在Elasticsearch中，一般的查询都支持多索引。 只有文档API或者别名等不支持多索引操作，因此本篇就翻译一下多索引相关的内容。...数组风格 最基本的就是这种数组的风格，比如使用逗号进行分隔： $ curl -XPOST localhost:9200/test1,test2/_search?..."_id" : "2", "_score" : 1.0, "_source":{"name":"test1"} } ] } } _all 也可以在索引部分直接使用...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 通配风格 elasticsearch还支持使用统配的风格，如使用*匹配任意字符： $ curl -XPOST localhost...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 数学表达式风格 最后可以通过add(+)添加一个索引，使用remove(-)去掉一个索引 $ curl -XPOST localhost
本篇主要描述的是多文档的查询，通过这个查询语法，可以根据多个文档的查询条件，返回多个文档集合。...比如使用_source,_source_include,_source_exclude....，然后在Body中进行特殊的修改： curl 'localhost:9200/test/type/_mget?..."_type" : "type", "_id" : "2" } ] }' 在上面的例子中，test/type/1按照key2这个路由锁定分片进行查询...；test/type/2按照key1这个路由锁定分片进行查询。
多序列比对在保守区域鉴定，系统发育分析，motif识别等多个领域发挥重要作用，是生物信息数据分析必备的基础技能之一。Clustal是一款经典的多序列比对工具，支持DNA, RNA, 蛋白质的比对。...多序列比对不同于Blast的地方在于，Blast是局部比对，而多序列比对是全局比对。...如果不习惯命令行的操作方式，也有在线服务可以使用。EBI提供的在线服务网址如下 https://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/ ?...使用非常简单，输入序列，调整参数设置，然后提交即可。在输出结果中，还提供了颜色标记，进化树可视化等功能。 ? 通过Mview可视化多序列比对结果，示意如下 ?...也支持导出到Jalview软件中进行可视化。 通过Phylogenetic Tree可以查看进化树的结果，默认采用NJ法建树，示意如下 ?
对于几千条序列的多序列比对，无论是从准确度还是运行速度上考虑，muscle通常都是最佳选择。但是muscle 的内存优化做的并不好，如果所需内存超出了机器内存，此时可以考虑mafft 这个工具。...mafft 支持核酸和蛋白序列的多序列比对，内置了多种序列比对算法， 可以分为以下3大类别 consistency based methods iterative refinment methods progressive...input_file > output_file FFT-NS-2 用法如下 mafft --retree 2 input_file > output_file 如果在比对时，不知道如何选取合适的算法，可以使用以下设置
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一，其速度和准确度比clustal都要更加优秀，在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对，而且用法简单。...xzvf muscle3.8.31_i86linux64.tar.gz mv muscle3.8.31_i86linux64 muscle chmod +x muscle 由于解压后的文件名很长，这里对文件进行了重命名...muscle的基本用法如下 muscle -in seqs.fa -out seqs.afa 输入序列为FASTA格式，如果输入序列中出现了gap, 会先去除这些gap, 然后在进行多序列比对。...除了多序列比对外，muscle还可以构建进化树，支持以下两种建树方式 NJ UPGMA NJ法构建的进化树可信度更高，而UPGMA建树的速度更快。...muscle时，其默认参数设置就能够满足绝大部分的使用场景，只有对于较大的输入序列，才需要调整参数。
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...另一个原因是有可能（几乎在所有情况下）模型已经过训练以检测某些特定类型的事物，但我们想使用该模型检测不同的事物。 所以模型的一些变化是可以有我们自己的分类层，它会根据我们的要求进行分类。...在这里，我使用 GPU，因此它将设备类型显示为 CUDA。 14. 移动到设备 创建一个可以将张量和模型移动到特定设备的函数。 15....提示：使用 pred_dl 作为数据加载器批量加载 pred 数据进行预测。练习它，并尝试使用集成预测的概念来获得更正确的预测数量。...未来工作 使用我们保存的模型集成两个模型的预测，进行最终预测并将此项目转换为flask/stream-lit网络应用程序。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...在这里选择了这样一种策略，即在对新输入进行模型训练时，不需要对任何现有层进行训练，因此可以通过将模型的每个参数的require_grad设置为False来保持所有层冻结。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...提示：使用pred_dl作为数据加载器可以批量加载pred数据以进行预测。进行练习，并尝试使用集合预测的概念来获得更多正确的预测数。...24.未来的工作 合并两个模型的预测，进行最终预测，然后使用保存的模型将此项目转换为flask / stream-lit Web应用程序。 资源资源 如果想要笔记本，可以在这里获得。
