一、什么是sphinxsphinx是SQL Phrase Index(查询词组索引)的缩写，Sphinx是一个基于sql的全文检索引擎Sphinx 全文检索引擎Coreseek 支持中文的全文检索引擎1.sphinx的机制两部分构成：生成索引＋search索引 2.sphinx索引类型：普通索引＋rt实时索引＋分布式索引二、sphinx优缺点优点：1.高速的建立索引（在当代CPU上，
1、研究内容摘要 互联网的出现使得网络媒体内容在量和种类上出现井喷式的增长，跨媒体检索的需求也日益增大。本文主要关注基于CCA（典型关联分析）的“图像—文本”交叉检索算法的实现。要用计算机实现图像、文本这两种最常见的媒体内容之间的交叉检索，首先要分别把图像和文本各自用某种特征向量表示，即把图像数据映射到图像特征空间I1，文本数据映射到文本特征空间T1。然而特征空间I1和T1之间并没有直接的联系，
索引通过ensureIndex方法建立： > db.collection.ensureIndex({'name': 1}) 也可以建立复合索引： > db.collection.ensureIndex({'age': 1, 'name': 1}) 一般而言，采用ensureIndex({排序键}, {查询键})的方式建立复合索引效率更高。比如，针对下列操作： > db.
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2023-08-17 20:12:35
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1. $运算符如何使用索引1.1 低效的运算符not查询可以使用索引，但不是很有效，尽量避免1.2 范围查询范围查询其实是多值查询，根据复核索引规则，尽可能先等值精确匹配，然后范围查询1.3 OR查询in，而非$or2. 索引对象和数组2.1 索引内嵌文档db.getCollection('users').createIndex({'loc.city': 1})2.2 索引数组db.getColl
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2023-07-16 13:28:56
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MongoDB 的索引 和常用关系型数据库的索引类似。它就好比是书籍的目录，可以通过目录快速的找到你想要的内容，而不用整本书的去翻找。创建合理的索引，对数据库查询、排序等性能上的优化会有很大的提升，有时不加索引需要几分钟的数据才能检索出的数据，在加了索引后可能会在瞬间检索完成。但是凡事都有利弊，创建索引也有缺点，它会在每次 insert,update,delete 时，额外的在集合的索引中做标记。
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2023-07-28 16:20:54
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Mongodb的配置已经应用知识请参考上一篇Mongodb从配置到应用 /// <summary>
/// Mongodb索引
/// </summary>
public class MongodbIndex
{
public void MongoIndexTest()
{
//创建M
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2023-08-28 19:34:03
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本文将介绍交叉验证方法及其在机器学习模型中的实践应用。我们将详细讨论每个要点的原理，并提供代码实例以展示每个要点的实际应用。文章将分为以下几个章节： 文章目录1. 什么是交叉验证？2. 交叉验证的方法3. 如何实现交叉验证？4. 交叉验证的优缺点5. 实践案例6. 总结 1. 什么是交叉验证？交叉验证（Cross-validation）是一种评估机器学习模型性能的方法。在训练模型时，我们需要一个衡
1. S7-200 Smart 交叉引用:2. Step7 交叉引用（Reference Data）：3. TIA 交叉引用（Reference Data）： （1）在“项目树”中选中“CPU” （2）在窗口最下边选择“总览” （3）选择“列表”中的“程序信息”，双击打开 打开以后可以看到 I、Q 和M存储区的交叉引用信息，如下图。4. 如果想看DB块或者定时器T、计数器C，该如何查看？ 步骤如
一、Mongo使用索引注意事项1、低效率查询 1)、$where和$exists完全不能走索引 首先$where是完全不能使用索引的，而$exists也是不可以使用稀疏索引进行查询，因为不存在的字段和值为null的存储方式是一样的，不能有效的过滤掉为null的字段。 2)、$ne取反操作效率很低
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2023-08-10 09:09:44
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MongoDB 索引一、什么是索引？有什么作用？“索引”是几乎所有数据库都有的概念。数据库的“索引”，可以看作是书籍的“目录”！db.<collection>.ensure({"username":1})//在username上建立索引没有索引时，如果我们要在整个集合中查找符合条件的文档，就只能一个文档一个文档地去扫描（即“全表扫描”）。当集合非常大时，这总全表扫描的方式就会变得十分低
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2023-08-16 19:22:27
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一、索引概述1、说明：索引是一种特殊的数据结构，即采用B-Tree数据结构。索引是以易于遍历读取的形式存储着集合中文档的一小部分----即：文档中的特定字段或一/多组字段，并且这些字段均按照字段的值进行排序。索引项的排序支持有效的等值匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序的结果。2、单字段索引 MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/
