本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它是如何为你所用，以及如何使用Twitter API和Python快速开始。
本次算法分享，我们提供了一种可以通过Twitter（或微博）信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪：贪婪？恐惧还是观望？
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它
ContentProvider 属于Android应用程序的组件之一，作用是对外共享数据。我们可以通过ContentProvider把应用中的数据共享给其他应用访问，其他应用可以通过ContentProvider对你应用中的数据进行添删改查。
首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片（也有用其他材料的），上面涂覆一层磁性材料，可以理解为一层小磁针。
通过系统相册固然可以获得照片的路径对象，却无法知晓更多的详细信息，例如图片名称、文件大小、文件路径等等都不知道，也就无法进行个性化的定制开发。为了把更多的文件信息开放出来，Android设计了专门的媒体共享库，允许开发者通过内容组件从中获取更详细的媒体信息。 就图片而言，相册媒体库的路径为MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI，于是通过内容解析器即可从媒体库依次遍历得到图片列表详情。为便于代码管理，首先要声明如下的对象变量：
毕业以后在网页搜索组，所以抽空就看看了《这就是搜索引擎--核心技术详解》，书比较白话文，对于我这样的入门小白再合适不过了，还有一本《信息检索导论》比较系统和专业化，感兴趣的可以买来看看。
键盘高级操作技巧 I often kiddingly describe Unix as “the operating system for people who like to type.” Ofcourse, the fact that it even has a command line is a testament to that. But command lineusers don’t like to type that much. Why else would so many commands h
本文介绍了WCDB在Android端数据库的一些特性，包括分表、事务支持、加密、数据迁移、全文搜索、分词和动态ICU加载，以及日志重定向和性能监控。WCDB还提供了SQLite和WCDB的集成方案，以及优化Cursor实现的方案。
除了发送彩信需要文件提供器，安装应用也需要FileProvider。不单单彩信的附件图片能到媒体库中查询，应用的APK安装包也可在媒体库找到。查找安装包依然借助于内容解析器，具体的实现过程和查询图片类似，比如事先声明如下的对象变量：
在 Python 脚本中，您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False，指示该元素是否存在。
1.0版本搜索引擎：仅支持单个词语的检索，当检索文件内容量大，文件个数多时检索效率低。
1. 概述 1.1 前言 最近用Caffe跑自己的数据集，需要学习LMDB和LevelDB，趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用，一起整理在此。 代码：https://github.com/liquidconv/py4db 1.2 环境 使用Ubuntu 14.04，Python 2.7.6。 2. SQLite 2.1 准备 SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3，使用时直接import sqlite3即可。 2.2 操作流程
假设你在阅读一本包含数万页的巨幅小说，这就像数据库中的大型结果集。显然，你不可能立刻记住这本书的所有内容。这就像你的程序不可能一次性把大型结果集加载到内存中。那么，你怎么做呢？你可能会使用一个书签（游标）来追踪你当前阅读到了哪一页。
学会一个软技能，总结一篇文章就够了。 剩下要做的就是不停的练习，不停的尝试，本文是在学习这个仓库之后的极简总结中。 主要作为一个备忘录使用。
本文作者分享了在生产环境中使用 GraphQL 的一些经验和解决方法，并给出了一些构建实用 GraphQL 查询和变更（Mutation）的建议。
为了⽅便维护代码，⼀般⼀个⻆⾊⼀个程序⽂件；项⽬要有主程序⼊⼝，习惯为 main.py
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。
There is an old joke about a visitor to New York City asking a passerby for directions tothe city’s famous classical music venue:
现在很多公司都会面临，内部敏感信息，比如代码，内部系统服务器地址，账号，密码等等泄露到GitHub上的风险，有恶意的也有非恶意的。这个问题有时很难完全规避掉，为了降低可能的恶劣影响，一般都是会内部搭建一个GitHub敏感信息泄露的监控系统。
在当今科技快速发展的时代，数据处理和应用已经成为各行各业不可或缺的一部分。而在许多工作场景中，我们经常需要将Excel表格中的数据导入数据库，并以某种方式进行进一步处理和呈现。而随着云计算的普及，TDSQL Serveless作为一种新兴的数据库服务形式，为我们提供了更加灵活、高效的数据管理解决方案。本文将重点探讨如何利用TDSQL Serveless进行数据库表格的批量导入与读取，并结合具体实例，展示如何快速生成名片卡。名片卡作为一种常见的商务工具，承载了信息交流和社交背景的重要功能。通过将Excel中的个人信息与数据库相结合，我们可以在不费力的情况下生成个性化的名片卡，从而提高工作效率和用户体验。
