Elasticsearch（ ES ）是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎，在日志分析（主要应用场景）、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用，几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
claudb-1.7.1/src/main/java/com/github/tonivade/claudb/data/Database.java
前一阵子（还挺前的）正好在忙数据结构的课程设计，大体是要求做一个航班管理系统。程序主体就是简单堆几个高效数据结构，再糊上一个RESTful API，没什么好谈的。不过在优化其中的排序算法时倒是学到了挺多。虽然说本质还是缝合若干优秀算法，但刚好最近也很久没更新博客了，所以干脆写一篇博客简述当时的思路吧。优化思路本身都是拾人牙慧，有错漏还请指出。
借用《Effactive Java》这本书中的话，float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算。他们执行二进制浮点运算，这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的。然而，它们没有提供完全精确的结果，所以不应该被用于要求精确结果的场合。但是，商业计算往往要求结果精确，这时候BigDecimal就派上大用场啦。
jvm-serializers提供了一个很好的比较各种Java序列化的的测试套件。 它罗列了各种序列化框架， 可以自动生成测试报告。 我在AWS c3.xlarge机器上进行了测试，一下是测试报告与解析。
Stream API 和 lambda 是 Java8以来对Java的重大改进。从那时起，我们可以使用更具有功能性的语法风格的代码。但是有个问题就是，我们使用了 lambda 表达式，那 lambda 中的异常该怎么处理呢。
节点换 IP 原因探讨：宿主机服务器的IP地址和别的服务器IP 冲突，所以要修改一台服务器的 IP地址。
Java 提供了 Cloneable 接口和 clone() 方法，用于支持对象克隆。在实现克隆时，需要满足以下条件：
输入：data/local/lm/3gram-mincount/lm_unpruned.gz
输入：final.mdl & tree & L_disambig.fst & G.fst
lucene是一个常用的并发处理时的全局搜索引擎，它和目前搜索引擎采取的处理大量查询数据的思路都是，事先把跟关键词相匹配数据存储起来,查找的时候直接把存储好的数据进行返回。
最近几年，各种新的高效序列化方式层出不穷，不断刷新序列化性能的上限，最典型的包括：
原作者：Bane Radulovic 译者： 魏兴华 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 Free Space Table 在进行创建文件或者文件resize过程中，需要有一个快捷入口，可以迅速的知道当前磁盘有哪些可用的（free状态的）AU，ASM Free Space Table 简称FST表就是提供一个这样的功能，通过它可以快速的知道哪些allocation table（AT表）元数据块中有空闲的AU，它存储的是一个个的AT表元数据块的号码，FST表用来加速AU的分配，避免读取已经完
3.静态优先级算法 静态优先级算法仅在一条语句上有区别，运行示意图类似RR算法，每个进程按照固定的优先级（即50减去需要时间）依次执行。
这一做法与近年来备受关注的种族话题有着密切关系。越来越多的技术研究人员和皮肤科医生表示，目前的肤色分类方法不足以评估某种产品是否对有色人种产生了偏见。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-34206-8
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/Dubbo-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
如果当前目录下只有vcf格式文件，会遇到报错Failed to open .vcf.gz: could not load index，可以参考 https://www.cnblogs.com/chenwenyan/p/11945445.html
选自苹果期刊 作者：Siri Team 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 作为第一种流行语音助手 Siri 的开发者，苹果在自然语言处理方面的研究有哪些心得？最近，苹果在其机器学习期刊上发表了一篇文章，详解了将逆文本化（ITN）转为标签问题的方法，这些技术已经成为 Siri 为人们提供便捷服务的基础。 Siri 使用标准的格式化方式来展示日期、时间、地址和金额等对象。这是由于在语音识别的核心组件的输出上应用了一个被称之为逆转文本标准化（ITN，Inverse Text Normaliz
BigDecimal的加法源码如下，都是有返回值的。 因为BigInteger与BigDecimal都是不可变的（immutable）的，在进行每一步运算时，都会产生一个新的对象，所以 a.add(b)虽然做了加法操作，但是a并没有保存加操作后的值，正确的用法应该是a=a.add(b); 减乘除操作也是一样的返回一个新的BigDecimal对象。
每次模型训练完成后，并不意味着项目的结束，在训练模型后，我们还需要将其稳定上线，然后部署一套相应的监控体系，这时候模型才开始稳定运行在业务场景中。在我们以往接触的大多文章都只是告诉你如何构建模型，但是在模型上线后的监控同样重要，我们需要通过对模型的监控来掌握模型运作情况，了解业务变化趋势。
前文提到倒排索引就是一个字典，字典的 Key 是关键词，字典的 Value 是文档 ID 列表（PostingList）。但是如果再深入一些，就完全不是这么回事，不论是 Key 还是 Value 其内部的实现结构都要比一个简单的字典复杂的太多。
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，大部分人的日常生活，都离不开手机上的虚拟键盘，而这其中的大部分人都会觉得虚拟键盘不好用。数据显示，相对于实体键盘，用户用虚拟键盘打字的速度要慢35%。 于是，谷歌又看到了人工智能技术的用武之地。他们优化了Android系统的Gboard输入法，目标是建立智能化机制，无论你选择什么语言都能带来更快的输入速度，并提供拼写建议和错误更正功能。 Google Research官方博客昨天发布文章，介绍了他们对Gboard的优化，量子位编译如下： 我们注意
通过使用记录模式来增强Java编程语言，以解构记录值。记录模式和类型模式可嵌套使用，从而实现强大、声明式和可组合的数据导航和处理形式。
相信在你的工作中可能会经常用到PPT吧，你在PPT制作过程中有没有这样的困惑，就是可以到哪里找到既高清又无版权争议的图片素材呢？这里强烈推荐ColorHub，这是一个允许个人和商业用途的免费图片网站，真的很赞！从她的主页界面来看，也许你就会爱上她。
