腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年3月简报： 弹性微服务 TEM 新品发布 腾讯微服务平台 TSF 支持原生应用无侵入接入；虚拟机部署应用支持存活检查、支持在控制台配置 start 和 stop 脚本；Mesh 应用支持控制台配置服务注册信息；新增 SideCar 运行状态监控；新增资源标签化管理功能 消息队列 CKafka 支持设置消息动态保留策略；支持删除消费分组；支持定时升配功能；更多 bug 修复和体验优化 腾讯微服务观测台 TSW 新增依赖拓扑图按分层展示功能；新增数据跨地域上报
访问一个大型网站，当你输入www.sina.com.cn网址后，几秒后，在网页中显示了具体内容，这一切经历了什么？其实台上一分钟，台下十年功，背后发生了很多事，今天我们一起来看一看。
作者 | 薛梁 在行业内，各公司的技术团队已经把搜索、推荐、广告的技术合并为一体，在架构和算法上没有特别大的差异。 这几年整个推荐引擎的演变非常快，推荐引擎的三个核心技术：召回技术、排序技术、机制技术，对应到算法和架构上也有了很大的变化，像后来兴起的向量召回，大规模在线 Ranking 计算，强化学习等技术，都得到了相应的发展。 另外，云原生也对推荐引擎底层的分布式架构解藕带来了研发效率提升的影响；AI 算力的演化，召回的算力越来越强，Ranking 的算力越来越强；训练推荐模型的创新也带来了新思路。 在
在科学和数学领域，许多看似无关的主题之间存在某些共同的特质。这样的相似性有时能同时为这两个领域带来重大的进展，不过很多时候这样的相似性只是单纯地很有趣。
图片想知道向量搜索如何帮助您交付您的客户期待已久的搜索体验就像，即使你不知道术语也能找到你想要的东西或搜索非结构化数据，如图像这个视频解释了传统的基于关键字的搜索的局限性以及通过向量搜索实现的语义搜索如何克服它们视频内容电子商务是一个很好的开始用例客户搜索有时不知道他们真正需要什么或者元数据缺失或不正确比方说，搜索一下有条纹的蓝色T恤你会搜到一堆T恤衫但是，只有一些有条纹有些不是蓝色的有些不是T恤此演示中电子商务网站使用传统搜索这依赖于匹配的关键字匹配不良可能是由于文字描述不准确或者你的搜索引擎可能会使用其
我已经将这 5 种场景的实现封装成 npm 包，npm 包地址：https://www.npmjs.com/package/react-masonry-component2，可以直接在 React 项目中安装使用。
Joomla的SEO机制集成在内核结构，在网站管理中设立多项Meta管理方式：含文章、菜单、全局Meta信息中都可以分别设立管理meta信息。另外，Joomla创建的文章页面从Title到H1到H6、图片ALT进行自动补充规范。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 努力写文的乌龟 研究方向 | 因果推断 来自 | PaperWeekly 本篇文章的服务主题是——如何评价一个弹性模型训练的好坏？介绍当前广泛使用的评价指标 AUUC。本篇由浅入深，从基本定义到应用思考，希望对 AUUC 已经了解的各位也能有小小的帮助。 为什么会有 AUUC 这个指标？ 在因果推断领域有一个最基本的问题——对于一个给定的个体，我们不可能知道对它施加各种动作的反应。举一个生活中的例子，商店给客户发优惠券，假如我们给一位用户发了优惠券，
在现实生活中，爬虫的用途完全取决于你。我曾经用它安排过两次假期旅行，还搜索过一些回我老家的短途航班信息。
弹性盒子主要可以分为俩类，一个是给父元素添加的，一个是给子元素添加的，下面我用文字来描述他们
Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的核心架构和技术。基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化、查询裁剪等一套完整的降本增效解决方案。本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析：
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
LinkedIn是一个社交网络，为专业人士。它是建立使用开源产品。他们赞助了很多开源的项目。这里是LinkedIn所使用的开源产品的列表。
当我用Google搜索MySQL这个关键词的时候，Google只提供了13页的搜索结果，我通过修改url的分页参数试图搜索第14页数据，结果出现了以下的错误提示：
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
上期我比较了腾讯云和阿里云的MySQL数据库，文章发布之后引起了一些反响，有质疑数据的，也有希望了解更多细节的同学。其实一个数据库产品的好坏，不光是QPS、TPS这种吞吐量指标，其他特性如主从复制、灾备、稳定性、可视化管理等也起着重要作用，有兴趣的同学可以自己去体验一下，我也会逐步完善这些数据库测试。这期我们来看另一个常用的数据库：Redis。
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
场景描述：京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
MONGODB 已经走到了6.0，但大多数的公司使用MONGODB 可能都没有到5.0 这个版本，大多还在4.X 晃悠，偶然看到一篇关于 7大理由升级到6.0 的文字，翻译并分享，看看有什么需求促使我们升级到更高版本的MONGODB
