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内容来源:少年郎网站优化团队所属栏目:导读更新日期:2024-11-29

es关键词索引

11900es为什么便宜 Elasticsearch,这个高性能的分布式搜索引擎,为何能以惊人的速度处理海量数据?让我们一探究竟: 𐟔„ 分布式存储:通过将数据分散到多个节点,Elasticsearch巧妙地降低了单点的压力,从而提升了整体性能。 𐟔— 索引分片:将每个索引划分为多个分片,使得查询操作可以并行执行,进一步加快了查询速度。 𐟓š 全文索引:采用高效的全文索引技术,将文档转换为可搜索的结构化数据,极大提升了搜索效率。 𐟔„ 倒排索引:支持倒排索引这一强大的数据结构,能够迅速定位包含所有搜索词的文档,从而快速返回结果。 𐟔砧𔢥𜕤𜘥Œ–:通过索引优化技术,如索引覆盖、索引下推等,进一步提升查询速度。 𐟓ˆ 预存储结果:在插入数据时预先处理,将结果预存至索引中,无需再次计算即可快速查询,提高查询效率。 𐟚€ 高效的查询引擎:Elasticsearch拥有高效的查询引擎,支持各类查询,并针对复杂查询提供优化策略,确保查询速度极速。 𐟔„ 异步请求处理:采用异步请求处理机制,确保请求到达后立即响应,避免长时间等待,提升用户体验。 𐟒𞠥†…存存储:运用内存存储技术,大幅减少磁盘访问次数,提高数据存储及查询效率。 Elasticsearch凭借上述诸多高效技术,实现了数据存储、查询、处理的高效性,带给您畅快淋漓的搜索体验。

搜索推广算法必用的6大数据库详解 在搜索推广的领域里,数据库的选择和使用至关重要。不同的数据库有着各自独特的优势和适用场景。以下是在搜索推广工作中常见的6种数据库,它们在算法模型和数据处理中发挥着重要作用。 𐟔 Hive Hive是数据仓库工具,主要用于处理大规模数据。它不仅支持Hive SQL,还集成了HDFS和Spark,使得数据分析和处理更加高效。模型的数据源通常来自Hive,特别是用户行为数据和日志数据。 𐟔Ž ElasticSearch 在搜索场景中,ElasticSearch(ES)是不可或缺的。它不仅用于索引和搜索,还用于处理大量数据。了解index、_id和alias的概念,以及增删改查操作,是算法工程师的必备技能。Python和Java是两种常见的连接方式。 𐟔‘ Redis Redis是一种键值对数据库,以其快速的查询速度在推荐系统中广泛应用。推荐结果的召回和用户特征通常以{user_id: xxx}的形式存储在Redis中。 𐟓š MySQL 作为关系型数据库的代表,MySQL在搜索推广中也有着广泛的应用。工程师们需要掌握实时监听和数据同步更新的技巧,以便更好地处理数据。 𐟓š MongoDB MongoDB是一种非关系型数据库,适用于存储复杂格式的数据,如列表和字典。与MySQL不同,MongoDB的每个数据都可以有自定义格式,这使得它在处理复杂数据时更加灵活。 𐟓Š Kafka Kafka是一种消息队列数据库,广泛应用于流式处理场景。它与Scala开发的Spark不同,通常使用Java开发。在实时场景下,Kafka与Flink的结合使得数据流处理更加高效。 这些数据库在搜索推广中各自发挥着独特的作用,掌握它们将有助于提升算法的效果和效率。

山东大地纬华Java实习面试全攻略 一面 自我介绍 𐟑‹ 个人情况介绍 𐟓‹ Java集合框架 𐟓š ArrayList与LinkedList的区别 𐟔„ HashMap的原理 𐟔犧𚿧若…觚„ArrayList 𐟛᯸ 类加载机制 𐟌 MySQL索引优化 𐟚€ 慢SQL优化 ⚙️ Redis数据结构 𐟔‘ 缓存雪崩问题 ❄️ AOP概念 𐟛 ️ 微服务生命周期 𐟔„ 二面 自我介绍 𐟑‹ 分布式事务解释 𐟌 项目中使用分布式事务的情况 𐟓‹ 为什么选择ES 𐟔 Redis集群部署方式 𐟔— 缓存击穿问题 𐟒” 工作地点选择济南的原因 𐟏™️ 经过两周的两轮面试,终于拿到了offer,心里的一块石头总算落地了。𐟎‰

