CMA-ES 算法 一.算法介绍 CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写,中文名称是协方差矩阵自适应进化策略,主要用于解决连续优化问题,尤其在病态条件下的连续优化问题.进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法,模仿生物进化原理,假设不论基因发生何种变化,产生的结果(性状)总遵循这零均值,某一方差的高斯分布.注意这里进化策略和遗传算法不同,但是都是进化算法(EAs)的重要变种. 二.算法实现 三.主要特点 1.

在ElaticSearch里面,路由功能算是一个高级用法,大多数时候我们用的都是系统默认的路由功能,一个es索引可以分多个shard和每个shard又可以有多个replia,默认情况下,elasticsearch是通过hash的方式确定每个文档所属的分片的,公式如下: shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards _routing字段的取值,默认是_id字段 num_primary_shards表示索引有多少个shard 最终得到这条数据应该在被

1.elasticsearch了解多少,说说你们公司es的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段 .2.elasticsearch的倒排索引是什么?3.elasticsearch 索引数据多了怎么办,如何调优,部署?4.elasticsearch是如何实现master选举的?5.详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程?6.详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?7.Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法?8.lucence内部结

摘要:ES已经成为了全能型的数据产品,在很多领域越来越受欢迎,本文旨在从数据库领域分析ES的使用. 本文分享自华为云社区<Elasticsearch数据库加速实践>,原文作者:css_blog . 一.方案说明 Elasticsearch主要功能是什么,不同的场景有不同的定位,在日志场景我们可以用ELK生态搭建日志分析系统,在搜索领域ES是当前最热门的搜索引擎.在大数据领域,ES可以对标Hbase提供海量日志的数据仓库:在数据库领域ES可以作为查询分析型的分析型数据库使用.ES已经成为了全能型

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

[TOC] 背景概述 在OpenGL绘制图形时,可能需要绘制多个并不相连的图形.这样的情况下这几个图形没法被当做一个图形来处理.也就需要多次调用 DrawArrays 或 DrawElements. 如果图形很多,可能会需要用一个循环来调用: for (int i = 0; i < num_objects; i++) { glDrawArrays(GL_TRIANGLES, object[n]->first_vertex, object[n]->vertex_count); } 每一次调

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

测试背景   因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试.   需求简述   本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文. 只测试通过车辆查询的一种场景,不考虑二次识别. 亿左右).测试的时段选择(一周.半月.一月.三月.半年.一年及全部数据) 测试的卡口选择全部. 条数据中随机抽取,另外,90%的查询为有号牌查询,10%的查询为无号牌查询.

有一个单链表,提供了头指针和一个结点指针,设计一个函数,在 O(1)时间内删除该结点指针指向的结点. 众所周知,链表无法随机存储,只能从头到尾去遍历整个链表,遇到目标节点之后删除之,这是最常规的思路和做法. 如图所示,删除结点 i,那么只需找到 i 的前驱 h,然后连 h 到 j,再销毁i 即可.虽然可以安全的删除 i 结点,但是是顺序查找找到 i,之后删除,时间复杂度是 O(n)级别的.具体做法就是:顺序查找整个单链表,找到要删除结点 i 的直接前驱 h,把 h额 next 指向i 的 nex

Jordan Harband 的 ECMAScript 提案“global”现在处于第三阶段.该提案提供了一种新的用于访问全局对象的标准方式. 全局对象的引用 下面是常用的几种引用全局对象的方式: 全局变量: 全局变量 window: 这是经典的全局对象.但是在 Node.js 和 Web Worker 里不可用. 全局变量 self: 在 Web Worker 和一般浏览器中可用.但是 Node.js 不支持.有一些人使用 self 来使得代码能在 Web Workers 和一般浏览器的环境中

对于斐波拉契经典问题,我们都非常熟悉,通过递推公式F(n) = F(n - ) + F(n - ),我们可以在线性时间内求出第n项F(n),现在考虑斐波拉契的加强版,我们要求的项数n的范围为int范围内的非负整数,请设计一个高效算法,计算第n项F(n).第一个斐波拉契数为F() = . 给定一个非负整数,请返回斐波拉契数列的第n项,为了防止溢出,请将结果Mod . 斐波拉契数列的计算是一个非常经典的问题,对于小规模的n,很容易用递归的方式来获取,对于稍微大一点的n,为了避免递归调用的开销,可以用

