10倍

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    用漫画看与baidu的关系(二)

    ElasticSearch与引擎其实是异曲同工的,引擎baidu、google等基本原理也是采用了文本技术。 有了上一章的ElasticSearch建反向引,我们来看一下baidu的底层工作原理。 ???????????????

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    ElasticSearch大数据分布式引擎使用

    从ELK这种系统层的工具到电商平台的核心业务交易系统的设计都需要它来支撑实时大数据分析。比如,商品中心的上千万的sku需要实时,再到海量的在线订单实时查询都需要用到。 这个配置在《ElasticSearch 可扩展的开源解决方案》一书中作为重点配置介绍,可想而知还是有不少人踩到过的坑。 4.开发 我们进入最后一个环节,所有的东西都准备好了,我们是不是应该操作操作这个强大的引擎了。come on。 4.1.1.net nest使用(使用pool连接es集群).NET程序有开源包nest,直接在Nuget上安装即可。? 参考书籍《ElasticSearch 可扩展的开源解决方案》、《ElastcSearch权威指南》。

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    ElasticSearch可扩展的开源解决方案

    pretty3.操作:通过REST操作数据,GET、POST、PUT、DELETE二、数据A.查询和引的过程1.引过程:准备发磅到ES的文档并在引中存储文档的过程2.过程:匹配满足查询条件的文档的过程 ,不支持fields属16.range:可以在某个范围内在数值型字段和字符串型字段上查找文档,只作用在单个字段上,查询的参数封装在字段的名称中D.过滤查询结果1.在query属下添加filter字段就可以在任何中使用过滤器 :包含参数的对象2.可用的对象:doc,访问基于计算分值或者字段取值找到的当前文档;_source,可以访问当前文档的源,以及在其中定义的取值 ;_fields,用于访问文档中的字段取值三、扩展结构与 1.关闭动态映射:dynamic:false2.空间引:geo_point四、优化1.boost权值影响排序结果2.同义词过滤器synonym3.跨度查询:span_term、span_first 、span_near、span_or、span_not,指一个字段中开始和结束的词条位置五、组合引、分析和1.父子映射:_parent2.从其他系统获取数据:river六、之外1.统计:query

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    使用实体识别中消除歧义

    我们提出了一种基于的注册自动对齐方法。所提出的方法是模块化的,并将对齐标准的选择留给用户,使他能够控制该方法的精度和召回率。 本文提出了一个在三个注册中心上自动对齐的实现:国家,Github上的httpURL和RNSR(法国的研究实验室目录),这个httpsURL,并对其能进行了分析。 使用实体识别中消除歧义.pdf

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    小程序内容功能(模糊查询)

    功能:在界面,输入的字符,如果有匹配,就会显示出来。? {{item.deviceId}} 试驾 解绑 wxss:(注意:引入了全局的框架WeUI).searchbar-result{ margin-top: 0; font-size: 14px;} * 列表名称 d6cdcd;} .delete { display: inline-block; width: 140rpx; height: 142rpx; background: #fd9903;} * end ** weui-search-bar__cancel-btn{ line-height:70rpx;}.weui-icon-clear{ top:4rpx;}jsvar app = getApp() Page({ data: { 框状态 inputShowed: true, 显示结果view的状态 viewShowed: false, 框值 inputVal: , 渲染推荐数据 catList: .clientX }); }

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    Leetcode|BST属|700. BST

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    RDKit:化合物相似

    化合物相似化合物相似在化学信息学和药物发现中具有悠久的历史,许多计算方法采用相似度测定来鉴定研究的新化合物。分子相似是许多虚拟筛选技术的理论基础。 分子相似分析方法可以从整体上划分为全局方法和局部方法。局部相似专注于分子拓扑结构上是否具有特定的官能团以及是否具有某些特定的对于分子识别至关重要的原子排布。 全局分子相似总是与小分子的生物响应行为联系在一起,不断与生物活紧密相关的分子特征做任何假设;但是,与生物活无关特征被纳入考虑范围,无疑会对分子相似评价产生负面影响。 基于分子相似的虚拟筛选核心是“相似假设”,这个假设首先由 Johnson 和 Maggiora提出,即结构类似的化合物具有类似的物化质和生物活,相似方法在医药领域极具价值。 ----本实例通过计算分子的Morgan指纹进行相似比对。?