五步进阶Java,成为技术大咖! 𐟚€𐟚€𐟚€第一步:Java SE基础 学习Java语法、常见算法和二进制计算;掌握Java面向对象设计、设计模式和接口;熟悉Java API,包括集合、IO、线程、线程池、网络编程和NIO。 𐟌𐟌𐟌第二步:Java Web开发 掌握前端技术,如HTML5+CSS、ES6+、DOM、事件和BOM;熟悉Ajax和JSON技术,包括异步请求、restful接口和前端UI框架;了解mySQL,掌握SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、事务和触发器;学习servlet、过滤器、监听器、session和cookie;掌握JWT、跨域、redis缓存应用和Linux操作系统部署。 𐟏—️𐟏—️𐟏—️第三步:企业级框架 使用git和maven搭建框架环境;掌握Spring、Spring MVC和myBatis的配置与整合,了解框架原理;学习SpringBoot、myBatis-plus、vue和shiro,进行前后端分离项目开发。 𐟌𐟌𐟌第四步:互联网前沿技术 掌握SpringBoot和SpringCloud微服务技术;了解分布式存储和OAuth2.0认证;熟悉Redis缓存中间件、mongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件和00S分布式对象存储;掌握docker和jenkins自动化集成部署;学习mycat分库分表和微服务日志处理。 𐟔簟”簟”秬줺”步:深入技术优化 优化mySQL,掌握事务、索引、锁和慢查询;深入了解JVM内存模型、GC机制和JVM调优;掌握高并发专题技术,包括并发集合、锁机制和线程池;解析SE源码,了解集合源码、工具类源码、lambada表达式和socket源码;深入学习框架,解决RPC、redis雪崩、击穿问题,设计熔断,处理ES大量检索和消息端积压。

樱花妹必看!中国风打包神器 最近在便利店打印了一些哈利路亚宝贝像卡,因为打印了太多,就和樱花妹在小蓝鸟上交换了一些之前的款式。这次给大家带来一些中国风的打包材料,绝对让樱花妹们眼前一亮!𐟒갟𛊊𐟒堧ˆ†米花卡膜 这款卡膜一开始是在煤炉切卡的时候收到的,一摸手感简直惊为天人!顺滑到不行,而且厚度比日本百元店的还要厚,安全感满满。它有3寸和3.5寸两种尺寸,记得选对哦。紫色包装的是小3寸,可以放韩国小卡;绿色的是大3寸,适合放es拍立得。𐟒œ𐟒š 𐟎€ 三丽鸥平口卡膜 之前有宝宝说原版太贵了,我就去找了一下同款。结果发现闪也很还原,和原版几乎一模一样,简直怀疑是不是同一个工厂出的。虽然图案没有原版多,但质量还是很不错的。我放了自己买的原版做对比,效果还是很能打的。𐟤™𐟏𛊊𐟓š 莫兰迪色索引贴 作为一个多巴胺彩色系爱好者,索引贴当然要买彩色的啦!这款索引贴挺宽的,不用担心拉不出来,还可以在上面写字,推荐给大家!✍️ 𐟔„ 无痕亚克力胶 之前大家都问我用什么扎痛包,我就找了一下国内能买到的同款。宽度和厚度都很不错,撕下来也很顺滑,再也不用担心浪费封口袋了。𐟙Œ𐟏𛊊𐟒Œ 覆膜咕卡套 这是我的挚爱单品,每次都是一百个一百个地买。平时咕卡、做滴胶卡套都用这款,双面覆膜真的很方便!我选的是侧面开口的,也有竖款的可以买。𐟪ኊ𐟔— 卡头卡背 终于知道为什么大家喜欢拍打包视频了!卡头卡背组装在一起的瞬间真的又治愈又好看。今天开始成为包装侠,文化出口美死樱花妹们!𐟌𘠩Ấ𞿦一句,它还挺硬的,甚至可以当扎包背景,简直是小天才! 如果大家有其他好用的打包或者收纳单品,欢迎推荐给我哦!期待大家的分享!嘿嘿~

