列式存储——Doc ValuesDoc values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。 倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档，而对于从另外一个方向的相反操作并不高效，即：确定哪些项是否存在单个文档里，聚合需要这种次级的访问模式。 以排序来举例——虽然倒排索引的检索性能非常快，但是
一、简介 在shell脚本编写中，时常会用到对文件的相关操作，比如增加内容，修改内容，删除部分内容，查看部分内容等，但是上述举例的这些操作一般都是需要在文本编辑器中才能操作，常用的文本编辑器如：gedit、vim、nano等又是交互式文本编辑器，脚本无法自己独立完成，必须有人参与才可
Bag of words,中文译作词袋模型，即把文本的单词分开之后，统计每个单词出现的次数，然后作为该文本的特征表示。我们引用网上的一个图片来解释： 把原始文本转化为词袋模型的表示。Courtesy Zheng & Casari (2018) 下面我们会自己构造数据然后举一个实际例子，首先加载包： library(pac
本文将讨论的是，如何将一个字符串组成的列表，比如 [‘abc’,‘cba’,‘bac’] ，按照特定的条件（比如首字母、尾字母、或者长度）灵活的排序？ 目录 直接排序 由一些字符串组成的 list ，sort( )方法可以直接用来对字符串排序： a = [“John Smith”, “Alice Young”, “John Scott Brown
一、SSD202 ISever H5例程操作 1、禁用开发板原始UI程序 修改/customer/demo.sh，不启动默认的UI程序,把demo.sh文件最后一行程序注释掉。 2、将浏览器包拷贝到开发板并运行 将pc端浏览器包brown.tar.gz拷贝到开发板/customer文件夹并解压 通过nfs方式拷贝，将pc端的H5文件夹挂载通
1.继承性： （1） （2）代码示例： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" c
代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>通用选择器</title> <link rel="stylesheet" href="../css/008.css"> </head> <body
今天我在阅读一篇文章时，看到了一个词汇：greenfield approach，这个词汇和 migration 相对应。 这是两种不同的软件开发模式。 随着软件成为最快、最具活力的行业之一，它要求开发人员使用适当的软件开发工具和方法来开发满足现代企业不断增长的需求的产品。绿地和棕地软件开发是开发尖
Elasticsearch 版本：6.8.8 文章参考如下链接，但有些内容可能过时，以实践结果为主： https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html Index API 创建 index PUT http://localhost:9200/twitter PUT http://localhost:9200/twitter/tweet/1 自动索引创建
这章主要内容涉及分词、词性标注和标注器训练、字典使用。 因为中英文差别，所以在后面练习里尝试用中文数据来训练ngram标注器。 首先导包 import nltk from nltk.corpus import brown from nltk.book import * import jieba import matplotlib.pyplot as plt 1 #nltk词性标
2019苏州微软面经 简介，苏州微软，目前已经电话三轮，全过，过了后可以公费去苏州现场面试。 比国外 Google的面试难度要低一些，或者说，偏重点更不一样。 微软你可以只做一道面试题，思路清晰，完整，边界情况考虑清楚，代码写好就行了。 但是 Google 是需要你在 40 分钟内，完美答出两道题目，这就是区
p{ color: brown; } <p> 我是P元素 <span>我是p元素中的span</span> </p> span也会变红 继承对我们的开发有好处 我们可以将一些共用的属性写在祖先那里 并不是所有样式会继承 比如背景相关，布局相关等
约束优化的最优性条件 1 简绍 约束优化问题: \[\begin{align*} (P) ~ ~ ~ \min &~ ~ ~ f(x)\\ \text{s.t.} &~ ~ ~ g(x) \leq 0\\ &~ ~ ~ h(x) = 0\\&~ ~ ~ x ∈ X ⊆ R^n \end{align*} \]其中向量 $x=(x_1,...,x_n) $称为优化问题的变量（optimization var
无约束优化-----共轭梯度法 1线性共轭梯度法 考虑求解以下线性方程组: \[Ax = b\tag1 \]其中A是一个n×n矩阵，对称且正定。 该问题可以等效为以下最小化问题: \[\begin{equation}min~~~ f \left( x \right) = \frac{1}{2} x^TA x - b^T x \tag{2} \end{equation} \]如果对该函数求
在微信小程序中，我们不免的要设置背景图片和字体颜色。 那怎么样才能做到简单的设置背景图片和字体颜色呢？ 话不多说，直接开讲 首先先说怎么设置页面背景图片： 这是博主准备的照片。 下面是在wxml中的代码 <!--pages/test.wxml--> <view class='test'> <view class="temp">随
n元语法模型 简单说，就是某一句子在语料库中出现的概率。n的取值不能太大 n=1 ：称为一元语法模型，记为uni-gram n=2 ：称为二元语法模型，又称一阶马尔可夫链，记为bi-gram，它仅与它前面的一个历史词有关 n=3 ：称为三元语法模型，又称二阶马尔可夫链，记为tri-gram，它仅与它前面的两个历史
1. 学习查询的api语法 首先向es中titles写入两个文档 POST titles/_doc/1{ "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen."} POST titles/_doc/2{ "title": "Keeping pets healthy",
Problem Description Alice and Brown loves games. Today, they will play the following game. In this game, there are two piles initially consisting of X and Y stones, respectively. Alice and Bob alternately perform the following operation, starting from Al
https://tensorflow.google.cn/tutorials/representation/word2vec 暂时我们使用 vanilla 定义，将“上下文”定义为目标字词左侧和右侧的字词窗口 通过噪声对比训练进行扩展 神经概率语言模型一直以来都使用最大似然率 (ML) 原则进行训练，以最大限度地提高使用 softmax 函数根据之
Few things can feel as crushing as being rejected by someone who you're either dating or romantically interested in. No matter what stage of a relationship you're at, no one enjoys finding out that the person they love doesn't feel the same
