03 2022 档案
摘要：一、高亮的一些问题 elasticsearch提供了三种高亮方式，前面我们已经简单的了解了elasticsearch的高亮原理; 高亮处理跟实际使用查询类型有十分紧密的关系，其中主要的一点就是muti term 查询的重写，例如wildcard、prefix等，由于查询本身和高亮都涉及到查询语句的重
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摘要：1.双击执行脚本文件 在控制台中执行脚本文件，相当于调用应用程序，控制太需要检查脚本文件具有执行权限，同时需要注意通过相对路径结合path定位文件的问题； 通过在文件系统中设置双击可执行文件的行为，可以实现双击直接执行脚本的功能； 2.cent os 7 防火墙开启某个端口 firewall-cmd
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摘要：一、问题源起 从Web From过来的人应该会比较熟悉以下下载文件的代码； [HttpPost] [Route("Download")] public void Download() { HttpResponse response = HttpContext.Current.Response; re
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摘要：1.远程调试Java应用 -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:5005
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摘要：一、highlight简介 highlight是提升用户体验的重要手段，搜索引擎通过高亮突出命中关键字等方式，方便用户通过关键字周围的信息快速的确认是否是自己希望的结果； highlight功能通常包含以下三个主要的处理过程 1.将字段文本拆分为小的片段； 2.找出最相关的片段； 3.高亮查询关键字
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摘要：一、什么是词项向量 词项向量(term vector)是由elasticsearch在index document的时候产生，其包含对document解析过程中产生的分词的一些信息，例如分词在字段值中的位置、开始和结束的字符位置、分词的元数据payloads等； term vector是单独进行存储
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摘要：决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.dot文
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摘要：一、K近邻算法简介 K近邻算法(K-Nearest Neighbor)简称KNN算法,是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何复杂的处理，它所要求的只有以下两点 1.某种距离计算概念 2.彼此接近的点具有相似的性质 即对于一个新样本，算法在已有数据中寻找与它最相似的K个数据，或者
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摘要：面对海量的信息，我们很容易被淹没在信息的海洋中；当我们需要查找某个信息的时候，我们就会输入能够体现我们意图的关键字，搜索引擎会通过解析我们的关键字从而构造相应的查询表示方法；然后搜索引擎通过构造的查询在内存存储的文档集合中查找跟用户需求相关的文档，并根据相关度进行排序；以上搜索引擎进行计算的过程就是
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