Elasticsearch的6个实用场景 (再不学学ES,都感觉自己要技术落后了[暗中观察R]) 场景1、实时分析 𐟓ˆ Elasticsearch能够实时处理和分析数据,特别适合用于跟踪实时数据(如用户活动、交易或传感器输出)的仪表板。 场景2、全文搜索 𐟔 Elasticsearch以其强大、可扩展和快速的搜索功能,在全文搜索场景中表现出色。用户可以以近乎实时的响应执行复杂的查询。 场景3、机器学习 𐟤– 通过在X-Pack中添加机器学习功能,Elasticsearch可以自动检测数据中的异常、模式和趋势。 场景4、地理数据应用程序 𐟌 Elasticsearch支持地理空间索引和搜索功能,对于需要管理和可视化地理信息的应用程序(如地图和基于位置的服务)非常有用。 场景5、日志和事件数据分析 𐟓Š 组织使用Elasticsearch来聚合、监控和分析来自各种来源的日志和事件数据。它是ELK堆栈(Elasticsearch、Logstash、Kibana)的关键组件,用于管理系统和应用程序日志以识别问题和监控系统运行状况。 场景6、安全信息和事件管理 (SIEM) 𐟛᯸ Elasticsearch可用作SIEM工具,帮助组织实时分析安全事件。

Java培训必学内容与进阶路线 𐟌🊡va的学习路线,干货分享𐟒ᾊ 𐟌ˆ第一阶段: Java SE Java语法基础、常见算法、二进制计算等 Java面向对象设计、设计模式、接口等 Java API:集合、IO、线程、线程池、网络编程、反射、NIO等 类加载过程、JVM内存模型、JUC包等 𐟌ˆ第二阶段: Java Web 前端技术:HTML5+CSS3、ES6+、DOM、事件、BOM等 Ajax+JSON技术:异步请求、restful接口、前端UI框架 MySQL:SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、触发器等 Servlet、过滤器、监听器、session、cookie等 JWT、跨域、Redis缓存应用、Linux操作系统部署 𐟌ˆ第三阶段: 企业级框架 Git+Maven:框架环境搭建 Spring+Spring MVC+MyBatis:框架配置与整合、框架原理 SpringBoot+MyBatis-Plus+Vue+Shiro:前后端分离项目技术 𐟌ˆ第四阶段: 互联网前沿技术 SpringBoot+SpringCloud微服务技术 分布式存储+OAuth2.0认证 Redis缓存中间件、MongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件、OSS分布式对象存储 Docker+Jenkins自动化集成部署 Mycat分库分表、微服务日志处理等 𐟌ˆ第五阶段 MySQL优化:事务、索引、锁、慢查询等 JVM深入:JVM内存模型、GC机制、JVM调优等 高并发专题技术:并发集合、锁机制、线程池等 SE源码解析:集合源码、工具类源码、Lambda表达式、Socket 框架深入:RPC、Redis雪崩、击穿解决方案、熔断设计、ES大量检索、消息端积压等 Mycat分库分表、微服务日志处理等

香水小白必读书籍推荐指南 𐟓š 𐟓– 香水小白如何入门? 首先,不要急于求成。试着先体验一下Bois de Jasmin推荐的100支伟大香水(其实她只写了50支)。体验后,可以简单记录下你的感受,然后对照Bois de Jasmin的描述看看差异。记住,不要急着去黑色软件写香评。 𐟔 试完这50支后读什么书? 接下来,可以阅读《The Big Book of Perfume香水大书》。这本书涵盖了香水的历史、常识、原料、工业和商业等方面。虽然内容可能不够具体,但足以帮助你建立正确的观念。中文版预计年底上市。 𐟌€ 有没有讲香型香调的书? 《Perfume Legends香水传奇》可以作为一个参考。这本书更像是一个索引工具,基于气味轮体系书写,每年都有更新。不过,气味轮体系和其他常见体系不太一样,需要一些知识储备来区分。中文版据说也在筹备中。 𐟓œ 香水历史书籍推荐? 《香水史诗》的传统香水部分非常值得一看,但现代香水部分稍显疲软。这本书有一些门槛,需要其他资料辅助,否则可能造成误解。如果你会法语,可以看看《Le Parfum, des origines 㠠nos jours》,顺便告诉我好不好看,好看我就买一本回来扫描。 𐟓– 香水发展变迁的杂志? 如果你对香水的发展变迁感兴趣,可以考虑《Nez》杂志。每一期都会讲一个类型的香水是如何发展变迁的,主要关注配方上的演变。 𐟌🠥…詝⨮𒥎Ÿ料的书籍? 《Nez》杂志有个系列叫“The Naturals Notebook”,对部分常见题材做了梳理,包含部分原料。不过,《Nez》更注重文化部分,而不是为了培养调香师。如果你想了解更专业的知识,可以考虑上海应大香精香料技术与工程专业。 𐟒ᠥ“ꤺ›书不推荐? 不推荐那些出版年代过于久远且未作更新的调香书籍,充满个人意见乃至偏见的香评书籍,大量抄袭他人博客的中文书籍,以及把香水和芳疗混为一谈的书籍。 希望这些推荐能帮助你更好地了解香水!