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    超参数——网格和随机

    我们在超参数的时候,如果超参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格素,一种穷尽式的方法。但是当超参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格,那么所需时间将会指数级上升。 比如我们有四个超参数,每个范围都是,那么我们所需的次数是10*10*10*10=10^4。如果再增加一个超参数,那么所需的次数是10^5,时间指数级上升。 所以出现了这样的做法,网格,但是网格取稀疏一点,比如上面例子中的,我们就去10,30,50,70,90这几个数,降低一下次数。这样变快了一点,但是有可能找到的超参数不是全局最小。 所以又有人提出了随机的方法,随机在超参数空间中几十几百个点,其中就有可能会有比较小的值。这种做法比上面稀疏化网格的做法快,而且实验证明,随机法结果比稀疏化网格法稍好。 这样可以保证我们找到一个局部最小值点,结果可能会比随机稍好一点。当然,如果随机直接得到更好的局部最小值,甚至全局最小值,那么……只能说你的运气爆表了。

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    好物分享第九——用HoudahSpot增强mac的

    :spotlight 按照文件类型进行分类,可以帮助你快速定位你想要的文件类型;而everything 则可以在你明确文件的大小等属信息时通过排序更好的检。 流派的并显示结果,而更贴近finder 中的:.但是强悍之处就在于,它大大增强了一般能。 包括但不限于:规则匹配,包括文件的属,文件位置,以及借助finder tags 进行筛选;高亮结果;对配置的保存为模版使用配置首先你需要开启houdahspot 的权限:.接着我们还可以在扩展中打开权限 而HoudahSpot 的文本内容和预览,是需要借助quicklook的。 这也就导致我这里还是出了一些问题,比如内容时仅仅只会查询markdown 类型,而无视md 类型。.

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    1.在resxml下创建searchable.xml文件label hint* 注意:值不能直接写字符串,必须指向一个资源ID,例如@stringsearch_sms2.创建SearchActivity 在manifest文件中配置activity中的信息 3.为了能让整个应用都可以调出框,在application节点中配置 4.通过onSearchRequested()方法调出框5.在SearchableActivity 中获取Intent,获取SearchManager.QUERY参数的值进行完之后获得Cursor,绑定数据6.如果想要类似AutoCompleteTextView的效果需要自定义一个Provider ,详细步骤如下:step1: 自定义一个Provider实现SearchRecentSuggestionsProviderstep2: 在searchable.xml文件中加以下属:searchSuggestAuthoritysearchSuggestSelectionstep3 Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); listView = getListView(); 通过intent 获得,在框中输入的内容

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    拓扑图力布局呈现Flickr图片结果

    界面用户体验也有了很大改进,图片归类及设置Tag比以前易用很多,不过我还是不满意传统改良的Web方式操作图片,我还是喜欢更有交互感的图片操作体验,借助hightopo的HT for Web的拓扑图组件写了个自己满意的查 Flickr提供了OpenAPI的方式,到网页输入http:api.flickr.comservicesfeedsphotos_public.gne? tags=hightopo&format=json的链接,基本原理就一目了然,通过修改url的tags=内容,即可实现不同tag图片的结果。 返回的图片数组信息,每个元素的title就是图片名称,media.m就是图片路径,根据这些信息创建每个相应的图元,然后通过new ht.layout.ForceLayout(g2d).start()构建一个力布局器去自动布局就完事了 这个视频了hightopo、girl和cr7关键字的效果,再有两个小时西甲的重头戏皇马和巴萨就要开展了,明天还要工作我只能洗洗睡吧,在此祝我喜欢的CR7能进球。?