查询所有 //搜索全部文档 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery(); 查询单个,等于/eq //单个匹配，搜索name为li...的文档 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("name", "li"); 查询多个字段匹配某一个值 //搜索name中或nickname...BoolQueryBuilder对象使用must方法build，多个and使用多个must WildcardQueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.matchQuery...的所有数据 boolQueryBuilder.must(queryBuilder1); boolQueryBuilder.must(queryBuilder2); BoolQueryBuilder对象使用...should方法build，多个or使用多个should使用 WildcardQueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.matchQuery("name",
前一篇文章 《Kubernetes 多集群管理：Kubefed（Federation v2）》对 Federation v2 的基本概念和工作原理简单介绍，本文着重介绍 Kubefed 的使用。...本文的实验环境采用 v0.1.0-rc6 进行。...多集群管理 可以使用 kubefedctl join 命令接入新集群，在接入之前，需要先将多个集群信息配置在本地的 kubeconfig 中。...对于手工指定的调度方式主要分为两部分，一是直接在资源中制定目的地，二是通过 ReplicaSchedulingPreference 进行比例分配。...ReplicaSchedulingPreference 进行按比例的调度了。
倘若使用Hql或者原生sql是比较简单的，但是使用Criteria查询就不那么简单了，尤其是当User中包含多个集合元素，并且查询条件不确定时。...page = userRepository.findAll(criteria, new PageRequest(0, 10)); 在我的SimpleExpression.java中，有这样一段代码来处理一对多的查询...expression = root.get(fieldName); } 里面使用了SetJoin来完成对多的一方的某字段的匹配查询。...在Restrictions.java中，做了判断多的一方是基本类型还是JavaBean的判断： /** * 集合包含某几个元素，譬如可以查询User类中Set set包含"ABC...根据多的一方的某属性进行过滤匹配。
在上文我们介绍了如何使用多线程在数据模块中进行模型训练加速，本文我们主要介绍在pytorch中如何使用DistributedDataParallel，torch.multiprocessing等模块来进行多卡并行处理提升模块训练速度...下面依次介绍下pytorch的数据并行处理和多卡多进程并行处理，以及代码上如何调整代码进行多卡并行计算。...DataParallel（DP） DataParallel是将数据进行并行，使用比较简单： model = nn.DataParallel(model,device_ids=gpu_ids) 但是在使用过程中会发现加速并不明显...这里主要原因是虽然模型在数据上进行了多卡并行处理，但是在计算loss时确是统一到第一块卡再计算处理的，所以第一块卡的负载要远大于其他卡。...DP和DDP的区别可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/206467852 下面直接从代码角度分析如何从单卡训练调整为使用DDP的多卡训练。
ELK包括ElasticSearch（数据存储、快速查询）、logstash（日志搜集）、kibana（展示ElasticSearch数据的图形界面）。...如果你ES里没有index的话，就得先创建个，插入数据，然后才能使用kibana的查询功能。...this.createTime = createTime; } } 这里有个地方需要注意，就是必须要有一个为Date类型的field，不然kibana那里是添加不了这个Index的，kibana是以时间排序来进行查询选择的...查询输入框里可以输入各种条件，你能用字段名和你感兴趣的值构建一个搜索，数字类型的数据可使用比较操作符比如>、<、=等,你可使用AND、OR、 NOT逻辑符连接元素，必须是大写。...譬如 id:10 name:=name9 这里你可以构建自己的查询条件来完成想要的查询结果。
Elasticsearch 在滴滴有着非常丰富的使用场景，例如线上核心的打车地图搜索，客服、运营的多维度查询，滴滴日志服务等近千个平台用户。...最初设计 Sink 服务是想对写入 Elasticsearch 集群进行管控，保护 Elasticsearch 集群，防止海量的数据写入拖垮 Elasticsearch。...有了多集群架构后，Elasticsearch 平台可以消费一份 MQ 数据写入多个 Elasticsearch 集群，做到集群级别的容灾，还能通过 MQ 回溯数据进行故障恢复。...这样一个索引 Query 可能查询的是多个索引，比如有如下 3 个索引： index_a index_b index_c 使用 index* 查询的时候，可以同时查询到 index_a、index_b、...在使用多集群架构后，平台内部的 Elasticsearch 集群会出现资源分配不均的问题。