本文讨论了一个关于软件研发改进的方法，通过分析缺陷数据，提出反向推动改进措施，包括需求设计、开发自测试、代码质量、缺陷管理等方面的改进。同时，引入了FST分析来度量改进效果，并给出了一些具体的改进措施和实例。
今天要聊的技术是序列化，这不是我第一次写序列化相关的文章了，今天动笔之前，我还特地去博客翻了下我博客早期的一篇序列化文章（如下图），竟然都过去 4 年了。
https://neway6655.github.io/elasticsearch/2015/09/11/elasticsearch-study-notes.html
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
mkgraph.sh主要生成了HCLG.fst和words.txt这两个重要的文件，后续识别主要利用了三个文件，分别是final.mdl、HCLG.fst、words.txt。HCLG是解码时的重要组成部分。HCLG.fst是由4个fst经过一系列算法
距离上篇对账文章也有几个月之久，对账二期系统早已如期上线。 对于该系统，目前只有两个字，稳定得一比。
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
Genomic insights into the origin, domestication and diversification of Brassica juncea
在上一章的学习，我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解，然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制，大部分是基于B+树的，需要我们进行手动创建索引，但是ES的索引是不需要手动创建的，默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比，进行学习，思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时（NRT）的查询效率
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中，基于Location-Based Service（LBS）业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding（RLE）设计了一款高效的倒排索引结构，使检索耗时（TP99）降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述，并给出最终灰度验证的结论。
输出：data/lang (Phone Sets), (L compilation) ...
倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch（简称ES）这样的现代搜索引擎中，词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效，涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。
对 java对象的传输 是通过网络的 。然后网络都是通过字节传输的 所以需要用序列化的方式 将java对象转化为 字节，然后网络那头的接受端，拿到收到的字节 再反序列化出来一个对象，用来保证 java的对象能够跨进程传输。
对 java对象的传输 是通过网络的 。然后网络都是通过字节传输的 所以需要用序列化的方式 将java对象转化为 字节，然后网络那头的接受端，拿到收到的字节 再反序列化出来一个对象，用来保证 java的对象能够跨进程传输。 总结了一下 序列化的几个要点： 1.在java中，只要一个类实现了java.io.Serializable接口，那么它就可以被序列化 2.通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream对对象进行序列化合反序列化操作 3. 对象是否允许被反序列化，
Pair of Numbers Q: Why name inductive? A: Inductive means building things bottom-up, it doesn’t have
2017 年 9 月 7 日，在沉寂了4年之后，Dubbo 悄悄的在 GitHub 发布了 2.5.4 版本。随后又迅速发布了 2.5.5、2.5.6、2.5.7 等release。在 2017年 10 月举行的云栖大会上，阿里宣布 Dubbo 被列入集团重点维护开源项目，这也就意味着 Dubbo 重启，开始重新进入新征程。Dubbo 进入 Apache 孵化器，如果毕业后，项目移出 incubator，成为正式开源项目，在这期间还是有很多工作要做。
这里为了美观，不继续用ggthemes::theme_economist() 主题：
7.25 /*假设对有向图中n个顶点进行自然编号并以三个数组s[1..max],fst[1..n],lst[1..n]表示之其中数组s存放每个顶点的 后继顶点的信息第i个顶点的后继顶点存放在s中下表从fst[i]起到lst[i]的分量中(i=1,2,...n)若fst[i]>lst[i]则第i个顶 点无后继顶点,试编写判别该有向图中是否存在回路的算法*/
VB.NET Addins 外接程序文件和文件夹重命名工具,临时写着玩的重命名工具，也借此向大家示范一下用VB.NET 写Excel外接程序；我也是第一次写Excel外接程序，有不足的地方希望大家指正；大家有不懂的地方也可以问我，毕竟远吗注释的地方不多！
前言 本篇文章是Netty专题的第三篇，前面2篇文章如下： 高性能NIO框架Netty入门篇 高性能NIO框架Netty-对象传输 Netty 是 开源的基于java的网络通信框架，在上篇文章高性能NIO框架Netty-对象传输中对象的传输用的是自定义的编解码器，基于JDK的序列化来实现的，其实Netty自带的Object编解码器就可以实现对象的传输，并且也是基于JDK的序列化，而Kryo是性能更好的java序列化框架，本篇文章我们将用Kryo来替换JDK的序列化实现高性能的数据传输。 Kryo可能大家用的
计算机程序设计能力考试（Programming Ability Test，简称PAT）旨在通过统一组织的在线考试及自动评测方法客观地评判考生的算法设计与程序设计实现能力，科学的评价计算机程序设计人才，为企业选拔人才提供参考标准（网址http://www.patest.cn）。
Elasticsearch 在腾讯内部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景，目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐，同时腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务。海量规模、丰富的应用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位优化。本次分享主要剖析腾讯对 Elasticsearch 海量规模下的内核优化与实践，希望能和广大 ES 爱好者共同探讨推动 ES 技术的发展。
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