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How is Aggregation designed

我的sample code: 最后是framework debug <html> <script> function Aggregation(name) { this.mAggregationName = name; } var oItemAgg = new Aggregation("item"); // so far, Aggregation oject has no available method debugger; Aggregation.prototype.generate = function(add, prototype) { var that = this, n = that.mAggregationName proto[name] ) { proto[name] = fn; } } oItemAgg.generate(add, Aggregation.prototype); oItemAgg.getAggregation

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MongoDB aggregation $unwind

官方文档地址:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/unwind/ 比如文章信息有标签tags,值有java,mongodb

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    Elasticsearch使用:Aggregation API

    Aggregation DELETE twitte PUT twitte { "mappings": { "properties": { "DOB": { " >" : { "<aggregation_type>" : { <aggregation_body> } [,"meta" : { [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? } [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* } 通常,我们也可以使用 aggs 来代替上面的 “aggregations” 。 我们通过 percentile aggregation 可以得到 25%,50% 及 75% 的人在什么范围。

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    Container: Context Aggregation Network

    卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在,具有无数有效和高效的变化。最近,Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机...

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    Es Bucket聚合(桶聚合) Terms Aggregation与Significant Terms Aggregation

    微信公众号:[中间件兴趣圈] 关于作者:《RocketMQ技术内幕》作者; 本章将介绍elasticsearch最重要的桶聚合terms aggregation。 Terms Aggregation 多值聚合,根据库中的文档动态构建桶。 Multi-field terms aggregation 多字段词根聚合。terms aggregation不支持从同一文档中的多个字段收集词根。 与Terms Aggregation一样,其结果是近似值,可以通过size、shard_size来控制其精度。 Significant Terms Aggregation支持Terms Aggregation定义的参数,诸如size、sharding_size、missing、collect_mode、execution_hint

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    Elasticsearch:pipeline aggregation 介绍

    3.png 所有的这些问题,我们都可以使用 Pipeline aggregation 来算出来,这是因为这些数据的统计需要用到它的 parent 或 sibling 级的聚合输出。 Pipeline aggregation 用中文讲就是管道聚合。它工作于其他聚合而不是文档集所产生的输出,从而将信息添加到输出树中。 与 metric 及 bucket aggregation 相比,管道聚合将处理其他聚合所产生的输出,这些输出将转换它们已经计算出的值。 因此,管道聚合适用于原始文档集中不存在的中间值。 Avg Bucket Aggregation Avg Bucket Aggregation是 sibling 管道聚合的典型示例。它处理由另一个同级聚合计算的数值,并计算所有存储桶的平均值。 Cumulative sun aggregation 是父管道聚合,用于计算父直方图(或 date_histogram)聚合中指定指标的累积总和。

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    Elasticsearch探索:使用pipeline aggregation

    简介 Pipeline aggregation 用中文讲就是管道聚合。它工作于其他聚合而不是文档集所产生的输出,从而将信息添加到输出树中。 与 metric 及 bucket aggregation 相比,管道聚合将处理其他聚合所产生的输出,这些输出将转换它们已经计算出的值。 因此,管道聚合适用于原始文档集中不存在的中间值。 Avg Bucket Aggregation是 sibling 管道聚合的典型示例。 Derivative Aggregation 这里写 Derivative 就是我们数学术语里的导数。 这是父管道聚合,用于计算父直方图或日期直方图聚合中指定指标的派生。 Min Bucket Aggregation 最小存储桶聚合具有相同的逻辑。 为了使其工作,我们只需要在查询中用 min_bucket 替换 max_bucket。

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    Elasticsearch使用:Bucket aggregation

    正确理解 Bucket aggregation 对我们使用 Kibana 非常重要。Elasticsearch 提供了非常多的 aggregation  [ˌæɡrɪˈɡeɪʃn] 可以供我们使用。 比如,我们想分析每个月的log流量: image.png 存储桶聚合(bucket aggregation)不像指标聚合(Metric aggregation)那样计算字段的指标,而是创建文档存储桶。 接下来我们开始谈我们的重点了:Bucket aggregation。 简单地说:Bucket aggregation 是一种把具有相同标准的数据分组数据的方法。 Terms Aggregation 也许我们对 Terms aggregation 并不陌生。我们刚才在一开始已经使用了 terms aggregation。 Range Aggregation 通过此存储桶聚合,可以轻松根据用户定义的范围构建存储桶。

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    Elasticsearch: Rare Terms Aggregation

    Rare terms aggregation 有多种用例;例如,SIEM 用户经常对罕见事件感兴趣,这些罕见事件有时被怀疑是安全事件的体现。 Rare terms aggregation 是Elastic在7.3版本中引入的新功能。 下面我们来用一个具体的例子来讲解。 聚合搜索 terms aggregation 为了说明问题,我们先来采用 terms aggregation 的方法,并使用升序的方式来进行查询: GET best_games/_search{ "size 为了克服这个问题,我们需要使用 Rare terms aggregation。 对于 rare terms aggregation 而言,它没有想 terms aggregation 那样有一个 size 的参数来控制返回数值的大小。