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    首次点击自动出百度代码教程

    这个窗方式是我模仿城通网盘的窗广告做的,使用js取、设cookie来判断是否窗 js代码如下: if (getCookie(baidu_tc)!

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    海量数据---引擎

    1.2 引擎分类 引擎包括全文引、目录引、元引擎、垂直引擎、集合式引擎、门户引擎与免费链接列表等。 本文主要介绍全文引,即百度使用的引擎分类。 大数据量、时效、高并发等等。 1.4 引擎的应用场景 数据库达到百万数据级别的时候 要求检时效能要求高,Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中引擎的应用Solr。 它具有如下特点: 可扩展:Solr可以把建立引和查询处理的运算分布到一个集群内的多台服务器上。 如果用专业的语言解释的话就是: 倒排引源于实际应用中需要根据属的值来查找记录。这种引表中的每一项都包括一个属值和具有该属值的各记录的地址。 由于不是由记录来确定属值,而是由属值来确定记录的位置,因而称为倒排引(inverted index)。带有倒排引的文件我们称为倒排引文件,简称倒排文件(inverted file)。

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    LeetCode - 二叉树中的

    原题地址:https:leetcode-cn.comproblemssearch-in-a-binary-search-tree题目描述: 给定二叉树(BST)的根节点和一个值。 例如,给定二叉树: 4 2 7 1 3和值: 2你应该返回如下子树: 2 1 3在上述示例中,如果要找的值是 5,但因为没有节点值为 5,我们应该返回 NULL。 解题思路: 这题的题意很好理解,就是根据二叉树的特,返回查找到的节点。 具体解法如下: 排除当前节点为NULL的情况,即没找到的情况如果当前节点的值等于要查找的值,说明当前节点就是要查找的节点,那么就返回当前节点否则的话,根据二叉树的特,分别去左子树或右子树中对应的节点

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    深入之结构化

    结构化是指针对具有内在结构的数据进行检的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式。 在修改引mapping时,要先删除旧引再新建一个正确映射的新引。 实际情况并非如此(执行有它的复杂,这取决于查询计划是如何重新规划的,有些启发式的算法是基于查询代价的),理论上非评分查询 先于 评分查询执行。 非评分查询任务旨在降低那些将对评分查询计算带来更高成本的文档数量,从而达到快速的目的。从概念上记住非评分计算是首先执行的,这将有助于写出高效又快速的请求。4. { tags : , tag_count : 2 } 时也要传入数量:GET my_indexmy_type_search{ query: { constant_score : { filter :

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    LeetCode96|二叉树中的

    1,问题简述 给定二叉树(BST)的根节点和一个值。你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。返回以该节点为根的子树。如果节点不存在,则返回 NULL。 2,示例例如, 给定二叉树: 4 2 7 1 3 和值: 2你应该返回如下子树: 2 1 3在上述示例中,如果要找的值是 5,但因为没有节点值为 5,我们应该返回 NULL。 3,题解思路递归方法+二叉树的有序4,题解程序 public class SearchBSTTest { public static void main(String[] args) { TreeNode 6,总结这道题还是比较容易理解的,理解二叉树的特点和数据的有序是非常有必要的,二叉树的遍历方式,二叉树的节点特点都是我们需要掌握的

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    二叉树中的

    给定二叉树(BST)的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 NULL。? class Solution { TreeNode res=null; public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) { ** 中序遍历有 从小到大的特

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    DFS(深度) & BFS(广度)

    这里获取一棵二叉树的深度,可以是递归的方法,属于DFS(深度优先);另一种方法是按照层次遍历,属于BFS(广度优先)。 DFS(深度)通过遍历的方式进行深度可以是自底向上汇总结果 or 自顶向下汇总结果示例代码*struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { }};*class Solution {public: 自底向上 )广度一般通过 队列queue 来帮助完成(queue 有着先进先出的特)示例代码*struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct = nullptr) { treeQueue.push(tmp->right); } } } return resDepth;} }记录下,深度 和 广度的方案。 end!

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