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如何快速掌握一门新技术，有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？

今日话题：如何快速掌握一门新技术，有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？图片这个话题引起了我的思考和总结，现在的技术这么多，我们该如何高效的学习呢？我先总结一下我所了解的技术和学习的路径。...针对这么多的技术，我也总结了我学习过程中的技巧。快速学习技巧学习目标的确立在学习一门新技术之前，可以先确定自己学习的目标，为什么要去学，要学到什么程度。如为了更高的薪资、为了学习技术。...学习的过程也许是漫长的，枯燥的，但是一定要根据目标找到学习的激情和动力。唯有热爱抵漫长岁月。多种资源的利用现在的技术出来，我相信很少人会去看很厚很厚的教科书了，基本是去视频网站寻找对应的视频教程。...可以跟着视频教程做项目，也可以根据实际的问题开发出对应的代码。如：shigen上次就使用python开发了一个在控制台阅读Excel文件内容的工具。...不断的分享新技术新体验新技巧，主打一个与shigen一起，每天不一样！以上就是shigen对于如何快速掌握一门新技术，你有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？的经验总结和分享了。

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Lucene基础入门.

1.3.2 倒排索引 倒排索引，就是提取信息并建立索引（目录）的过程中，搜索时，根据关键字找到资源的具体位置。如： ?...2.2 掌握什么 这里我们使用的是Lucene4.x版本，我们需要知道是如何创建索引的，并根据输入的信息将我们的结果查询出来这样的一套流程。...5 Lucene搜索结果排名规则 5.1 结果得分 5.1.1 Lucene文档的得分算法 ? idf举例： 有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。...最后的TF-IDF的分数为0.03 * 4=0.12。 5.1.2 改变boost值来改变文档得分 boost，激励因子，默认值是1，可以手动更改。我们可以设置boost值来改变搜索结果排名。...设置boost（激励因子），可以改变得分以及Norm值。 5.2 结果高亮显示 结果高亮显示，也就是将搜索内容进行了高亮显示。例如，百度，查询java ?

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Lucene的索引系统和搜索过程分析

    不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本（4.8.0 bate版），而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。...最后找到了原因，虽然和这篇博文没什么大的关系，但还是想把自己学习的过程记录下来。 一，搜索引擎的索引系统简介 在介绍Lucene的search之前，有必要对搜索引擎的索引系统做一个简单的了解。...其中包含W1的文档（nDocs）有3个,偏移位置（offset）为1 ，这个偏移位置就表示W1 映射在第二部分中的起始位置，所以可以看到，W1 命中了三篇文档（1，2，3）在第一篇文档中W1出现了2次，...接下来就看看Lucene的具体源码是怎么实现的，在这个过程中只介绍重要的类和方法，因为整个搜索过程是很复杂的，并且在这个过程中可以看看Lucene的搜索操作时间都消耗在了哪里？。...评分公式中的部分得分，最终得分应该再乘以上文的查询得分queryWeight再乘以自定义的得分CustomScore. 2.7 第七步 返回结果 没什么好说的了。

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    面试官：Kafka和ES选主有什么区别？

    它们在 Java 领域的使用非常广泛，在大数据方面就更不用说了，但它们的选主（选择主节点）有什么关联与区别呢？接下来，我们一起来看。 1.基础概念 1.1 什么是Kafka？...它可以近乎实时地存储、检索数据，并且具有出色的扩展性，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。...Elasticsearch 使用 Java 开发，并使用 Apache Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但它通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，使得全文搜索变得简单...4.Raft选举流程Raft 算法的选举流程如下图所示： 图片 它的投票流程有三种： 竞选者投票给原 leader： 倘若该任期小于自身，拒绝，并回复自己的最新任期。...如果 leader 任期小于自己，拒绝，并回复自己的最新任期。 每个竞选者根据以上投票来决定新的 leader，如果有一个投票过半，那么它就升级为新的 leader，并把这个消息同步给其他节点。

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    ElasticSearch实战指南必知必会：安装中文分词器、ES-Python使用、高级查询实现位置坐标搜索以及打分机制