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。
前当当网高级架构师吴英昊对电商搜索引擎的架构进行了深入分享。在演讲中，他首先就电商搜索引擎的特点进行了解析，随后更分享了电商搜索引擎的架构、数据更新、故障恢复等多个方面的内容。 以下为演讲整理 首先，我想说的是电商搜索引擎和普通的搜索引擎有很大的差别，因为电商搜索引擎主要是解决用户要“买什么”，而通用搜索引擎主要是解决用户“搜什么”。比如同样搜索一个词“百年孤独”，电商的搜索肯定是给你推荐这本书的商家，而百度主要是告诉你：《百年孤独》是一本书。 电商搜索引擎的特点 众所周知，标准的搜索引擎主要分成三个大的部
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的，同时对于一些复杂的查询，Mysql支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
弹性盒模型（ Flexible Box或FlexBox）是一个CSS3新增布局模块，官方称为CSS Flexible Box Layout Module，用于实现容器里项目的对齐、方向、排序（即使在项目大小位置、动态生成的情况）, 分配空白空间 。弹性盒模型最大的特性在于，能够动态修改子元素的宽度和高度，以满足在不同尺寸屏幕下的恰当布局。
点击关注公众号，Java干货及时送达 ES官方调优指南 第一部分：调优索引速度 第二部分：调优搜索速度 第三部分：通用的一些建议 ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。 第一部分：调优索引速度 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且，他们正在处理高度复杂的流程（正在自动化）以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时，预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低，同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标，开发人员正在采用架构风格和编程范式，例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
今天咱们继续来学习一下弹性盒模型，昨天我们说到了什么是弹性盒模型、如何去定义以及如何去设定弹性盒模型方向问题。我们简单地回顾一下。
英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
从软件工程的角度来看，软件开发经历了如下三个阶段：传统开发->敏捷迭代->Serverless。
ES 发布时带有的默认值，可为 ES 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用，当你更清楚的知道你想如何使用 ES 后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）
CKafka 高级版正式上线，在兼容原生 Kafka 2.x 等高版本的同时，提供 20MB/s 的带宽调整步长，可以根据业务需求灵活的扩容。支持跨 AZ 部署，支持 ACL 访问控制。原 CKafka 标准版将停止新购，存量集群实例管控功能，如升配、续费等，均不受影响。推荐您使用 CKafka 高级版产品形态，未来还将继续基于高级版迭代新特性上线。
ES 发布时带有的默认值，可为 es 的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用，当你更清楚的知道你想如何使用 es 后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能，下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置。
Bootstrap 3 与 Bootstrap 4 最大的区别就是 Bootstrap 4 使用弹性盒子来布局，而不是使用浮动来布局。
Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象，RDD 血缘通过两种依赖关系描述，窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子（Join, Agg 等）的关键，而宽依赖实现机制就是 Shuffle。
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
7月20日的火山引擎原动力大会上，火山引擎发布全新Slogan“云上增长新动力”，并推出以云为底座的一系列产品解决方案，包括企业上云和智能营销通用方案，以及覆盖金融、汽车、消费、文娱、医疗、通信传媒六大行业的云上增长方案。 火山引擎机器学习系统负责人项亮在大会上正式发布并介绍了机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案。项亮介绍，抖音集团旗下不同业务的不同推荐系统，都是基于一个统一的训练平台提交，由统一的训练系统训练。现在，这种模式由火山引擎对外开放，为企业提供开放的AI基建，帮助企业更专注于业务。 抖音、头
Elasticsearch 是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，一般简称ES。
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