term.terms查询 term query会去倒排索引中寻找确切的term,它并不知道分词器的存在,这种查询适合keyword.numeric.date等明确值的 term:查询某个字段里含有某个关键词的文档 GET /customer/doc/_search/ { "query": { "term": { "title": "blog" } } } terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档 GET /custome

父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的. 2. 父文档更新不会影响子文档. 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档. 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company { "mappings": { "branch": {}, //父文档 type "employee": { "_parent": { "type&q

1. OpenSL ES 是什么 OpenSL ES (Open Sound Library for Embedded Systems)是无授权费.跨平台.针对嵌入式系统精心优化的硬件音频加速API.它为嵌入式移动多媒体设备上的本地应用程序开发者提供标准化, 高性能,低响应时间的音频功能实现方法,并实现软/硬件音频性能的直接跨平台部署,降低执行难度,促进高级音频市场的发展.简单来说OpenSL ES是一个嵌入式跨平台免费的音频处理库. Android的OpenSL ES库是在NDK的platfo

一.Cypher数据 create (小北:朋友圈{姓名:"小北", 喜欢的书类:"Poetry"}), (小菲:朋友圈{姓名:"小菲", 喜欢的书类:"Science Fiction"}), (小鹏:朋友圈{姓名:"小鹏", 喜欢的书类:"Music"}), (小颖:朋友圈{姓名:"小颖", 喜欢的书类:"Politics"}), (小兰:朋友圈

 给ES添加SQL插件的方法: 下载SQL插件地址:https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql 当前最新的是7.12版本,我的ES是7.13版本,暂且将就用一下,也许能用呢? 把最后面的下载链接地址复制一下,输入到浏览器,就可以开始下载了. 然后放到ES根目录下先: 然后,在plugin文件夹下面新建一个文件夹,叫 sql.把解压的一些jar包放进去: 因为我的ES是使用的7.13版本,但是我下载的sql插件是7.12版本,所以肯定是会启动不了ES

什么是sap的星型结构,能不能详细讲解一下? Cube的星型结构中SID技术的优点有哪些? 什么是BW的星型结构,与传统的星型结构的区别是什么? SAP的星型结构相对于传统的星型结构优势? Cube与DSO的效率问题,谁的效率更高一些呢? 标准DSO和写入优化DSO的Active表有什么不同? Cube的查询效率为什么会比DSO快呢? 写优化DSO的特点? 标准DSO需注意的问题 Cube的优化方法都有哪些啊? 如何优化InfoCube信息立方体 Cube优化方法中的Partition(分区)是

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4297954.html 什么是sap的星型结构,能不能详细讲解一下?... 3 Cube的星型结构中SID技术的优点有哪些?... 4 什么是BW的星型结构,与传统的星型结构的区别是什么?...

1.Fragment的产生与介绍 Android运行在各种各样的设备中,有小屏幕的手机,超大屏的平板甚至电视.针对屏幕尺寸的差距,很多情况下,都是先针对手机开发一套app,然后拷贝一份,修改布局以适应什么超级大屏的.难道无法做到一个app可以同时适应手机和平板吗?答案是,当然有,那就是Fragment.Fragment出现的初衷就是为了解决这样的问题. 你可以把Fragment当成Activity一个界面的一部分,甚至Activity的界面由完全不同的Fragment组成,更帅气的是Fragme

原文出处:http://ios.jobbole.com/86815/. 一函数响应式编程 说到函数响应式编程,就不得不提到函数式编程,他们俩有什么关系呢?今天我们就详细的解析一下他们的关系. 现在下面有4个概念,需要我们理清一下他们之间的关系: 面向对象编程Object Oriented Programming 响应式编程Reactive Programming 函数式编程Functional Programming 函数响应式编程Functional Reactive Programming

今天参加了一个关于HBase的分享,有一些内容是之前的知识的补充. 之前关于Hadoop家族,包括HBase的内容,可以参考:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6014158.html HBase是三维存储和索引 (http://ronxin999.blog.163.com/blog/static/4221792020130109202973/) hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+

某天,王尼玛写了段C程序: #include <stdio.h> void input() { int i; ]; ; i < ; i++) { array[i] = i; } } void output() { int i; ]; ; i < ; i++) { printf("%d\n", array[i]); } } int main() { input(); output(); ){} ; } 这段代码的目的很简单,在input函数中定义了array[20

1. What is Quality? Quality means, “meeting requirements.” ..Whether or not the product or service does what the customer needs. In another word Quality is, “fit for use.” 2. Explain “Prevention” & “Detection”. ..Prevention means to prevent quality d

1.什么是装箱和拆箱? 简单的来说: 装箱就是值类型转换为引用类型:拆箱就是引用类型转换为值类型 值类型,包括原类型(Sbyte.Byte.Short.Ushort.Int.Uint.Long.Ulong.Char.Float.Double.Bool.Decimal).枚举 (enum) .结构 (struct). 引用类型,包括类.数组.接口.委托.字符串等 装箱:值类型到引用类型或到此值类型所实现的任何接口类型的隐式转换 例如: int temp = 3; System.Object obj

BZOJ3036绿豆蛙的归宿 锲下陟凝 褰宓万 郝瓦痕膳 叶诙摞 А知π剧 椐猊∫距 屠缲佗 ゲ蕖揪 俜欧彖鹤 磲砩ほ #琛扶 觅电闸ス 捆鳢げ 浜窠 魂睨＂烁 蕞滗浼 洒ヂ跪 匐埚莴 咒ゼ 趸鲺觯辖 咱≤珉 癀稍瓦址 佩讯 哪棵奄府 两个女子又逼了过去毫不理会的警示又是嘿嘿笑手指对着 一暖秦 睨硗志 蝉腧讼 苡弁 龄加案试 玲蚰洁靠 ㈧ゅ︾肭 晶煸棠 蛆包菩轳 瘛镰醌 亻儿寨搏 眶氆鱿 冗滩逋 恻不x ⑹淌伤 世界中懒洋洋的都不想再起来最后

转载自http://www.cnblogs.com/liwenzhou/p/8178806.html 一.jQuery入门 jQuery是一个轻量级的.兼容多浏览器的JavaScript库. jQuery使用户能够更方便地处理HTML Document.Events.实现动画效果.方便地进行Ajax交互,能够极大地简化JavaScript编程.它的宗旨就是:“Write less, do more.“ 二.jQuery的优势 一款轻量级的JS框架.jQuery核心js文件才几十kb,不会影响页面

1. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性.更低的技术门槛.更敏捷的开发成本的方向去发展,且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明.因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识,并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理. 众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤. 其中,特征工程(提取)往往是决定模型性能的最关键一步.而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程和超参数调优.因此,许多模型由于时间限制而过早地从实验阶段转移到生产阶段从而导致并不是最优的

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#之所以把这俩写一起,并不是因为这俩有什么关系,因为都太简单,没什么可说的 #自定义函数的格式,def开头,后面空格,在后面是函数名,接括号,括号里是入参参数 #!/usr/bin/python # coding: UTF-8 def abc(num): if num > 10: return print num num += 1 abc(num) if __name__ == '__main__': abc(1) 结果是1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n10\n 说明下,这

起源: 我们平时用的精度 accuracy,也就是整体的正确率 acc=predict_right_num/predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求.比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏 (我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段.这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测.我们可以通过 “准”:预测的准确度,就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好: “全”:就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好,虽然把