    闲的蛋疼的可以Ctrl + f搜一下相关的关键词（es，得分、打分）之类的试试。...以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。...4.3 其他的打分方法 除了TF-IDF结合向量空间模型的实用评分模式，是es和Lucene最为主流的评分机制，但这并不是唯一的，除了TF-IDF这种实用模型之外，其他的模型包括： Okapi BM25...boosting有两种类型： 索引的时候，比如我们在定义 mappings 的时候。 查询一篇文档的时候。 以上两种方式都可以提升一个篇文档的得分。...我们通过explain=true来告诉es，你要给洒家解释一下为什么这个得分是这样的？！背后到底以有什么 py 交易！

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    ElasticSearch实战指南必知必会：安装分词器、高级查询、打分机制

    闲的蛋疼的可以Ctrl + f搜一下相关的关键词（es，得分、打分）之类的试试。...以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。...4.3 其他的打分方法除了TF-IDF结合向量空间模型的实用评分模式，是es和Lucene最为主流的评分机制，但这并不是唯一的，除了TF-IDF这种实用模型之外，其他的模型包括：Okapi BM25。...boosting有两种类型：索引的时候，比如我们在定义 mappings 的时候。查询一篇文档的时候。以上两种方式都可以提升一个篇文档的得分。...我们通过explain=true来告诉es，你要给洒家解释一下为什么这个得分是这样的？！背后到底以有什么 py 交易！

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    联盟:互联网时代的人才变革

    有明确的目标，队员们为了这个目标和自己的发展聚在一起，有人不合适就离开了，有人留了下来。球队经理可以决定裁减或者交易球员。没有一个球队宣称终身雇佣，但大家依然可以团结一致。...诚实的谈论任期 “我向他们说明，我的工作将如何为他们创造改变职业轨迹的机会，他们的责任是利用在这里的工作经验抓住这种机会，为自己创造长期价值。这种价值将在他们离职后的职业生涯中体现的最明显。”...“谁是你共事过最好的同事”和“你职业生涯中最自豪的时刻是什么”“请说出你生命中帮你找到自我、形成工作与领导方法的重要时刻。”这些问题都能够让对话双方坦诚相待。...——任期的整体目标是什么？——成功的任期将给公司带来什么？——成功的任期将给员工带来什么？ 2.定期检查以交流反馈。...常见的方法有：员工推荐奖金、产品折扣和测试白名单、举办活动、为前员工颁发荣誉、向前员工通报最新消息等。 3.建立周详的离职机制。 在离职面谈中与员工巩固终身关系，收集信息进入数据库。

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    ElasticSearch：实现高效数据搜索与分析的利器！项目中如何应用落地，让我带你实操指南。

    我：“对实时性要求很高的 by id 查询也走 ES 吗？” 候选人有些慌：“这个。。。呵呵，我觉得都可以吧。” 我：“为什么 ES 叫近实时搜索引擎，请问‘近实时’三个字如何体现的？”...我：“那可以说说，ES 不适合做什么吗？” 候选人：“这个。。。”...候选人：“现在系统中主要用的 MySQL 和 Redis，如果 QPS 高了，可以再增加 ES。” 我：“为什么用 ES 就可以顶住更高的 QPS，你分析过你系统请求的类型吗？”...三者顺序为： 讲完倒排索引和分词，基本上大家对 ES 的运行机制有了一个宏观的了解，知道它为什么适合于进行全文检索关键字和多维复杂查询的场景了。 6....不过只要文件已经在缓存中， 就可以像其它文件一样被打开和读取了。 我们都知道，ES 的底层实现是 Lucene。

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    Raft: 寻找一种易于理解的一致性算法

    例如，领导人可以决定新的日志条目需要放在日志中的什么位置而不需要和其他服务器商议，并且数据都从领导人流向其他服务器。...第一个特性来自这样的一个事实，领导人最多在一个任期里在指定的一个日志索引位置创建一条日志条目，同时日志条目在日志中的位置也从来不会改变。第二个特性由附加日志 RPC 的一个简单的一致性检查所保证。...图 8 展示了一种情况，一条已经被存储到大多数节点上的老日志条目，也依然有可能会被未来的领导人覆盖掉。 图 8：如图的时间序列展示了为什么领导人无法决定对老任期号的日志条目进行提交。...这显著的高于之前的 4.9 分，因为很多学生在之前都已经有了对于 Paxos 的经验，这相当明显的帮助 Paxos，对 Raft 就没什么太大影响了。...但是奇怪的是，模型预测对于先进行 Paxos 小测验的人而言，Raft的得分低了6.3分; 虽然我们不知道为什么，这似乎在统计上是有意义的。

