前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。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。 Lucene.net 4.8.0 https://
meta标签，位于HTML文档的< head >与< title >之间，它提供的信息虽然用户不可见，但却是文档最基本的元信息。meta标签除了提供文档字符集、使用语言、作者等基本信息外，还涉及关键词和网页等级的设定。 meta标签的内容设计对搜索引擎优化（seo）来说是很重要的一个元素，合理运用Description和Keywords属性，可以优化网站。
刚来的时候还有点不适应，做了几个月之后，就变成了熟练工了，左复制，右粘贴，然后改改就是自己的代码了，生活真美好。
基于html的服务端渲染的问题，只是粗略的介绍了一下它的优缺点，其中涉及到一个SEO,SEO的全称是Search Engine Optimise 即，搜索引擎优化。
0、引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客，原作者：Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理，可能在项目的中后期就会出现性能问题。 Elasticsearch是一个非常通用的平台，支持各种各样的用例，并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难。虽然不一定会在首次启动时出现问题，但由于数据量随时间的推移，可能会导致性能问题。集群所拥有的数据越多，纠正
2016年12月，我们开始研究Ambar——一个文档搜索系统。Ambar使用ElasticSearch作为核心搜索引擎。
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题，数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
主要内容为下面几大类：移动端、图片、JavaScript、css、html、页面内容、服务器、cookie。
尽管添加索引可以优化SQL语句的性能，但是添加索引的同时也会带来不小的开销。尤其是在有大量的索引的情况下。
你是否遇到C盘空间太小系统运行速度减慢的情况，想增加C盘空间怎么办？你是否遇到某个磁盘空间不够用，而相邻分区磁盘空间用不完的情况，你想调整两个磁盘大小怎么办？
面试老头问你的时候，优化的问题，这些是一部分，后边的在给吧 安装MySQL后，配置文件my.cnf的路径是：../mysql_files/share/mysql目录中，该目录包含多个配置文件可供参考，有my-large.cnf，my-huge.cnf my-nedium.cnf my-small.cnf分别对应大中小型的数据库分析。 Windows环境下存在于mysql安装目录中的.ini文件。 对性能影响较大的变量主要分为 连接请求变量和缓冲区变量。 连接请
用过云服务器的朋友们都知道，在申请开通云服务器功能时，通常会有一个配置选项供用户选择，其中就有带宽大小的选择，很多朋友对于带宽的概念不是非常了解，也不知道需要选择多大的带宽，那么云服务器带宽如何选择？带宽大小会有哪些影响呢？
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上，而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念，直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式，揭示数据页中数据的奥秘。
MONGODB 数据库写入和并发的速度，绝非是传统数据库可以比拟的，但到底为什么插入的速度这么快，和他的数据库引擎 wiredTiger 有关，那么就看看MONGODB wiredTiger 的设计。
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。
哈喽大家好，之前由于公司备战618，导致鸽了一段时间，不好意思哈，以后会持续输出技术文档，可以和大家一起进步。接下来会分享下JVM、redis的设计与实现、分布式缓存的设计、mysql中innoDB的原理以及重点的来了-如何设计、开发、调优一个jd618 qps70W+的接口（本人实操，绝对干货）。好了，不多说，把未完成的继续。开始我们系列八的讲解。
在 Es 的默认设置，是综合考虑数据可靠性，搜索实时性，写入速度等因素的，当你离开默认设置，追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。有时候，业务上对两者要求并不高，反而对写入速度要求很高。
前言 熟悉.Net开发的朋友会知道，项目在编译时，除了可执行的.exe文件外，在运行目录常常会生成.pdb的文件，好多人都不知道这个文件是干什么用的，今天就详细介绍一下。 介绍 本文帮助那些处于初级或
常用浏览器有chrome、safari、 IE、火狐(firefox) 、 Opera 、360、搜狗等
问题 2 初步解决方案：修改默认值、扩大队列，根据业务后续持续观察队列大小，不再出现上述情形。
译自 Use ChatGPT to Boost Security Operations Center Productivity 。
MySQL理论上使用的内存 = 全局共享内存 + max_connections×线程独享内存。
Elasticsearch 存储的基本单元是shard， ES中一个Index 可能分为多个shard， 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index，并且每个Lucence Index 由多个Segment组成， 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的Document， 都会归属于一个新的Segment， 而不会去修改原来的Segment； 且每次的文档删除操作，会仅仅标记Segment中该文档为删除状态，而不会真正的立马物理删除， 所以说ES的index 可以理解为一个抽象的概念。