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2023-08-06 13:53:12
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什么是索引 类似如关系型数据库的索引，mongodb索引的本质也是一种特殊的数据结构，以一种易于遍历的形式存储集合数据集的一部分，索引存储一个或一组特定字段的值和物理地址(每个文档在经过底层的存储引擎持久化后，会有一个位置信息)，按照字段的值排序，索引可以极大的加快文档的查询速度，因为使用索引后可以不用使用全表扫描来定位具体某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理
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2023-08-09 20:51:23
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一、索引类型1、单键索引(Single Field)MongoDB支持所有数据类型中的单个字段索引，并且可以在文档的任何字段上定义。 对于单个字段索引，索引键的排序顺序无关紧要，因为MongoDB可以在任一方向读取索引。 单个实例上创建索引： db.集合名.createIndex({“字段名”:排序方式})特殊的单键索引 过期索引 TTL （ Time To Live） TTL索引是MongoDB
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2023-06-25 15:51:53
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索引的概述什么是索引索引支持在MongoDB中高效的执行，没有索引,MongoDB必须执行全集合扫描,即扫描集合中的每一个文档,已选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟。如果查询存在适当的索引,MongoDB可以使用改索引限制必须检查的文档数。 索引是特殊的数据结构，它以一种易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存
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2023-08-17 21:44:54
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索引的管理1 创建索引db.集合名词.ensureIndex(<keys>,<options>);db.requestLog.ensureIndex({'createTime':-1}); options:创建索引时刻定义的索引参数，可选参数如下：ParameterTypeDescriptionbackgroudBoolean建索引过程阻塞其他数据库操
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2023-06-06 22:01:11
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x86 Linux平台实际上是Intel x86体系结构和Linux for x86操作系统的统称；而x86 WinNT平台实际上是Intel x86体系结构和Windows NT for x86操作系统的简称。
1、在Windows PC上，利用ADS（ARM开发环境），使用armcc编译器，则可编译出针对ARM CPU的可执行代码。
2、在Linux PC上，利用
MongoDB中各种类型的索引
原文作者: xingguang
MongoDB 中索引的类型大致包含单键索引、复合索引、多键值索引、地理索引、全文索引、 散列索引等，下面简单介绍各类索引的用法。1、单字段索引这个是最简单最常用的索引类型，比如我们上边的例子，为id建立一个单独的索引就是此种类型。# 为id field建立索引，1表示升序，-1表示降序，没有差别
db.employee
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2023-07-01 09:58:05
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一 索引分类 1 单列索引 2 联合索引 3 唯一索引 4 TTL索引(删除数据) 5 2dsphere 6 文本索引 7 hash索引二 原则 1 一个集合最多支持64个索引,单个索引最大内存占用500M 控制参数maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes 索引键值不能超过1024个字节,否则会触发报错 
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2023-06-06 22:03:38
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索引索引本质上是树，最小的值在最左边的叶子上，最大的值在最右边的叶子上，使用索引可以提高查询速度（而不用全表扫描），也可以预防脏数据的插入（如唯一索引）索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
与关系型数据库一样，合理的使用索引可以大幅提高MongoDB的查询效率，本文介绍基础索引、复合索引、文档索引等几种常用索引的使用一、索引分类MongoDB 提供了多样性的索引支持，索引信息被保存在system.indexes 中，且默认总是为_id创建索引，它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样。其实可以这样说说，索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统，所以各种结构迥异的存储都有相同或
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2023-09-01 08:08:21
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