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    Lucene基本知识入门

    全文检索 计算机索引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，检索程序就根据实现建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。...4.2 Field 字段类 Field 对应数据库中的一列，有不同的数据类型。一个 Document 中可以有很多个不同的字段，每一个字段都是一个 Field 类的对象。...当然这是一种特别慢的搜索方法。 另外一种方法就是全文检索。...有了索引，便使保存的信息和要搜索的信息一致，可以大大加快搜索的速度。...不同的词 (Term) 根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。计算方法在前面所述的文档中可以计算。

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    day65_Lucene学习笔记

    1、Lucene介绍 1.1、什么是lucene Lucene是Apache的一个全文检索引擎工具包，通过lucene可以让程序员快速开发一个全文检索功能。...6.3、通过QueryParser创建查询对象 6.3.1、QueryParser 通过QueryParser也可以创建Query，QueryParser提供一个Parse()方法，此方法可以直接根据查询语法来查询...Lucene是通过打分来进行相关度排序的。 7.2、相关度打分 详解如下： Lucene对查询关键字和索引文档的相关度进行打分，得分高的就排在前边。如何打分呢？...Lucene是在用户进行检索时实时根据搜索的关键字计算出来的，分两步： 1）计算出词（Term）的权重。 2）根据词的权重值，计算文档相关度得分。 什么是词的权重？   ...7.3.1、在创建索引时设置boost值 如果希望某些文档更重要，当此文档中包含所要查询的词则应该得分较高，这样相关度排序可以排在前边，可以在创建索引时设定文档中某些域（Field）的boost值来实现

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    Etcd Raft算法机制

    2、Raft中任何节点都可以发起选举吗？ 3、Raft中选举中给候选人投票的前提？ 4、Raft网络分区下的数据一致性怎么解决？ 5、Raft数据一致性如何实现？ 6、Raft的日志有什么特点？...10、Raft日志压缩是怎么实现的？增加或删除节点呢？？ 11、Raft里面的lease机制是什么，有什么作用？...如果一个候选人赢得了选举，它就会在该任期的剩余时间担任领导人。在某些情况下，选票会被瓜分，有可能没有选出领导人，那么，将会开始另一个任期，并且立刻开始下一次选举。...在这里插入图片描述 （1）日志复制的两条保证 如果不同日志中的两个条目有着相同的索引和任期号，则它们所存储的命令是相同的（原因：leader 最多在一个任期里的一个日志索引位置创建一条日志条目，日志条目在日志的位置从来不会改变...snapshot里面主要记录的是日志元数据，即最后一条已提交的 log entry的 log index和term。 11、Raft里面的lease机制是什么，有什么作用？

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    深入搜索引擎之 Elasticsearch 必知必会（一）：开发视角

    [5]根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。...有限状态转移机，Lucene 4 有开源实现，并大量使用 ES 的 JSON 文档中的每个字段，都有自己的倒排索引，当然也可以指定对某些字段不做索引，节省存储空间，但也就自然而然不能搜索了 如 Elasticsearch...，这个词越重要 举例，输入查询“我的苹果”，我在文档 1 中出现，苹果在文档 1、2 中出现 Term Doc ID 我 1 苹果 1, 2 计算一个词的词频的简单方式可以是 注意这里“的”是一个与语义无关的停用词...Score Query 优化打分 ES 默认会以文档的相关度算法进行排序 Function Score Query 可以在查询结束后，对每个匹配的文档进行重新算分，根据新生成的得分进行排序 Function...：为每个用户使用一个不同的随机算分结果 衰减函数：以某个字段的值为标准，距离某个值越近，得分越高 Script Score：写自定义脚本，控制逻辑 因为有了 Script Score， 可以做的事情就很多了

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    打破「铁饭碗」：佐治亚理工取消终身教授制度，启动全员「末位淘汰」

