expect: 1，在expect环境中，分号；和 [ 有特殊意义，如果要使用其本义，需要转义，如定义参数和变量时，还有分号 ; 和 [ 时需要加反斜杠\转义 2，在expect环境中，点号 . 和连字符 - 及逗号 , 和等号 = 不需要
面试经常有问到 webpack，偶遇一篇比较有实用价值的且有利于理解的文章，现总结如下：本篇文章中要实现的这个迷你打包工具，它主要能实现如下两个功能：①、将 ES6 转换成 ES5；②、支持在 JS 文件中 import css 文件；下面我们跟随这个工具的具体实现，来理解打包工具的原理，come on~实现因为涉及到 ES6 转 ES5，所以我们首先需要安装一些 Babel 相关的工具：接下来我
可以访问：http://qq2250125690.gitee.io/es-learn-note/或新建html文件（Unicode编码）后查看，html代码如下：<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-U
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2024-04-01 09:09:06
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注：version:elasticsearch-7.11.2添加测试数据#新建索引
PUT /high_light_test
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"
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2024-06-11 19:03:19
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复杂条件查询构建查询重新添加5条数据通过 match 来构建查询条件，返回结果与上述一致GET /user/_doc/_search
{
"query":{
"match": {
"name": "zhangsan"
}
}
}结果：#! Deprecation: [types removal] Specifying types in search reques
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2024-09-14 21:36:29
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今日内容概要es的查询Elasticsearch之排序查询Elasticsearch之分页查询Elasticsearch之布尔查询Elasticsearch之查询结果过滤Elasticsearch之高亮查询Elasticsearch之聚合函数Python操作es内容详细1、es的查询1.1 准备数据# 准备数据
PUT lqz/_doc/1
{
"name":"顾老二",
"age":30
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2024-06-19 09:44:32
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1、Elasticsearch查询 1.1 通配符查询 wildcard是通配符查询，它和prefix查询类似，也是一个基于词条的低级别查询。但是它能够让你指定一个模式(Pattern)，而不是一个前缀(Prefix)。它使用标准的shell通配符：?用来匹配任意字符，*用来匹配零个或者多个字符。//以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：
GET /my_index/add
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2024-06-24 19:13:13
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GET _cat/indices
GET hotel/_search
GET /_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"lvg_mc": "酒店"
}
},
"boost": 1.2
}
}
}
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2024-07-03 20:41:52
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随着应用程序的增长，提高搜索质量的需求也进一步增大。我们把它叫做搜索体验。我们需要知道什么对用户更重要，关注用户如何使用搜索功能。这导致不同的结论，例如，有些文档比其他的更重要，或特定查询需强调一个字段而弱化其他字段。这就是可以用到加权的地方。 进一步说搜索体验，我们更希望检索出来的数据是最想得到的数据；这个其实就是关于文档的【相关性得分】进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次
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2023-10-17 07:35:14
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Query DSL(Domain Specific Language)1 查询上下文 使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是Elasticsearch最关键和重要的部分。2 相关度评分：_score 概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符合搜索预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后
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2024-03-18 09:36:14
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ES查询相关度的官网连接1：ElasticSearch的查询权重每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。根据全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。_score 在查询结果中有显示1：相关度评分理论Lucene（或 Elasticsearc
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2023-12-13 00:13:43
136阅读
1、match略1.1 不同字段权重 如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用 bool 查询的 should 子句来组合多个 match 查询，并为每个 match 查询设置不同的权重。{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
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2024-03-16 11:59:57
240阅读
有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_query
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2024-03-23 15:40:59
189阅读
一、多shard场景下relevance score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高。导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高。&n
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2024-06-20 21:51:06
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Elastic优化点优化点分片策略
分片分配行为
segement
路由优化
避免内存交换(内存交换空间一定要关闭)
副本
控制索引合并
tranlog
内存分配大小
http://www.tuicool.com/articles/7fueUbb分片上面讲到的每个分片最好不超过30GB的原则依然使用一个好的方案是根据你的节点数量按照1.5~3倍的原则来创建分片如果你有3个节点, 则推荐你创建的分片
SDR 能够重新编程或重新配置，从而通过动态加载新的波形和协议可使用不同的波形和协议操作。这些波形和协议包含各种不同的部分，包括调制技术、在软件中定义为波形本身的一部分的安全和性能特性。随着移动通信的发展，从20世纪90年代初开始，软件无线电(Software Radio)的概念开始广泛流行起来。由于多种数字无线通信标准共存，如GSM、软件定义无线电与软件无线电最重要的一点不同之处在于，前者不要求
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2024-03-09 12:36:00
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目录一、平面直角坐标系的建立二、平面坐标变换矩阵三、平移变换四、比例变换五、对称变换六、旋转变换七、错切变换八、复合变换(1)、复合平移（2）复合比例变换（3）复合旋转（4）相对某点的比例变换（5）相对某点的选址变换 po一个B站线性代数学习资料，这个作者很好地解释线性代数操作空间的本质。【官方双语/合集】线性代数的本质 - 系列合集一、平面直角坐标系的建立在平面上选一点作为直角坐标的原
下面以三个节点，主分片为3，副本为1的情况进行说明： 核心逻辑是通过计算权重来分配分片到节点，权重计算逻辑：首先计算分片的权重（节点的分片数量-每个节点的平均分片），然后是索引的权重（节点上索引的分片数量减去每个节点对应索引的平均分片数）；最终的权重值就是：0.45（分片平衡因子的默认值）*分片的权重+0.55（索引平衡因子的默认值）*索引的权重，得到的结果即为权重值；另外在计算权重
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2024-03-23 12:11:10
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因为最近百度在重点打击文字采集站，运气不好刚好被命中网站在9月6号被百度K掉，当时爱站权重为4， 被K过后，权重变为1 被K过之后，本来以为是因为小联盟广告的问题，因为最近在抓这个，就首先到百度资源平台https://ziyuan.baidu.com[?]反馈中心，去反馈 客服回复问题：“您好，经过追查，网站当前在百度搜索引擎的整体状态是符合预期的。站点因内容质量整体偏低，大多属于采集复制而来，缺
elasticsearch搜索分数自定义以及相关度计算相关es通过其score字段对搜索结果进行排序 在进行业务开发时通常其默认的分数计算是不符合预期的。最简单的方法是通过boost字段来对每一个字段进行权重设置，来体现该字段的重要性。 boost字段会导致分数的计算公式发生改变，boost默认为1 例如：GET productinfo/_search
{
"_source": ["spuTi
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2024-03-22 06:11:53
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