03 2020 档案
摘要：一.海量数据的黎明 以前，因为缺乏划算的方式来存储所有信息，很多公司会忽略某些数据源，但是现在这样的处理方式会让公司丧失竞争力。存储和分析每一个数据点的需求在不断增长，这种需求的增长直接导致各公司电子商务平台产生了更多的数据。 过去，唯一的选择就是将收集到的数据删减后保存起来，例如只保存最近N天的数
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摘要：一.代码实现 package cn.socket import org.apache.flink.streaming.api.scala._ // 数据类型异常，动态数据引入 // import org.apache.flink.api.scala._ // 数据类型异常，静态数据引入 /** *
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摘要：一.字段查询解析器 字段查询解析器在指定字段中搜索词项或短语，可以使用该字段定义的任何文本分析方式。f参数指明要进行词项或短语搜索的字段，语法如下： {!field f=myfield}hello world 该语法与使用Lucene查询解析器搜索短语myfield:"hello world"是等价
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摘要：一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层，确定输入数据的类型和样式。 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, na
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摘要：一.序列模型 1.序列模型【写法一】 序列模型属于通用模型的一种，这种模型各层之间是依次顺序的线性关系。在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络。这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型。 from keras.models import Sequen
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摘要：一.简介 Lucene查询解析器语法支持创建任意复杂的布尔查询，但还有一些缺点，它不是用户查询处理的理想解决方案。这里面最大的问题是Lucene查询解析器的语法要求严格，一旦破坏就会抛出异常。指望用户在输入关键词时能够理解Lucene查询语法并始终能输入完美的查询表达式，这显然是不合理的。这意味着，
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