    根据新政策，被认为效率低下且对学生成材贡献不足的终身教职员工，可以在没有同行委员会常规解雇听证会的情况下被解雇。新规则称其旨在「确保问责制和持续强劲的表现」。...尽管这并不意味着端上「铁饭碗」，但通常代表着这位教职人员不会再被无故解雇，从而使学术自由得到一定程度上的保证。现在，新规则改变了这一点。 「终身教职是为了免除学者的绩效要求吗？...我认为它的主要目的是确保学术自由（不受政治干预），所以这样的绩效考核不是自相矛盾的吗？」 「终身教授每年都会进行绩效评估，以决定他们的薪水是增加还是减少，以及如何晋升。...引起教授们关注的两个变化是：在终身教职评估过程中增加了一个新类别，以及对于任期后审查过程的改变。如果董事会认为学校的程序不够严格，那么董事会将介入。...「如果没有终身教职的保障，大家又为什么愿意接受低于业界薪水的辛苦工作？」 有人表示，这项政策建立在了一个错误的假设之上，即终身职位的人不会继续为学院、学生和大学工作，其实这种情况很少见。

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    SolrCloud分布式搜索源码分析

    值得一提的是, 每一个shard的对应的是一份完整的lucene索引, 是可以自己直接写lucene代码读取的....在SolrCloud中, shard和replica是配合使用的, 比如一个collection可以分3个shard, 然后每个shard可以分2个replica, 每个replica对应的就是一份lucene...因此ClientNode最终会收到20*3=60个文档ID, 这60个文档ID是在各自shard中排名前20的文档, 然后ClientNode会根据score在这60个文档中找出得分最高的20个文档,...执行所有components的process()方法 QueryComponent在这个阶段完成了真实的搜索lucene索引的操作....然而这两次请求中间是有一个时间窗口的, 在这个时间窗口里, 各分片的索引可能会发生改变, 比如在获取ids阶段根据termA召回了一个文档1, 然后在获取文档1的返回字段的时候, 可能文档1已经被更新了

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    Elasticsearch 基础入门详文

    _score ：顾名思义，得分，也可称之为相关性，在查询是 ES 会 根据一些规则计算得分，并根据得分进行倒排。...norm：文档长度标准化，内容越长，值越小 Lucene 已经针对 TF/IDF 做了尽可能的优化，但是有一个问题仍然无法避免： 词频饱和度问题，如下图所示，TF/IDF 算法的相似性得分会随着词频不断上升...query 的关注点除了是否之外，还关注这些文档的匹配度有多高 他们本质上的区别是是否参与相关性得分。在查询过程中，官方建议可以根据实际使用情况配合使用 filter 和 query 。...multiple） score_mode：得分计算方式（默认为 multiple） 举点实际的栗子，假设咱们有一个存放水果的 Index： 简单一点的 case：查询结果根据水果类型苹果，梨优先 苹果的优先级高于梨的优先级...，绿色优先展示 优先级五：根据价格升序排序 我们根据优先级顺序定义每个条件的权重，指定自定义相关性得分规则后，在 sort 中指定先根据 _score 降序排列，再根据价格升序排列。

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    raft 共识算法详解

    任期是一个严格递增的数字，Raft 是强领导者模型，所以 一个任期内至多只会有一个领导者，只有有领导者在的时间，才能对外提供服务 。...日志（Log）日志由索引（Index）、任期（Term）及指令（Command）组成，索引一样是个严格递增的数字，任期在这里代表在哪个任期记录的日志，指令代表要做什么操作。...上一篇有提到 CP 模型通常会用两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC），这也是为什么 Raft 要把日志跟数据状态机分开的原因，写进日志是第一阶段，改变数据状态机是第二阶段。...退回到跟随者：候选人在选举期间发现已经有同任期的领导者，或者是更高任期的领导者时，把自己的状态改回跟随者。...不过大家一定会想，那跟随者们怎么知道什么时候可以进行执行阶段？大家还记得我们前面提到的心跳信息吗？

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    Solr理论基础

    Lucene倒排索引 现在可以看到，倒排索引将语料库中的每个单词与它们出现的文档对应起来。 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档。 倒排索引中的词项根据字典顺序升序排列。...常见的布尔查询运算的图形化表示 短语查询与术语位置 在Lucene索引上除了可以查询词项之外，还可以查询短语。但是索引只包含单个的词项，那么如何搜索完整的短语呢？...它会计算每个文档的相关度得分，并从最高分到最低分对搜索结果进行排序。本节介绍相关度得分的计算方法及影响得分的因素。 默认相似度 solr的相关度得分是基于Similarity类的。...在solr的schema.xml中，这个类被定义为一个预置字段。Similarity是一个java类，它根据给定查询了搜索结果相关度得分的计算方法。 此类通过两段式检索来计算相似度。...* 查准率 查准率主要是为了回答这样一个问题：返回的这些文档是不是我要寻找的？

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