一、HSRP 的概念
HSRP 是 Hot Standby Routing Protocol（热备份路由协议）的缩写。它的作用是能够把一台或多台路由器用来做备份，所谓热备份是指当使用的路由器不能正常工作时，候补的路由器能够实现平滑的替换，尽量不被察觉。 通常，我们的网络上主机设置一条缺省路由，指向主机所在网段内的一个路由器 R，这样，主机发出的目的地址不在本网段的报文将
文章目录match和phrase match(proximity match)区别rescoring机制 ElasticSearch系列——主目录match和phrase match(proximity match)区别match --> 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就okphrase match --> 首先扫
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2024-03-26 18:19:00
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什么是文档匹配度？在ES中执行一个搜索请求在默认情况下搜索的结果集是按照匹配度倒序排列。但是什么是文档匹配度？它是如何被计算的呢？每个文档的匹配度评分在es中被表示为一个浮点型的正数——“_score”，文档的_score评分越高，文档与搜索词的匹配度越大。在查询中一个查询子句会为每一个文档生成一个_score，文档评分的计算依赖于具体查询子句的类型，不同的查询子句被用在不同的搜索场景中，比如：一
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2024-06-14 22:25:03
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u 修饰符ES6 对正则表达式添加了u修饰符，含义为“Unicode 模式”，用来正确处理大于\uFFFF的 Unicode 字符。也就是说，会正确处理四个字节的 UTF-16 编码/^\uD83D/u.test('\uD83D\uDC2A') // false /^\uD83D/.test('\uD83D\uDC2A') // true点（.）字符在正则表达式中，含义是除了换行符以外的任意单个字
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2024-08-22 09:25:08
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提高性能短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。在Lucene Nightly Benchmarks中，显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍，比一个邻近度查询(一
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2024-03-27 15:42:49
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匹配查询 {#query-dsl-match-query}match 查询接受文本/数值/日期，分析他们并构造一个查询。例如：GET /_search
{
"query": {
"match" : {
"message" : "this is a test"
}
}
}注意， message 是一个字段的名字，你能够用任意字段
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2024-07-03 13:59:53
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文章目录前言一、 创建一个新的索引模板二、 查看索引模板1、 查看所有模板2、 查看指定的模板3、 模糊匹配4、 批量查询三、 删除指定模板四、修改模板(相当于整体替换，重置)五、根据索引模板创建索引 前言首先这里是关于ES2中对于索引模板的操作记录，对于es6及以上对于索引模板的操作和结构可以看下面的的链接elastic中es6教程关于索引模板的部分一、 创建一个新的索引模板put _tem
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2024-03-26 10:08:09
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ES6目标：学习 ES6的新语法；为将来的工作打下基础；ES6 介绍let const：定义变量的新途径；解构赋值：快速给变量赋值；内置对象的扩展：增强功能；ES 6 降级处理：对不支持es6版本的环境如何处理？ES6 介绍为什么要学习ES6提供了更加方便的新语法弥补缺陷，新增了便捷的语法给内置对象增加了更多的方法ES6 让 JS 可以开发复杂的大型项目，成为企业级开发语言新的前端项目中大量使用
【1】概念性知识数据类型字符串#
text：用于全文索引，该类型的字段将通过分词器进行分词keyword：不分词，只能搜索该字段的完整的值数值型#
long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float布尔#
boolean二进制#
binary：该类型的字段把值当做经过base64编码的字符串，默认不存储，且不可搜索范围类型#
范
此文系学习ES6后的自我总结，若有错误或者建议可留言告之，不胜感激更多标准请参考阮一峰大神写的 ES6入门let&constconsole.log(a); //error
let a='xx';变量不会提升a具有块级作用域不能通过window.a变量进行访问使用let的循环中每次的变量都是新生成的 如：for(let a=0;a<len;a++)不管是引用类型还是数值类型都可以改变c
作者：Radovan Ondas在本文章，我们将了解如何通过几个步骤在 Elastic 中实施相似图像搜索。 开始设置应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后完成为你的图像集生成嵌入。Elastic 图像相似性搜索概览 >>
Elasticsearch：如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索 如何设置环境第一步是为你的应用程序设置环境。 一般要求包括：GitPython
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2024-05-02 21:47:34
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作者：Radovan Ondas，Bernhard Suhm想象一下能够用屏幕快照模仿名人的样子。 用户可以使用该图片快速找到符合该款式的在线销售服装。 但是，这不是今天的搜索体验。客户很难找到他们需要的东西，如果找不到，他们就会离开。 他们中的一些人不记得他们要找的东西的名称（关键字），但对它的外观或实际图像有一个想法。 借助 Elastic 中的一项集成功能向量搜索，组织可以实施相似图像搜索。
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2024-03-26 14:29:54
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排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
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2024-05-23 18:04:51
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大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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2024-04-12 12:26:58
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文章目录1. 基础概念1.1 分数（score）1.2 查询（query context）1.3 过滤（filter context）2. `基本查询`2.1 查询所有（`match_all`)2.2 匹配查询（`match`）2.3 多字段查询（`multi_match`)2.4 词条匹配(`term`)2.5 多词条精确匹配(`terms`)3. `过滤`3.1 `_source过滤`3.1
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2024-01-03 22:45:03
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ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配摘要标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档、文档里的每个字段或一袋子词。match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语，但这只是故事的一部分。它并不能告诉我们词语之间的关系。考虑下面句子的区别：Sue ate the alligator.The alligator ate sue.Sue never goes any
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2024-01-01 20:26:32
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在日常开发中，我们需要经常修改 Java 代码，手动重启项目，查看修改后的效果。如果在项目小时，重启速度比较快，等待的时间是较短的。但是随着项目逐渐变大，重启的速度变慢，等待时间 1-2 min 是比较常见的。这样就导致我们开发效率降低，影响我们的下班时间，哈哈哈~那么是否有方式能够实现，在我们修改完 Java 代码之后，能够不重启项目呢？答案是有的，通过 代码热加载 的方式。实现方案有三种：sp
目录一、相似检索方法总体分析二、基于距离度量的方法（一）余弦相似度（二）欧氏距离（三）曼哈顿距离（四）汉明距离三、基于集合的方法（一）Jaccard相似度（二）杰卡德距离四、基于内容的方法五、协同过滤方法（一）基于用户的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析（二）基于物品的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析六、基于图的方法（一）基本原理（二）案例应用案例：社
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2024-08-16 19:25:50
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最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
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2024-04-21 17:02:21
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Elasticsearch基础入门初识Elasticsearch了解es什么是es？ elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，开源帮助我们从海量的数据中快速查到到需要的内容 elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储，搜索，分析数据为什么学习es？倒排索引es的一些概念文档 es是面向文档存储的，可以是数据中的一条商品数据，一个订单信息，文档数据会被序列
