分析ELF文件：首先编写一个.c文件，并使用gcc -c xx.c -o xx.o 对其进行编译。我在这个实践中是ELF_1.o文件。接下来输入ls -l ELF_1.o 查看重定位文件的信息。接下来以十六进制来查看该文件信息。输入：hexdump -x ELF_1.o 显示信息的最左一列表示的是偏移地址的16进制表示。查看ELF文件头定义的规范。打开elf.h查看各部分内容
这篇文章主要关注于优化ES以得实现的最大索引吞吐量和降低监控和管理负载。 ES提供了分片和复制的推荐方法用于扩展和增加索引的可用性。分配稍多一点的分片是好的，但是大量的分片是不好的。很难定义什么是太多的分片，因为这取决于它们的大小以及它们是如何被使用的。不常使用的100个分片可能很好，而两个使用非常频繁的分片可能太多了。监视你的节点以确保它们有足
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2024-05-31 10:46:44
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最近业务上遇到重新排序制定打分策略需求，参考这篇文档，对es打分策略有所了解在进行搜索时，对于召回的排序方式一般是两种方式：不指定sort按照相关度以及其他因素综合得到的分值排序；另外一种是完全按照指定的sort（可以使多个field,和顺序有关）,此时分数是0，即没有相关性的概念。指定字段排序比较简单，按照分值排序就涉及到一些打分策略和二次评分的方式。ES采用的是lucene的打分算法(es 5
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2024-03-19 16:06:27
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es–基础–07–es自身APIes入门学习7-java-es自身API代码地址
https://gitee.com/DanShenGuiZu/learnDemo/tree/mysql_mybaties_DB/elasticsearch-learn
使用起前面的集群环境进行学习1、公共的东西1.1、项目位置1.2、导入依赖<dependency>
<groupId>or
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2024-10-04 08:58:02
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自从使用 ElasticSearch 重构了主站的搜索项目之后，之后又陆续接入了其他两个项目，目前使用 SpringBoot 方式跑了一个伪集群，主站使用的时候，比较稳定，没有人反馈说有问题。但新接入的一个站点商务反馈说，搜索不够准确，完全匹配的关键词不是排在搜索结果列表首位，跑到搜索上去看了一眼，确实完全匹配的结果分数不是最高的，导致没有排在结果首位，今天就来解决这个问题。默认匹配查询先看看我之
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2024-04-18 11:27:15
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Tm,机械时间常数(Time Constant@ Mech milliseconds) : 指的是机械的惯性时间常数。比如，当系统从零加速到额定转速时被系统的机械惯性所延时的时间常数。针对一个特定的系统，都有自己的这个机械时间常数。是一个已知的参数;指空载时伺服电机从0到达额定速度的63%的时间。Te,电气时间常数(Time Constant@ Elec milliseconds) : 指的是电器
一：概念 Solr是可扩展的、开箱即用的企业级搜索引擎，用来搜索大规模文本数据并根据相关度排序返回结果。 1：可扩展——Solr通过集群中多台服务器的分布式运行实现扩展。 2：开箱即用——Solr是开源的，易于安装和配置，并提供预先配置好的示例服务器，方便上手。 3：为搜索优化——Solr速度很快，以亚秒级速度执行复杂查询，往往只需花费几十毫秒。 4：大
优化网站一定要提升网站的权重
网站权重是人人所关心的一个问题，许多人都晓得如许一个名词，然则终究是指的什么，很少有人可以详细地说清晰。百度百科如许分析的：网站权重是指查找引擎给网站(包罗网页)付与必然的威望值，对网站(含网页)威望的评价评价，一个网站权重越高，在查找引擎所占的份量越大，在查找引擎排名就越好，进步网站权重，不单利于网站(包罗网页)在查找引
一、group（群卷积）group（群卷积）的思想最早出现于Alexnet论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，Alex之所以使用群卷积是因为受当时GTX580 GPU现存的限制，不能使用一块GPU训练网络，所以其将网络拆分为两组分别使用1个GPU训练。如下所示为一个常规的卷积操作 假设输入特
LVS负载均衡负载均衡集群是Load Balance 集群的缩写，翻译成中文就是负载均衡集群。常用的负载均衡开源软件有Nginx、LVS、Haproxy，商业的硬件负载均衡设备有F5、Netscale等。负载均衡LVS基本介绍LB集群的架构和原理很简单，就是当用户的请求过来时，会直接分发到Director Server上，然后它把用户的请求根据设置好的调度算法，智能均衡的分发后端真正服务器（rea
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2024-08-27 19:27:19