在下方公众号后台回复：面试手册，可获取杰哥汇总的 3 份面试 PDF 手册。 思考路径： 为什么要实现batch call? -> 减少网络中的传输损耗 -> 如何减少的? -> 通过合并HTTP请求
思考路径： 为什么要实现batch call? -> 减少网络中的传输损耗 -> 如何减少的? -> 通过合并HTTP请求 -> 合并HTTP请求是如何减少网络损耗的？ 本文将解决这个问题。一起看看
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
一、精简javascript 基础知识 精简：从javascript代码中移除所有的注释以及不必要的空白字符(空格，换行和制表符)，减少javascript文件的大小。 混淆：和精简一样，会从javascript代码中移除注释和空白，另外也会改写代码。作为改写的一部分，函数和变量的名字将被转换为更短的字符串，所以进一步减少了javascript文件的大小。 混淆的缺点 1. 缺陷：混淆过程本身很有可能引入错误。 2. 维护：由于混淆会改变javascript符号，因此需要对任何不能改变的符号进行标记，防止混
几个月以来，我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想，我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
本文分享 ACL 2022 论文『Multi-View Document Representation Learning for Open-Domain Dense Retrieval』，微软提出面向开放域密集检索的多视图文档表示学习，《MVR》，性能SOTA！
MongoDB 是基于文档的 NoSql 存储引擎。MongoDB 的数据库管理由数据库、Collection（集合,类似MySql的表）、Document（文档，类似MySQL的行）组成，每个Document都是一个类JSON结构BSON结构数据。 MongoDB 的核心特性是：No Schema、高可用、分布式（可平行扩展），另外MongoDB自带数据压缩功能，使得同样的数据存储所需的资源更少。
何谓数据结构？专门研究数据之间的逻辑关系、存储方式及操作的学问就是所谓的数据结构。
以下List是我们常见的MySQL参数配置，这个参数对提高实例的性能大有裨益。 其中 建议设置值，仅供参考，需要根据自己的业务场景和硬件资源仔细推敲。 参数 设置说明 建议设置值 lower_case_table_names 大小写敏感：此参数不可以动态修改，必须重启数据库：0.表名存储为给定的大小和比较是区分大小写的1.表名存储在磁盘是小写的，但是比较的时候是不区分大小写 2.表名存储为给定的大小写但是比较的时候是小写的 0 max_connections 最大链接数据 2000 max_connect_
在说完mysql 不要关DW 后，祭出 POSTGRESQL FULL PAGE 的确是有点不厚道，所以必然会引出 FULL PAGE 也存在性能问题的话题。到底是大公鸡和大马猴的问题，还是小绵羊的牧羊犬的故事。
初始化会对深度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响。简单的初始化方法可以加速训练，但使用这些方法需要注意小心常见的陷阱。本文将解释如何有效地对神经网络参数进行初始化。
# 如果你有非常高的连接率并且出现”connection refused” 报错,
前两篇文章我总结了一些SQL数据库索引的问题，这篇主要来分析下索引的优缼点，以及如何正确使用索引。
标题&作者团队 本文是延世大学在图像超分方面的颠覆性之作，它首次提出采用LUT进行图像超分，尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好，甚至不如FSRCNN性能高。但是，该方案最大的优势在于推理速度快，比双三次插值还要快。SR-LUT斜眼看到插值方案以及深度学习方案，轻轻的说了句：“论速度，还有谁！” Abstract 从上古时代的“插值方法”到中世纪的“自相似性方案”，再到 前朝时代的“稀疏方案”，最后到当前主流的“深度学习方案”，图像超分领域诞生了数以千计的方案，他们均期望对低分辨率图像遗失的纹理细节进行
IMG标签在HTML网页插入图片，可以帮助读者更好地理解你的文章。 与其用1000个字描述清楚的事情，不如用一张流程图说明一切。“一张图片胜过千言万语”可能并不适用于谷歌，因为搜索引擎通过图片的ALT标签和TITLE标签理解文章中的插图。
在网上看了一篇外文文章，里面介绍了提高Lucene索引速度的技巧，分享给大家。
N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的字节片段序列。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”
CODING 中提供了内置云主机用来执行持续集成（CI）中的构建计划，能够胜任大部分构建任务。但如果碰上了大型项目的构建，或者需要在本地服务器生成构建成果，单个计算资源就显得有点捉急了。针对这一部分需求，CODING 现已支持接入第三方计算资源作为构建节点，甚至可以接入多个服务器共同作为构建节点池，打造专属的计算集群。
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
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