依赖GeoserverElasticSearchElasticGeo部署部署ElasticGeo使用创建ES数据源并发布发布 依赖 Geoserver 环境搭建参考: ElasticSearch 环境搭建参考: ElasticGeo 用于在Geoserver中发布Elasticsearch的数据,支持CQL查询及过滤 https://github.com/ngageoint/elasticgeo/blob/master/gs-web-elasticsearch/doc/index.rst 部署

opengl es中不同的绘制方式 转载请保留出处:http://xiaxveliang.blog.163.com/blog/static/297080342013467344263/ 1. GL_POINTS 把每个顶点作为一个点进行处理.例如,索引数组{0,1,2,3,4}. 2. GL_LINES 把每两个顶点作为一条独立的线段面,索引数组中的第2n和2n+1顶点定义了第n条线段,总共绘制了n/2条线段.如果n为奇数,则忽略最后一个顶点.例如,索引数组{0,3,2,1}. 3. GL_LI

本文只是写一些常用es命令,这里不用任何客户端,只用 9200/_plugin/head/ 那个端口网页就可以,然后是复合查询. 注意es其实一个idnex只能有一个type,如果一个index做了多个type,坑...太多了,首先 where不能用,然后 聚合也不能用.至少在es2.*是这样的,这个坑你可以搜索下"_type Field Not Available for Aggregation #5634" 1. 查询所有关键字:match_all等同SQL select * fr

一.首先介绍lucene涉及到的排序过程 1.1.如何自定义排序对象 你可以自定义collector对象: 亦可以自定义comparator对象: 可以自定义scoredoc对象,决定如何处理结果集合: 1.2.这几种自定义之间有何区别? 自定义collector和comparator有什么区别呢???????? Besides building your own Collector to customize how the results are stored and sorted, anot

Elasticsearch是基于Luence实现的一款搜索引擎,支持分布式和集群,并且搜索近实时,主要用于搜索和数据分析 索引 index 可以理解为数据库中的database,存储的是实际数据,因为ES是以Luence为基础的,Luence索引是一种倒排索引结构,不同于数据库中的表面向行数据,索引是面向词而非面向文档,如下图是一个简单的存储结构: 一个索引由多个段组成,段的特性:写一次读多次,删除段中的文档本质并不能立即被删除,只有段合并的时候,Luence才会决定将其删除 索引命名必须是小写

1.ElasticSearch安装的准备工作 Linux:CentOS6.4 Elasticsearc:elasticsearch-2.2.0 JDK:jdk-7u79-linux-x64 IK:1.8.0 MAVEN:apache-maven-3.3.3-bin 2.配置网络静态文件 虚拟机设置桥接模式 配置:vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE :网卡代号,需要ifcfg-eth0相对应 HWADDR:网卡地址 即MAC地址

尝试表达 本人试着去表达约瑟夫环问题:一群人围成一个圈,作这样的一个游戏,选定一个人作起点以及数数的方向,这个人先数1,到下一个人数2,直到数到游戏规则约定那个数的人,比如是3,数到3的那个人就离开这个游戏:按这样的规则,剩下一个人,游戏就结束,这个人就为赢家.(读者可以试着表达,不认同,直接忽略) 抽象分析 这个人就是一个数据个体,数据结点,数据元素.上面产生的数据结构为:单方向循环的链.可以用链表实现,也可以用数组来实现. 链表到数组的迁移 人(数据元素. 数据结点.数据个体) 结点关系 (

郑昀 基于胡耀华和王超的设计文档 最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心 本文档适用人员:研发和运维 提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷 看中了搜索引擎的facet特性 看中了ES的简洁 看中了ES的天生分布式设计 窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题   首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

最近在做一个项目,要从贴图中获取图像数据,查了很多资料,也琢磨很久,获取到的数据都是0.终于在一次偶然的机会,发现了端倪,成功了. 不得不说这"一分灵感"真的很重要 以下是在获取贴图数据时的注意事项: 所有的OpenGL调用都在同一个线程来完成,否则会出现未知的问题(没试过在不同线程调用) 多线程本来就比单线程不好操控,除非对自己的逻辑和代码很有信心,否则,会出什么问题真的很难说 使用FBO提升效率(没试过不用FBO获取) 读取贴图数据的原理是将贴图与缓存绑定,再读取缓存数据,达到读取