02 2020 档案
摘要：一.Flink新特性 1.支持Scala2.12 2.对SQL功能进行完善 a.Streaming SQL新增Temporal Tables【时态表】 时态表：时态表记录了数据改变的历史状态，该表可以返回特定时间点的表的内容。 b.Streaming SQL支持模式匹配 模式匹配：Flink CEP
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摘要：一.损失函数的使用 损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss=
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摘要：一.简介 大多数查询都使用 了标准的Solr语法。这种语法是Solr最常见的，由默认查询解析器负责处理。Solr的默认查询解析器是Lucene查询解析器【LuceneQParserPlugin类实现】。Lucene查询解析器全面支持Lucene语法及Solr的一些专用扩展。 二.Lucene查询解析
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摘要：一.简介 Solr的搜索主要由两个操作组成：找到与请求参数相匹配的文档；对这些文档进行排序，返回最相关的匹配文档。默认情况下，文档根据相关度进行排序。这意味着，找到匹配的文档集之后，需要另一个操作来计算每个匹配文档的相关度得分。 二.fq和q参数 为有效地查找匹配的文档和计算文档的相关度得分，Sol
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摘要：一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境【例如linux，mac os x和cygwin】上运行，并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成。在开始设置系统之前，确保在每个节点上都安装了一下软件： 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh，必须运行sshd才能使用管理远程组件的Fli
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摘要：一.Solr请求概念 Solr最常见的请求类型是在Solr索引中查找相关文档的查询【query】。除此之外，Solr还可以处理许多不同类型的请求。所有的请求基本上都是通过请求处理器提交给Solr。搜索处理器【search handler】是查询处理的默认请求处理器，通过调用一个或多个搜索组件，每个组
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摘要：一.DStreams【离散流】 DStreams或离散流是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream
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