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行转列

SELECT * from (SELECT id,seq ,SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(idList, ';', seq),';' ,-1) idList FROM (SELECT @rownum:=@rownum+1 AS seq FROM (SELECT @rownum:= 0) r, t_dome LIMIT 0,100) b CROSS JOIN

行转列

交叉连接

substring_index

cross join

原创精选 2023-03-13 18:27:54 489 阅读

ES增删改查

1.查询es中所有已存在的索引 curl http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v 2.查询es所有数据 curl -XGET http://127.0.0.1:9200/index/_search?pretty -k3.查询指定ID数据 curl -XGET http://127.0.0.1:9200/index/_id4.查询i

ES

Elasticsearch

索引

查询

原创 2023-03-07 14:46:52 95 阅读

scala Springboot

创建启动：import org.springframework.boot.SpringApplicationimport org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication@SpringBootApplicationclass ScalaSpringBootobject ScalaSpringBoot extends App {

scala

springboot

maven

原创精选 2023-02-15 15:33:19 301 阅读

elasticsearch统计数量

Elasticsearch根据条件统计结果数量post ip:port/index/type/_search{ "from": 0, "size": 0, "query": { "bool": { "must": [{ "match_phrase": { "name": { "query": "aaaa",

Elastic

统计

count

sumAggregationBuilde

原创精选 2022-12-15 16:59:27 1986 阅读

Elasticsearch的SearchAfter

Elasticsearch使用Search After深度分页，分页的方式是上一页的最后一条数据sort里面的值来确定下一页的位置，在分页请求的过程中，有索引数据的增删，会实时的反映到游标上。每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以不能跳页请求;使用search_after必须要设置from=0;最后一条数据里拿到sort属性的值传入到search_after;curl 第一次请求：index/

Elasticsearch

Search After

search_after

分页

深度分页

原创精选 2022-12-09 15:55:12 2429 阅读

Redis代码实现

Redis 是一个高性能的 key-value 数据库，有以下三个特点： 1.支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 2.不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供数据类型有：string（字符串），hash（哈希），list（列表、双向链表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)等数据结构的存储，也支持二进制案例的

redis

Redis

redis代码

redis介绍

原创精选 2022-10-24 10:44:49 186 阅读

kafka代码实现

Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，常见可以用于日志、日常系统解耦、削峰、提速、广播、消息服务等等。导入jar包<dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>

kafka

kafka代码

原创精选 2022-10-18 15:28:52 506 阅读 5评论

协同过滤算法代码(itemCF\userCF)

协同过滤

userCF

itemCF

推荐系统

原创精选 2022-09-26 11:36:10 887 阅读

java爬虫代码

爬虫就是沿着一定的路径，模拟人工的行为，自动、高效地浏览互联网操作，从网站、应用程序等终端呈现的平台上去提取所需要的数据。 jsoup是一款Java的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来

Jsoup

影片爬取

网络爬虫

原创精选 2022-08-09 16:37:01 387 阅读 1点赞

用户推荐

个性化推荐

原创 2022-06-22 16:00:57 913 阅读

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强化学习Q-Learning

Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法，是以QTable表格形式体现，在学习中遇到的任何操作存入QTable中，根据之前的学习选择当前最优操作。Q-Learning的QTable标签更新公式：Q-Learning的计算步骤:1.判断在当前位置可以有几种操作；2.根据当前位置允许的操作选择一个操作；3.根据选择的操作进行奖赏；4.修改当前行为的本次操作

强化学习

Q-learning

小游戏

原创 2022-03-11 16:44:52 1002 阅读 1点赞 1收藏

Elasticsearch连接创建和操作

导入JAR包：<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.10.2</version><

elasticsearch

原创 2022-02-16 18:24:50 839 阅读

log4j2.properties配置和log4j2.xml配置

日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL;

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原创精选 2021-12-17 10:12:52 10000+阅读 1评论

k-means实现代码

k-means是一种迭代求解的聚类算法，是将数据分为K组，k由人为指定，随机选取一个中心点为初始的聚类中心，然后重复计算数据到之前 n 个聚类中心最远的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可

聚类

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原创推荐 2021-10-28 14:11:40 2585 阅读 21点赞 2收藏 1评论

Elasticsearch分页

scroll查询可以用来对 Elasticsearch有效地执行大批量的文档查询，而又不用付出深度分页那种代价。游标查询会取某个时间点的快照数据。查询初始化之后索引上的任何变化会被它忽略。它通过保存旧的数据文件来实现这个特性，结果就像保留初始化时的索引视图一样。采用TransportClient客户端，官方明确表示在ES 7.0版本中将弃用TransportClient客户端，且在8.

Elasticsearch

scroll

TransportClient

原创 2021-07-12 18:21:39 834 阅读 13点赞

余弦相似度计算

余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。θ度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1，并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关

余弦相似度

余弦相似性

原创 2021-06-29 16:29:36 3357 阅读 1点赞

欧氏距离计算

欧几里得度量（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在n维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和n维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。二维空间的计算 P为点(x1,y1)与点(x2,y2)之间的欧氏距离；|X|为点(x1,y1)到原点的欧氏距离; P代码 /** * 点(x1,y1)与点(x2,y2)之间的欧氏距离 * @param

欧几里得度量

欧式距离

原创精选 2021-06-10 15:21:07 10000+阅读 56点赞 4收藏

向量范数计算

向量:指具有大小和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量，数量只有大小，没有方向; 范数:是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小;

向量

范数

原创 2021-06-08 17:49:57 10000+阅读 39点赞 3收藏 1评论

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