本文主要介绍 Elasticsearch 23种最有用的检索技巧，提供了详尽的源码举例，并配有相应的Java API实现，是不可多得的 Elasticsearch 学习&实战资料
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重，看上去效果不错，但是这种做法有一个致命了缺陷，就是随着采集的 URL 增多，你需要的内存越来越大，最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢？布隆过滤器！它就可以完美解决这个问题，布隆过滤器有什么特殊的地方呢？接下来就一起来学习一下布隆过滤器。
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
Vue.js中的过滤器使用管道符（|）将数据传递给过滤器函数，并将处理后的结果返回给模板。它们可以在模板中的插值表达式、指令和绑定等位置使用。
你可能没想到： RocketMQ、 Hbase 、Cassandra 、LevelDB 、RocksDB 这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。
本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。
源码下载：https://logaaaaa.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/com.gtf-1654569634442.zip
在 基础入门 中涵盖了基本工具并对它们有足够详细的描述，这让我们能够开始用 Elasticsearch 搜索数据。 用不了多长时间，就会发现我们想要的更多：希望查询匹配更灵活，排名结果更精确，不同问题域下搜索更具体。
今天小面就和大家来聊一下布隆！！！他可以开盾，大招起飞！可保人可开团！！！......
过滤器是实现对请求资源（jsp、servlet、html）的过滤功能，是一个运行在服务器的程序，优先于请求资源（jsp、servlet、html）之前执行。
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。
当我们谈论到redis缓存穿透问题的时候，其中一个解决方法就是使用布隆过滤去，那么布隆过滤器到底是什么呢？ 关注公主号thisjava，今天就带大家初识布隆过滤器
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
今天给大家介绍浙江大学药学院侯廷军教授和康玉副教授团队、齐鲁制药合作在Journal of Medicinal Chemistry发表的一篇论文“FFLOM: A Flow-Based Autoregressive Model for Fragment-to-Lead Optimization”。该文提出了一种新的基于流（flow）的自回归模型FFLOM，可用于先导化合物优化任务中小分子的连接子（linker）和R基团设计，使用者可自定义待修改片段和生成长度，在保留优势区域及其构象的前提下对局部片段进行改进。在ZINC、CASF和PDBbind等多个测试集上的评估显示，FFLOM生成的分子在有效性、唯一性、新颖性和重现率指标上均表现良好；在片段连接、PROTAC设计、R基团生长和R基团优化四个实际应用案例中，不仅能够复现实验验证的基线分子，且能生成大量结合亲和力打分更优的新颖结构。
（如无意外，文章中所提及的hash，set等数据结构均指redis中的数据结构 ）
随着互联网的发展,大数据应用越来越多。如何在内存有限的条件下,对超大规模数据进行效率处理,是一个值得探讨的问题。本文将以求两个文件共同元素为例,探讨一种基于布隆过滤器的高效算法。
ES提供了丰富多彩的查询接口，可以满足各种各样的查询要求。更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句。目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO，SQL，Java Collections，RDF，Lucene，Hibernate Search。 elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询。 Query DSL当作是一
索引（相当数据库，包含行（代表文档）和列（字段）的表）、副本（用于控制查询性能及数据故障）、分片（每个分片就是一个Lucene索引）
前面我们已经讲过布隆过滤器的原理【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1），都理解是这么运行的，那么一般我们使用布隆过滤器，是怎么去使用呢？如果自己去实现，又是怎么实现呢？
前面我们已经讲过布隆过滤器的原理【【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1）】，都理解是这么运行的，那么一般我们使用布隆过滤器，是怎么去使用呢？如果自己去实现，又是怎么实现呢？
什么是缓存穿透呢？它是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：等不到的口琴 链接：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO
之前有同学反馈想看看小厂Java后端的面试难度，准备也差不多了，想找个小厂投一下看一下效果。
在前面的章节中，我们给大家介绍了索引中的映射类型，也就是每一个字段都有一个类型，比如：long，text，date等。这和我们的数据库非常的相似，那么它的不同之处是什么呢？对了，就是全文索引，在ES当中，只有text类型的字段才会用的全文索引，那么这里就会引出ES中一个非常重要的概念，文本分析器（Text analysis）。
web3j过滤器提供以太坊网络发生的某些事件的通知，对java和安卓程序员来说很有用。在Ethereum以太坊中支持三类过滤器：
搜索不仅仅是全文本搜索：数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html
3. 本文用到的原始文件，用fastqc查看质量状态是clean data，Q值均高于30，这里就不需要去接头和QC了。
我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。
本文详细论述了Elasticsearch全文检索、指定字段检索实战技巧，并提供了详尽的源码举例（微信有字数限制，删除了代码，详见博客）。是不可多得学习&实战资料。 0、前言 为了讲解不同类型ES检索，我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索： 1. title 标题； 2. authors 作者； 3. summary 摘要； 4. release data 发布日期； 5. number of reviews 评论数。 首先，让我们借助 bulk API批量创建新的索引并提交数据。 PU
我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。 如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。 因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。
二哈最近都没看Redis，现在回来温习下，现在从Redis的三大缓存开始重新探一探有多深有多浅(*^▽^*)
我想告诉你们，卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。复制它(使用左上角的file→make a copy选项)，然后你可以尝试一下，看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。
之前的文章使用jq处理JSON数据（一）中，我分享了jq工具的基本用法。今天开始分享jq的高阶使用，包括管道符、函数以及格式转换。
原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。
原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战
查询性能：布隆过滤器查询性能弱，原因是使用了多个hash函数，内存跨度大，缓存行命中率低。布谷鸟过滤器访问内存次数低，效率相对高。
JDK 16 刚发布半年（2021/03/16），JDK 17 又如期而至（2021/09/14），这个时间点特殊，蹭苹果发布会的热度？记得当年 JDK 15 的发布也是同天
前言：Core Image是一个强大的框架，可让您轻松地将过滤器应用于图像。您可以获得各种各样的效果，如修改活力，色调或曝光。它可以使用CPU或GPU来处理图像数据，并且速度非常快 - 足以实现视频帧的实时处理！ 核心图像滤镜也可以链接在一起，以一次将多个效果应用于图像或视频帧。多个滤波器被组合成应用于图像的单个滤波器。与通过每个过滤器一次处理图像相比，这样做非常有效。 入门 在开始之前，让我们来讨论Core Image框架中的一些最重要的类： CIContext。核心图像的所有处理都以CIContex
深度卷积神经网络并不像听起来的那样令人生畏。我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。 Google Sheet实现地址：ht
虽然Elasticsearch带有一些现成的分析器，然而在分析器上Elasticsearch真正的强大之处在于，你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。
概念：Vue.js 允许你自定义过滤器，可被用作一些常见的文本格式化。过滤器可以用在两个地方：mustache 插值和 v-bind 表达式。过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部，由“管道”符指示；
除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，Elastic Stack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。
Orthographic projection-type正投影式:正投影式视觉传感器的视场为矩形。它们非常适合于近距离红外传感器，或激光测距仪。
Spring Cloud Gateway是一个基于Spring Framework 5，Spring Boot 2和Project Reactor等技术构建的网关服务器，用于为微服务应用程序提供路由、负载均衡、安全性、限流、降级等功能。
本文将重点介绍Elasticsearch Query DSL之Compound queries（复合查询）。
分析器（Analyzer） 一般由三部分构成，字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizers）、分词过滤器（Token filters）。
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