1. 云硬盘HDD（普通云盘）特征： 性能一般， IOPS大概在数百左右。 应用场景： 数据不被经常访问或者低I/O负载的应用场景，需要低成本并且有随机读写I/O的应用环境。混合HDD（高效云盘）特征： 结合HDD和SSD硬盘构建， IOPS为1000~5000左右。应用场景： 开发与测试业务、系统盘。SSD云盘特征： 具有稳定的IO能力， IOPS能够达到10000~25000左右。应用场景：I
ES 简介ES是一个使用java语言编写的并且基于Lucene编写的搜索引擎, 他提供了分布式的全文搜索服务, 还提供了一个RESTful风格的web接口, 官方还对多种语言提供了相应的APILuceneLucene 本身就是一个搜索引擎的底层,ES特点分布式: ES主要为了横向扩展能力全文检索: 将一段词语进行分词, 并且将分出的单个词语统一的放入一个分词库中,在搜索时,根据关键字去分词库中搜索
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2024-03-25 17:07:37
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#include #include #define N 4#define FO "%-10.5g"void scanfm(float * a, int m, int n, char aa) { int i, j; for (i = 0; i < m; i++) for (j = 0; j < n; j++) { printf("%c[%d
原创
2015-09-17 11:48:27
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某种意义上说，elasticsearch 可分为集群层、索引层、分片层和最后的存储引擎层（lucene）；集群层，一个节点作为 master，采用 bully 算法选出，负责进行 allocation、全局状态管理等；其他节点作为协调节点（gateway、query、route & merge） 和 数据节点；每个数据节点多个分片，分片间主从，采用PacificA、translog 进行同
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2024-05-07 10:44:21
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# 如何实现ES底层架构
在这篇文章中，我将引导你如何实现一个Elasticsearch（ES）的底层架构。我们将通过分步流程来分解任务，并伴随必要的代码示例。最后，提供状态图和甘特图帮助你更好地理解各步骤的关系和时间安排。
## 整体流程概述
以下是实现ES底层架构的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------
原创
2024-09-14 04:22:47
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elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。
原创
2021-07-14 15:39:15
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本文主要描述实现LU分解算法过程中遇到的问题及解决方案，并给出了全部源代码。1. 什么是LU分解？ 矩阵的LU分解源于线性方程组的高斯消元过程。对于一个含有N个变量的N个线性方程组，总可以用高斯消去法，把左边的系数矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵相乘的形式。这样，求解这个线性方程组就转化为求解两个三角矩阵的方程组。具体的
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2024-06-13 20:45:49
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实验题目：LU分解 实验目的：掌握把一个矩阵进行LU分解算法；实验内容及要求：LU分解法求解线性方程 。要求输入一个矩阵；显示输出L阵和U阵。其中L为下三角，U为上三角代码
原创
2021-07-28 17:03:56
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# Python LU分解
## 1. 介绍
在数值线性代数中，LU分解是将一个矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积的过程。这个过程在求解线性方程组和求逆矩阵等计算中非常有用。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现LU分解。
## 2. LU分解的流程
下面是实现LU分解的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[输入矩阵A] --> B[
原创
2023-12-11 05:33:15
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# LU分解在Python中的应用
LU分解（LU Decomposition）是线性代数中一个重要的矩阵分解方法。它将一个矩阵分解为一个下三角矩阵（L）和一个上三角矩阵（U），这在解线性方程组、计算行列式、以及矩阵的逆时具有重要意义。本文将介绍LU分解的概念，通过Python实现LU分解，并展示其在实际应用中的作用。
## LU分解的基本原理
对于一个给定的方阵 \( A \)，如果可以分
Elasticsearch 是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，目前国内诸多互联网大厂都在使用。 除了搜索之外，结合 Kibana、Logstash、Beats，Elastic Stack 还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术，自动识别