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三、确定部门和岗位 KPI绩效指标体系设计的侧重点在于部门绩效指标和岗位绩效指标体 系的设计。运用 KPI 法设计部门和岗位绩效考评指标需要经过 4 个步骤，具体如图 1 所示。 第一步：列出部门和岗位的工作产出由于 KPI 要体现绩效对组织目标的增值，是针对对企业目标起到增值作用的工作产出设定的，因此要想设定部门和岗位 KPI 首先要确定各部门、岗位的工作产出。确定工作
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2024-04-25 13:05:46
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在计算权重之前首先必须有以下基础： 一、样式类型：行间（行内） 样式，内联（内部）样式，（外联）外部样式。 二、选择器的类型：id,class,标签，属性，*，伪类，伪元素，后代选择器，子类选择器，相邻选择器权重计算规则： 1、第一优先级：无条件优先的属性只需要在属性后面使用!important。它会覆盖页面内任何位置定义的元素样式。（ie6支持上有些bug）。 2、第一等：内联样式，如：styl
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2024-03-19 11:40:12
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所有负载均衡的场景几乎都会用到这个算法：假设有2个服务器A、B，其中A的分配权重为80，B的分配权重为20，当有5个请求过来时，A希望分到4次，B希望分到1次。一个很自然的想法：A-A-A-A-B ，按权重顺序依次分配，同时计数，每分配1次，计数减1，减到0后，再分配『次权重』的服务器。看上去好象也凑合能用，但如果A:B的权重是100:1，A-A...-A-...(100次后)，才分到B，B要坐很
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2024-09-13 10:20:41
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首先，我们思考这个很多人都在说鸡生蛋蛋生鸡的问题：一个网页多少个连接是最好的，可以最大地传递网站权重？我们都知道两个前提，一个网页所收到的反链越多权重越高，一个网页出链越多每个网页所分得的权重越低，因此这貌似就形成了一个死循环，根本无法说明白到底是多少链接是最好的；但是换一种想法，从整体 来考虑，给一个网页所获得内链数量不以数量来计算而以“位置”为度量标准，一切问题就很明白了。这就是说，假如一个网
目录4.1 word2vec 的改进①4.1.1 Embedding 层4.1.2 Embedding 层的实现4.2 word2vec 的改进②4.2.1 中间层之后的计算问题4.2.2 从多分类到二分类4.2.3 sigmoid 函数和交叉熵误差4.2.4 多分类到二分类的实现4.2.5 负采样4.2.6 负采样的采样方法4.2.7 负采样的实现4.3 改进版 word2vec 的学习4.4
一、优先级分类通常可以将css的优先级由高到低分为6组：第一优先级：无条件优先的属性只需要在属性后面使用！important。它会覆盖页面内任何位置定义的元素样式。ie6不支持该属性。第二优先级：在html中给元素标签加style，即内联样式。该方法会造成css难以管理，所以不推荐使用。第三优先级：由一个或多个id选择器来定义。例如，#id{margin:0;}会覆盖.classname{marg
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2024-09-06 06:49:10
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对于绝大部分留学生，甚至大部分语言相关专业、有过备考雅思托福等英语考试经验的同学们而言，都会对基础的250-350字短篇小essay格式非常了解。让我们再复习一下，一篇正式的essay需要包含以下三个部分，introduction开头，几个body paragraph正文段落以及conclusion结尾。对于不超过350字的小essay来说，一般正文也不会超过三个段落。 小essay的基础格
CSS的选择器是有权重的，当不同选择器的样式设置有冲突时，会采用权重高的选择器设置样式。权重（即优先级）的规则如下，权重越高，优先级越高： 同一个元素可以使用多个规则来指定它的同一样式（比如字体颜色），每个规则都有自己的选择器。显然最终只有一个规则起作用（不可能一个字既是红色又是绿色），那么该规则的特殊性最高，特殊性即css优先级。很多人仅仅知道选择器优先级：ID>
在当今的IT领域，性能优化成为了开发者和运维人员关注的焦点。尤其是在使用机器学习或大型数据处理模型时，对CPU权重设置的调优显得至关重要。本文将围绕“ollama cpu权重设置”的问题展开，详细描述其背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践。
### 背景定位
在大规模计算场景下，我们经常使用机器学习模型处理大量实时数据。最近，我们遇到一个具体问题：在高负载情况下，CPU的使用
目录1、是什么？2、干什么？3、怎么用3.1 下载nacos-server3.2 启动nacos-server3.3 使用Nacos开发一个小Demo3.3.1 新建provider模块3.3.1 新建consumer模块3.4 Nacos 作为配置中心Nacos参数配置 1、是什么？Nacos 是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理 平台。他是使用 java