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
C&C服务器，其全称为command and control server。我们在诸多文章中曾看到过，C&C服务器不仅可以为攻击者提供便利的资源管理平台，也可以保障其个人隐私安全。今天，我们就通过一个几个C&C服务器的搭建实验教程让大家了解一下什么是C&C服务器，以了解如何应对利用C&C的攻击行为。 无C&C服务器通讯 故事 *本文中涉及的故事纯属虚构，如有雷同实数巧合 某天，某攻击者通过固定的外网IP控制了一个处在外网的用户。两台设备的交流完全是点对点交流的，并且交流方式是主动式交流。
尽管目前我们已经涉及 Vim 的多种特性，但此编辑器的特性集如此庞大，不管我们学习多少，似乎仍然远远不足。承接我们的 Vim 教程系列，本文我们将讨论 Vim 提供的多种搜索技术。
样式属性 此命令允许您设置显示样式的格式设置属性。 有关样式如何工作的更多信息，请参见语法格式和样式。 格式化属性 每种样式都有许多格式设置属性。 由于样式存在于层次结构中，因此每种格式设置属性都与父样式结合在一起以产生最终结果。 例如，如果粗体=“ ON”，则添加粗体格式。 如果粗体=“ OFF”，则从父样式属性中减去粗体格式。 此对话框中的许多格式设置控件都显示以下值之一： 开–该属性将添加到父样式格式。 关–从父样式格式中删除该属性。 一个数字-该值替换父样式属性。 =（等于）-该属性无效，并且它继承与父样式完全相同的值。样式名称列表 列出所有语法格式样式。在此列表中选择一种样式时，其属性将加载到右侧的控件中。样例框中也会显示该样式的样例。该列表描述了样式层次结构。每个样式都有一个父样式，并从父样式继承其属性。 父母风格 这是样式层次结构中的父样式。当前样式从父样式继承其格式。样式列表描述了样式层次结构。除“等于”（表示“相同”）以外的任何属性都将与父样式格式组合。 添加样式 单击此按钮添加新的用户定义样式。 删除样式 单击此按钮删除用户定义的样式。标准内置样式无法删除。 加载… 单击此按钮可以从配置文件中加载新的样式表。 保存 单击此按钮可将当前样式表设置保存到新的样式配置文件。该文件将仅包含样式属性，并且不包含可以存储在配置文件中的其他元素。如果加载此配置文件，则仅加载样式属性。 重启… 单击此按钮可将所有样式重置为出厂默认设置。自安装Source Insight以来，这将丢失您的所有更改。 字体选项 字体名称 指示当前选择的字体。 尺寸 选择字体大小，特别是作为磅值。您可能会发现relative Scale属性更有用，因为它是相对的，并且不管父样式的更改如何都可以很好地工作。 规模 指定字体大小缩放比例，以父样式的字体大小的百分比表示。例如，如果缩放比例为50％，则它将是父样式字体尺寸的一半。 胆大 选择样式的粗体属性（如果有）。 斜体 选择样式的斜体属性（如果有）。 强调 选择样式的下划线属性（如果有）。 所有大写 选择样式的全部大写（大写）属性。 罢工 选择当前样式的Strike-Thru属性。 颜色选项 前景 选择当前样式的前景色。 背景 选择当前样式的背景色。 阴影 选择当前样式的阴影的颜色。 逆 选择当前样式的“反向”属性。反转表示前景和背景颜色反转。 间距选项 线以上 这将选择要添加到行上方的垂直间距的百分比。 线下 这将选择要添加到该行下方的垂直间距的百分比。 展开式 这将选择要添加到字符的水平间距的百分比。 固定空白 仅当您选择了按比例隔开的字体时，此选项才适用。固定间距字体（例如Courier New）不受影响。如果启用，Source Insight将尝试对空格和制表符使用固定宽度，以便制表符以与固定间距字体相同的方式排列。如果您使用的是比例字体，则通常在打开该程序的情况下看起来更好。请参阅：字符间距选项。 与下一行一起打印 如果启用，Source Insight将在打印时尝试将文本与下一行保持在同一页面上。我把文档翻译了一下,可以将就的看
Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。 就是将不规范的文档的内容单词进行分割，建立单词-文档索引，这样查询某个单词内容时可以通过索引快速查找相关文档，内容 对于一些网站内部的内容检索有需要 这项技术其实有更成熟的封装，比如专门的服务器等，这里只是普及一下相关概念，后面会解释进行其他的基于lucene的上层封装的相关技术 工程：https://github.com/Jonekaka/javaweb-Lucene-1-61
导语：众所周知，Vim 是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。其拥有代码补全、编译及错误跳转等丰富的功能特性，在程序员群体中广受欢迎。
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。下面将详细解释为什么Elasticsearch更倾向于使用倒排索引，并提供一些简化的代码片段来说明这两种索引结构的基本差异。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
这篇文章是基于2014年2月3日的innodb_ruby 0.8.8版本。 在《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部，它提供了这篇文章中用到的图表。稍后，在对innodb_ruby的快速介绍中，我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 InnoDB索引页的物理结构在《InnoDB索引页的物理结构》一文中进行了描述，逻辑结构在《InnoDB的B+树索引结构》中进行了描述，行记录的物理结构在《InnoDB的行记录的物理结构》一文中进行了描述。现在我们将详细对“page directory”结构进行探讨，这个结构在之前已经出现过几次了，但还没有详细说明。 在这篇文章中，只考虑了紧凑行格式(用于Barracuda 表格式)。