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2024-04-07 19:19:23
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之前写过一篇SpringData ES 关于字段名和索引中的列名字不一致导致的查询问题，顺便深入学习下Spring Data Elasticsearch。 Spring Data Elasticsearch是Spring Data针对Elasticsearch的实现。它跟Spring Data一样，提供了Repository接口，我们只需要定义一个新的接口并继承这个Repository接
Elasticsearch 底层技术原理一、简介1. 概述2. 应用场景二、架构1. 节点和集群2. 索引和分片三、查询操作原理1. 查询DSL语法分类1.1. 查询查询1.2. 聚合查询2. Lucene 原理基础四、性能优化实践1. 集群设置与调优1.1 分片1.2 副本1.3 内存2. 索引和查询性能优化2.1 索引2.2 查询3. 内存及磁盘使用技巧3.1 JVM内存分配4. 正确使用搜
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2024-03-19 13:57:07
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关于三鹿奶粉事件的最新报道：目前，有毒奶粉的责任方三鹿正把责任推给奶站，奶站把责任推给奶农，奶农把责任推给奶牛，警方正全力抓捕不法奶牛。据报道，责任奶牛已携二奶、三奶们潜逃，仅捕获一小撮不明真相的牛群（并非说相声的那个）。目前母牛们情绪稳定。。。。。另据最新消息，水牛、黄牛、牦牛和蜗牛已通过半岛电视台发表声明，声称和此事件无关……
本文出自 “MySQL中文网”博客 ://
原创
2008-09-18 16:29:34
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生产者和消费者问题：当协程调用yield时，从一个悬而未决的resume中返回。简单的协程练习：function receive() local status,value = coroutine.resume(producer) return status,valueendfunction send(x) coroutine.yield(x)endproducer = coroutine.create(function() local x = 0 while true do x = x+1 if(x > 10) then ...
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2013-09-23 10:19:00
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LU分解是线性代数中的一种重要矩阵分解方法，它能够将一个可逆的方阵(A)分解为一个下三角矩阵(L)和一个上三角矩阵(U)的乘积，即(A = LU)。
原创
2024-06-16 21:38:34
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企业服务总线（Enterprise Service Bus），以下简称ESB，是过去消息中间件的发展。ESB采用了“总线”这样一种模式来管理和简化应用之间的集成拓扑结构，以广为接受的开放标准为基础来支持应用之间在消息、事件和服务的级别上动态的互连互通。
ESB定义：
ESB是一种在松散耦合的服务和应用之间标准的集成方式。它可以作用于： 面向服务的架构 -分布式的应用由可重用
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2023-10-01 19:01:25
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rollover API 使你可以根据索引大小，文档数或使用期限自动过渡到新索引。 当 rollover 触发后，将创建新索引，写别名（write alias) 将更新为指向新索引，所有后续更新都将写入新索引。对于基于时间的 rollover 来说，基于大小，文档数或使用期限过渡至新索引是比较适合的。 在任意时间 rollover 通常会导致许多小的索引，这可能会对性能和资源使用产生负面
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2024-08-09 14:19:37
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什么是LU分解在线性代数中， LU分解是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积（有时是它们和一个置换矩阵的乘积）如果有一个矩阵A，将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，称为A的LU分解。 更进一步，我们希望下三角矩阵的对角元素都为1：LU分解的步骤 上一章讲到，对于满秩矩阵A来说，通过左乘一个消元矩阵，可以得到一个上三角矩阵U。 可以看
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2023-09-27 09:50:19
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ES 的基本概念Elasticsearch的底层搜索是以lucene来实现的。es其主要是提供了一个分布式的框架来扩展了lucene，从而实现大数据量的，分布式搜索功能。其实现思想很简单，将大数据量分而治之，哈希分成多份，然后对每一份进行“lucene处理”——用lucene索引、检索，最后将每份结果合并返回。Lucene中包含了四种基本数据类型，分别是：Index：索引，由很多的Document
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2024-06-28 20:57:48
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