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    ES Pipeline Aggregation(管道聚合)

    同级聚合必须是多桶聚合,针对的是度量聚合(metric Aggregation)。 328.33333333333333 26 } 27 } 28} 对应的JAVA示例如下: 1public static void test_pipeline_avg_buncket_aggregation (aggregationBuild); 14 15 // 添加 avg bucket pipeline 16 sourceBuilder.aggregation 其JAVA示例如下: 1public static void test_Percentiles_buncket_aggregation() { 2 RestHighLevelClient (aggregationBuild); 14 15 // 添加 avg bucket pipeline 16 sourceBuilder.aggregation

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    Elasticsearch:top_hits aggregation

    Top hits aggregation 首先,我们先做一个简单的基于 hosts 的 aggregation: GET kibana_sample_data_logs/_search{ "size" https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-top-hits-aggregation.html

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    MongoDB 聚合管道(Aggregation Pipeline)

    为了回应用户对简单数据访问的需求,MongoDB2.2版本引入新的功能聚合框架(Aggregation Framework) ,它是数据聚合的一个新框架,其概念类似于数据处理的管道。 $limit Restricts the number of documents in an aggregation pipeline. 各个表达式操作符的具体使用方式参见: http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation-group/ 聚合管道的优化    1. 相关文章: http://mikaelkoskinen.net/mongodb-aggregation-framework-examples-in-c/

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    Aggregation Model : Blending , Bagging , Boosting

    ⑴Motivation of Aggregation 比如现在有一支股票,你不知道是跌还是涨。 但是第一种方法只是从众多的模型中选择一个最好的,aggregation就是融合,我们需要的是集体的智慧。看一下为什么aggregation可以比普通的模型work better。 ? 一条一条线就是刚刚的validation,aggregation做的就是融合,比如上部分中间的圆圈的点,叉叉一票,圈圈是两票,所以就是圈圈,所以aggregation是可以做到feature transform 所以aggregation也起到了regularization的效果。 aggregation model完结!

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    be applied to GroupBy Aggregation, GroupBy Window Aggregation and Over Window Aggregation. 可以用于内置的及自定义的aggregation function;内置的aggregation function诸如GroupBy Aggregation、GroupBy Window Aggregation 、Over Window Aggregation AggregateFunction flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar! result * @tparam ACC the type of the aggregation accumulator. 可以用于内置的及自定义的aggregation function;内置的aggregation function诸如GroupBy Aggregation、GroupBy Window Aggregation

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    聊聊flink Table的Distinct Aggregation

    序 本文主要研究一下flink Table的Distinct Aggregation 实例 //Distinct can be applied to GroupBy Aggregation, GroupBy Window Aggregation and Over Window Aggregation. 可以用于内置的及自定义的aggregation function;内置的aggregation function诸如GroupBy Aggregation、GroupBy Window Aggregation result * @tparam ACC the type of the aggregation accumulator. 可以用于内置的及自定义的aggregation function;内置的aggregation function诸如GroupBy Aggregation、GroupBy Window Aggregation

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    聊聊flink KeyedStream的aggregation操作

    序 本文主要研究一下flink KeyedStream的aggregation操作 udagg-mechanism.png 实例 @Test public void testMax( clean(aggregate), getType().createSerializer(getExecutionConfig())); return transform("Keyed Aggregation ", getType(), operator); } KeyedStream的aggregation方法是protected修饰的,sum、max、min、maxBy、minBy这几个方法实际都是调用 /org/apache/flink/streaming/api/functions/aggregation/ComparableAggregator.java @Internal public class /org/apache/flink/streaming/api/functions/aggregation/Comparator.java @Internal public abstract class

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    「R」Robust Rank Aggregation 算法介绍

    那么要怎么根据手上的三组数据来获得一个相对可靠的排名来进一步确定要研究的对象呢?排名整合就可以帮助处理这种问题。

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    How is SAP UI5 Aggregation designed

    jerry.blog.csdn.net/article/details/101018261 我的sample code: 最后是framework debug <html> <script> function Aggregation (name) { this.mAggregationName = name; } var oItemAgg = new Aggregation("item"); // so far, Aggregation oject has no available method debugger; Aggregation.prototype.generate = function(add, prototype) proto[name] ) { proto[name] = fn; } } oItemAgg.generate(add, Aggregation.prototype); oItemAgg.getAggregation

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    Elasticsearch使用:top_hits aggregation

    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-top-hits-aggregation.html Top_hits 准备数据 选用 Kibana 里带的官方的 Sample web logs 来作为我们的索引: image.png Top hits aggregation 首先,我们先做一个简单的基于 hosts 的 aggregation: GET kibana_sample_data_logs/_search { "size": 0, "aggs": { "hosts": {

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