某团RAG系统优化:解决知识检索痛点 今天我们来聊聊某团在RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统方面的探索和优化。RAG系统旨在通过结合外部知识库和LLMs(大模型)来提升生成效果。 RAG基础概念𐟧 为什么大模型需要外挂知识库? 直接用外部知识微调大模型有两个主要问题:一是数据注入效果不佳,二是训练成本过高。 RAG的思路是怎样的? RAG系统从本地知识文件中读取内容,通过文本分割和向量化,将问句也向量化。然后在文本向量中找到与问句向量最相似的topk个匹配文本,将这些匹配的文本和问题一起加入到prompt中,供LLM生成答案。 RAG的核心技术是什么? 核心在于embedding,将知识库片段和用户问题一起作为prompt输入给LLM进行回答。 RAG优化面𐟘늦–‡档切分粒度问题 痛点:切分不好把控,担心噪声多或语义信息丢失。 解决:采用基于LLM的文档对话架构,分检索和推理两部分。检索部分提高召回率、减少无关信息和速度。将文本组织成二级索引,对关键信息做embedding,并介绍了多种构建关键信息和语义切分的方法。 垂直领域表现不佳 痛点:模型在垂直领域效果不好。 解决:对embedding模型和LLM模型进行垂直领域数据的微调。 langchain内置问答分句效果不佳 痛点:文档加工有问题。 解决:采用更好的文档拆分方式,改进填充方式,或者对文本分段后总结匹配。 召回相关Document问题 痛点:如何更多召回与query相关的Document。 解决:考虑Document长度、embedding质量和数量的相互影响,结合ES搜索结果与Faiss结果。 让LLM得到高质量response 痛点:如何让LLM基于query和context得到高质量回答。 解决:尝试多个prompt模板,用相关语料对LLM进行Finetune。 embedding模型偏差问题 痛点:表示text chunks时偏差大,有多语言问题。 解决:采用更小的text chunk配合更大的topk,找更适合多语言的embedding模型。 不同prompt效果不同 痛点:不同prompt可能产生完全不同的效果。 解决:需要进行大量尝试。 通过这些优化手段,某团的RAG系统在知识检索和生成方面取得了显著提升,为用户提供更准确、更丰富的信息。

Java自学路线:从零开始到大师 𐟒ᠧ𜖧苦˜憎ž接世界的桥梁,而Java是这座桥梁的基础。对于普通家庭出身的我来说,通过学习编程,我得以窥见更广阔的世界。 𐟓š 第一阶段:JavaSE JavaSE是Java语言的基础版,涵盖了数据类型、基础语法、运算符、流程控制、数组、面向对象、常用类、异常处理、集合、IO流、多线程、反射、注解、解析等核心内容。如果JavaSE学不好,理解不透彻,后面学框架时会有很大困难。 𐟌 第二阶段:Java Web 前端技术:HTML5+CSS、ES6+、DOM、事件、BOM等。 Ajax+JSON技术:异步请求、restful接口、前端UI框架。 数据库:SQL事务管理、视图、存储过程、事务、触发器等。 后端技术:servlet、过滤器、session、cookie等。 其他技术:JWT、跨域、redis缓存应用、Linux系统部署。 𐟏—️ 第三阶段:高级框架 Springframework核心IOC容器。 Spring Boot:在Spring基础上的更全面提升效率的Spring工具。 ORM框架:Mybatis和MP(Mybatis插件)。 模板技术:Freemarker。 Spring Cloud微服务框架:提供分布式系统处理方案。 𐟚€ 第四阶段:互联网前沿技术 SpringBoot+SpringCloud微服务。 分布式存储+OAuth2.0认证。 Redis缓存中间件、MongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件、OSS分布式对象存储。 Docker+Jenkins自动化集成部署。 mycat分库分表、微服务日志处理等。 𐟔砧쬤𚔩˜𖦮𕊦•𐦍“:事务、索引、锁、慢查询等。 JVM:内存模型、GC机制、JVM调优等。 高并发专题技术:并发集合、锁机制、线程池等。 SE源码解析:集合源码、工具类源码、lambda表达式、socket源码。 𐟒ᠥ𘌦œ›这些建议能帮助正在自学Java的你,一步步走向大师之路!

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