我们每天都在用 Google, 百度这些搜索引擎，那大家有没想过搜索引擎是如何实现的呢，看似简单的搜索其实技术细节非常复杂，说搜索引擎是 IT 皇冠上的明珠也不为过，今天我们来就来简单过一下搜索引擎的原理，看看它是如何工作的，当然搜索引擎博大精深，一篇文章不可能完全介绍完，我们只会介绍它最重要的几个步骤，不过万变不离其宗，搜索引擎都离不开这些重要步骤，剩下的无非是在其上添砖加瓦，所以掌握这些「关键路径」，能很好地达到观一斑而窥全貎的目的。
我们经常需要搜索。但是能高效搜索到自己所需要的东西，有点难。 我们希望能用google,但是现实只能接受某度，结果是，通常搜出来是一些无用的信息，甚至是广告。
我们每天都在用 Google, 百度这些搜索引擎，那大家有没想过搜索引擎是如何实现的呢，看似简单的搜索其实技术细节非常复杂，说搜索引擎是 IT 皇冠上的明珠也不为过，今天我们来就来简单过一下搜索引擎的原理，看看它是如何工作的，当然搜索引擎博大精深，一篇文章不可能完全介绍完，我们只会介绍它最重要的几个步骤，不过万变不离其宗，搜索引擎都离开这些重要步骤，剩下的无非是在其上添砖加瓦，所以掌握这些「关键路径」，能很好地达到观一斑而窥全貎的目的。
数据库中常用的索引设计有两种，一个是 B+ 树，一个是 LSM-tree。B+ 树比较经典，比如说传统单机数据库 mysql 就是 B+ 树索引，它对快速读取和范围查询（range query）比较友好。LSM-tree 是近年来比较流行的索引结构，Bigtable、LevelDB、RocksDB 都有它的影子；前面文章也有提到，LSM-tree 使用 WAL 和多级数据组织以牺牲部分读性能，换来强悍的随机写性能。因此，这也是一个经典的取舍问题。
游标是指向数据的指针，该数据允许嵌入式SQL程序对所指向的记录执行操作。通过使用游标，Embedded SQL可以遍历结果集。嵌入式SQL可以使用游标执行查询，该查询从多个记录返回数据。嵌入式SQL还可以使用游标更新或删除多个记录。
网络爬虫是指一种程序自动获取网页信息的方式，它能够自动化地获取互联网上的数据。通过使用网络爬虫，我们可以方便地获取到网络上的各种数据，例如网页链接、文本、图片、音频、视频等等。
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
介绍 本文是关于客户端存储（client-side storage）的。这是一个通用术语，包含几个独立但相关的 API： Web Storage、Web SQL Database、Indexed Database 和 File Access。每种技术都提供了在用户硬盘上 —— 而非通常存储数据的服务器 —— 存储数据的独特方式。这么做主要基于以下两点理由：（a）使 web app 离线可用； （b）改善性能。对于客户端存储使用情况的详细阐述，请看 HTML5Rocks 上的文章 《"离线": 这是什么意思
作为好用的终端模拟器，Xshell经常被开发者用来远程管理主机服务器，为了更加高效地进行操作，我们可以添加一些快捷命令，从而运用命令来操作。
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
在Python中，如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面，我们可以使用 in关键字，例如：
大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
关于MongoDB中的查询，我们已经连着介绍了两篇文章了，本文我们来介绍另外一个查询概念游标。 本文是MongoDB系列的第七篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文。 ---- 基本操作 游标这个概念在很多地方都有，Java中JDBC里的ResultSet，Android中的Cursor等等都是，MongoDB中也有类似的概念。当我们调用find方法时，就可以返回一个游标，如下： var cursor = db.sang_collect.find(); 游标中有hasNext()方法，也有next()方
官方已经不再推荐采用Scroll API进行深度分页。如果遇到超过 10000 的深度分页，推荐采用search_after + PIT。
Lucene是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在2000年开源，最初由鼎鼎大名的Doug Cutting开发，是基于Java实现的高性能的开源项目。Lucene采用了基于倒排表的设计原理，可以非常高效地实现文本查找，在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免了锁的出现，大大提升了读写性能。我们所熟知的Elasticsearch，Solr都是基于Lucene工具包进行开发的全文搜索引擎，因此理解Lucene也可以帮助我们更好的理解Elasticsearch原理。
注意：为方便维护，一般一个角色一个程序文件，项目要有主程序入口，习惯为main.py
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
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