DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
排名第一：标题包含"java"，同时包含should中所有的关键字即"hadoop"和"elasticsearch" 排名第二：标题包含"java"，同时包含should中的任何一个关键字 排名第三：标题包含"java"，不包含should中的任何关键字
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
1.定义 1.1 单元测试是编写测试代码，用来检测特定的、明确的、细颗粒的功能 1.2 单元测试并不一定保证程序功能正确性，更不保证整体业务正确性 2.编写目的 2.1 为了达到 尽早发现问题 和 尽量小的影响范围 以及 暴露错误 2.2 提升代码质量，督促开发人员写出更加易于测试和维护的代码 2.3 减少维护成本保证功能实现的长期稳定 2.4 降低重构难度 2.5 提升代码信心 2.6 提升bug修复速度 2.7 减少集成测试和回归测试成本 2.8 通过单元测试快速熟悉代码，提升开发团队内部的协作效率
刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解，在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多，如果不弄清楚查询语句的工作方式，应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理，老板再也不用担心我用错搜索语句啦！
之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DQL。
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
机器学习（九） ——构建决策树（离散特征值） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、概念 决策树，这个概念是一个很常见的概念，应该是机器学习中最好理解的一个算法。决策树是在已知训练结果
一般我们使用三个指标来度量一个关联规则，这三个指标分别是：支持度、置信度和提升度。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，提供了一个简单却强大的 API，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里，Lucene 是一个成熟的免费开放源代码工具，它并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。
在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
前面文章，我们学习了 MySQL 慢日志相关内容，当我们筛选得到具体的慢 SQL 后，就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章，我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
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1、数据库的时间记录方式，最好采用时间戳的方式，方便对数据采取时间先后和日期限制的设置。
本文介绍了文智平台情感分类系统，该系统主要基于深度学习技术，针对互联网产品、新闻、影视等领域的评论进行情感倾向分析。系统通过自然语言处理技术对文本进行预处理、特征提取、分类器等模块，最终输出情感分类结果。系统还介绍了在垂直领域的应用，如电影评论、电商评论等，并给出了相应的系统架构设计、算法细节等。
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
条件概率：事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率，记作P(A|B)，如果有多个条件，
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
规则1：一般情况可以选择MyISAM存储引擎，如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意：MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制：参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
while循环是python中常见的循环，用于让执行的代码按照指定次数重复执行，语法如下：
开始学习崔老师的《基于Oracle的SQL优化》，七百多页，虽然可能会比较痛苦，但想必是一个痛并快乐的过程，尽情享受了。。。
多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识。本文重点介绍贝叶斯分类，涉及朴素贝叶斯模型、二项独立模型、多项模型、混合模型等知识。本文针对几种模型，采用算法概述、算法公式解析、公式推理、优缺点比较等进行总结。 0 引言 ---- 于半月
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
我们在进行搜索的时候，一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错，以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest。
boolean 根据搜索条件过滤 doc 的国车过是不做相关度分数计算的，只是为了标记出来哪些 doc 是符合搜索条件要求的
摘要： 本文主要介绍一些平时经常会用到的python基础知识点，用于加深印象，也算是对于学习这门语言的一个总结与回顾。python的详细语法介绍可以查看官方编程手册，也有一些在线网站对python语法进行了比较全面的介绍，比如菜鸟教程： python3 教程|菜鸟教程 为了方便聚焦知识点，本文涉及的操作实例并不多，想学好一门语言关键还得自己多编码多实践。
有想进滴滴LogI开源用户群的加我个人微信: jjdlmn_ 进群(备注：进群) 群里面主要交流 kakfa、es、agent、LogI-kafka-manager、等等相关技术; 群内有专人解答你的问题 对~ 相关技术领域的解答人员都有; 你问的问题都会得到回应
每个节点的脆弱性度量节点对全局效率的相对贡献。网络的脆弱性用网络中节点的最大脆弱性表示为：
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
检索单个列：select 列名 from 表名； 例：select ename from emp; 检索多个列： select [列1,列2, ... ,列N] from 表名； 例：select ename , sal from emp; 检索所有列：select * from 表名； 例：select * from emp;
常用的SQL语句，除了select用于查询，还有insert、update、delete等。
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。
方法具有在运行时计算结果始终为 true 或 false 的条件代码。 这会导致条件的 false 分支中出现死代码。
1、判别模型与生成模型 回归模型其实是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为 ，在参数 确定的情况下，求解条件概率 。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一
作 者：hyn, https://zhuanlan.zhihu.com/p/40756359
今天要学习的，第一部分是排序相关的功能，第二部分则是跟排序密切相关的另一块功能，评分算法。又是算法了，也就是说，又是一大块的理论知识了。今天的文章不长，因为我们的功能测试非常少，但却很重要，因为我们要讲到的理论算法是现在最主流的，也是各种搜索引擎的都在使用的核心算法。如果真的踫到懂行的，确实是用过搜索引擎的面试官，这一块内容绝对是必问内容之一，这么说是不是就很兴奋啦？
索引位图转换是优化器对目标表上的一个或多个目标索引执行位图布尔运算。Oracle数据库里有一个映射函数（Mapping Function），它可以实现B树索引中ROWID和对应位图索引中的位图之间互相转换。目的是对相同ROWID做AND、OR等连接运算。
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
前言 在之前已经大概了解过Mysql数据库和学过相关的Oracle知识点，但是太久没用过Oracle了，就基本忘了…印象中就只有基本的SQL语句和相关一些概念….写下本博文的原因就是记载着Oracle
有这样的想法的人不在少数，所以有必要澄清一下，通常情况下，我们会做很多次差异分析然后取交集，这样的话保证拿到的基因是非常可靠的，这个过程中其实我们并不会关心不同的差异分析为什么会有不一样的地方，同样的实验设计可能导致不同的转录组差异分析结果和差异基因列表，这可能是由于以下因素导致的：
原文：一只鸟的天空(http://blog.csdn.net/heyongluoyao8) 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需要什么样的数据；接着需要进行数据准备，即进行相关数据采集与读取，并进行数据预处理；继而建立相关模型，即使用什么算法与模型去解决这个问题；进而进行模型评估，即采用一些指标评价模型的好坏程度；然后，进行模型发布，即当模型的效果达到设定值之后，我们将模型进行上线发布；最后，进行模型更新
肥胖问题目前已经成为了全球问题之一，并且在发达国家更为严重。减肥甚至于了成为了很多人的口头禅，将其视为和学习一样的终生计划。在众多导致肥胖的因素中，食品广告是导致肥胖的一个主要因素，快餐(Fast Food,FF)餐馆是其中最大的广告商。但是关于食品广告对青少年的影响的研究还很缺乏，之前也没有研究对青少年食品摄入的神经预测因子进行过调查。与奖赏有关的神经系统可能是理解食品广告如何驱动食品摄入的关键。
ES 5.0 之前，默认的相关性算分采用的是 TF-IDF，而之后则默认采用 BM25。
全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高，于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis，所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示：
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