博客： http://blog.csdn.net/u012734441 ❈ 1、blueprint 2、分模块后的结构 3、业务模块 4、运行 5、总结 1、blueprint 在使用flask进行一个项目编写的时候...blueprint进行不同模块的编写，不同模块之间有着不同的静态文件、模板文件、view文件，十分方便代码的维护和管理，下面就是使用blueprint来进行上面用户管理、部门管理、账号管理模块的模拟编写...在相应的路由注解上，我使用的就是dept.route，因此在定义了为dept的blueprint对象后，这里的作用相当于当初定义的app Flask对象，但其实是进行了view层的路由后，最终还是注册到了...5、总结 Blueprint其实本身只是对view上的接口进行了注册，然后整体挂载在app上，Blueprint本身的目的就是组织多模块的平行共存，避免直接在app上注册view，其实更多的只是方便开发和代码的维护...使用Blueprint，应用会在Flask层中进行管理，共享配置，通过注册按需改变应用 对象。Blueprint的缺点是一旦应用被创建后，只有销毁整个应用对象才能注销lueprint。
多模型加权融合是一个常见的提升机器学习效果的方案。 但是各个模型的权重如何确定呢？...有些方案是使用线性回归或者逻辑回归模型进行学习，这种方案一般叫做stacking ensemble，但是这种方案一般是对可微的Loss进行优化的，无法直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化。...由于optuna是一个强大的不可微问题调优工具，我们可以使用它来寻找模型融合的权重，直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化，当给予足够的搜索次数时，其结果相比stacking ensemble通常更加有竞争力...optuna_ensemble_score:', test_score(best_params)) optuna_ensemble_score: 0.9320248463114754 nice，optuna多模型融合方案在测试集
虽然TF/IDF矢量化或其他高级词嵌入(如GLOVE和Word2Vec)在此类NLP业务问题上表现出了良好的性能，但这些模型存在局限性就是使用一个向量对词进行编码而不考虑上下文的不同含义。...一个例子是，当用户与自动聊天机器人交互时，它试图理解用户查询的意图并准确地提供响应。 对于这种情况，NLP中的另一个例子是从下面两个句子中解码上下文意义。...为简便起见，我已展示了如何对单词计数列进行计数，其中单个标题中使用的总单词数将被计算在内。您可能还需要处理类似于TITLE的Abstract列，以及ABSTRACT和TITLE的组合。...创建检查点可以节省时间，以便从头开始进行重新训练。如果您对从最佳模型生成的输出感到满意，则不需要进一步的微调，则可以使用模型进行推断。...在没有进行超参数优化的情况下，我使用测试数据进行推理，并在private score中获得0.82分。 有一些事情可以做，以提高F1成绩。
本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。...上进行批处理 现实世界中，我们可以使用批处理推理来加快速度。...推理，好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge，但是我没看到官方更新，所以这里暂时确定不支持多GPU。...如果有小伙伴确认可以支持多GPU请留言。...huggingface的Accelerate包则为我们使用多GPU提供了一个很方便的选择，使用多个GPU推理可以显着提高性能，但gpu之间通信的开销随着gpu数量的增加而显著增加。
，所以使用起来非常方便。...，就会发现Elasticsearch的魔力，它的匹配查询功能确实强大。...多词查询(Multi-word Queries) 如果我们一次只能搜索一个词，那么全文搜索就会显得相当不灵活。...幸运的是，通过match查询来实现多词查询也同样简单： GET /my_index/my_type/_search { “query”: { “match”: {...为了更好地了解match查询是如何处理多词查询的，我们需要看看bool查询是如何合并多个查询的。
本系列我们将逐个介绍Kube-OVN高级功能的工作原理及使用路径，帮你尽快征服容器网络难题！"...Submariner作为可以打通多个 Kubernetes 集群 Pod 和 Service 网络的开源网络组件，能够帮助 Kube-OVN 实现多集群互联。...相比通过OVN-IC打通多集群网络的方式，Submariner 可以打通 Kube-OVN 和非 Kube-OVN 的集群网络，并能提供 Service 的跨集群能力。...--health-check=false kubectl label nodes cluster1 submariner.io/gateway=true 接下来可以在两个集群内分别启动 Pod 并尝试使用...IP 进行相互访问。
然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。 如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...keras多GPU训练结果 让我们检查一下辛勤的劳动成果。 首先，使用附带链接中的代码。然后，可以按照结果进行操作。...使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
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