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全局认知非常重要,检索核心类型大致(非严谨、精确)分为:精准匹配检索(Term-level queries)和基于分词的全文匹配检索(Full text queries)。
在生产使用中,Elasticsearch 除了精确匹配的要求,也会有模糊查询的场景。
在Makefile规则中,通配符会被自动展开。但在变量的定义和函数引用时,通配符将失效。这种情况下如果需要通配符有效,就需要使用函数“wildcard”,它的用法是:$(wildcard PATTERN…) 。在Makefile中,它被展开为已经存在的、使用空格分开的、匹配此模式的所有文件列表。如果不存在任何符合此模式的文件,函数会忽略模式字符并返回空。需要注意的是:这种情况下规则中通配符的展开和上一小节匹配通配符的区别。
一、高级检索的功能点 通过高级搜索配置搜索项,能更准确的过滤掉不相干信息,获取最想要的检索信息。 以Google搜索为例(截取核心片段): 二、高级检索拆分 1、包含以下全部的关键词: 需要分词
Radix Tree名为压缩前缀树,又名为基数树。听名字,就知道该算法是之前介绍的前缀树的压缩版,也就是具有共同前缀的节点拥有相同的父节点。和前缀树Trie Tree极为相似,一个最大的区别点在于它不是按照每个字符长度做节点拆分,而是可以以1个或多个字符叠加作为一个分支。这就避免了长字符key会分出深度很深的节点。Radix Tree的结构构造如下图所示:
MongoDB早期版本支持multi-key索引,加快数组检索,很受程序员喜欢;在4.2版本又推出了wildCard索引,支持object和数组检索。这两种索引有相似之处,但在功能上wildCard更强大。日常工作中,有同学对这两种索引的使用场景比较模糊,因此在这里抛砖引玉,供大家借鉴。
Elasticsearch(以下简称ES)中的模糊查询官方是建议慎用的,因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询(term,match)而言的,如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
例子 ./cidr-to-ip.sh [OPTION(only one)] [STRING/FILENAME] -h 显示此帮助屏幕 -f 在给定 STRING(s) 时强制检查网络边界 -i 将从输入文件中读取(文件每行应包含一个 CIDR)(无网络边界检查) -b 与 -i 相同,但具有网络边界检查 #!/bin/bash ############################ ## Methods ############################ prefix_
某天用户反馈集群负载很高,CPU资源处于持续被打满的状态,对于elasticsearch集群的业务请求也频繁超时,大量请求失败。
例子: 建立一个测试目录,在测试目录下建立一个名为sub的子目录 $ mkdir test $ cd test $ mkdir sub 在test下,建立a.c和b.c2个文件,在sub目录下,建立sa.c和sb.c2 个文件 建立一个简单的Makefile src=$(wildcard *.c ./sub/*.c) dir=$(notdir $(src)) obj=$(patsubst %.c,%.o,$(dir) ) all: @echo $(src) @echo $(dir) @echo $(obj) @echo “end” 执行结果分析: 第一行输出: a.c b.c ./sub/sa.c ./sub/sb.c wildcard把 指定目录 ./ 和 ./sub/ 下的所有后缀是c的文件全部展开。 第二行输出: a.c b.c sa.c sb.c notdir把展开的文件去除掉路径信息 第三行输出: a.o b.o sa.o sb.o 在$(patsubst %.c,%.o,$(dir) )中,patsubst把$(dir)中的变量符合后缀是.c的全部替换成.o, 任何输出。 或者可以使用 obj=$(dir:%.c=%.o) 效果也是一样的。 这里用到makefile里的替换引用规则,即用您指定的变量替换另一个变量。 它的标准格式是 $(var:a=b) 或 ${var:a=b} 它的含义是把变量var中的每一个值结尾用b替换掉a 今天在研究makefile时在网上看到一篇文章,介绍了使用函数wildcard得到指定目录下所有的C语言源程序文件名的方法,这下好了,不用手工一个一个指定需要编译的.c文件了,方法如下: SRC = $(wildcard *.c) 等于指定编译当前目录下所有.c文件,如果还有子目录,比如子目录为inc,则再增加一个wildcard函数,象这样: SRC = $(wildcard *.c) $(wildcard inc/*.c) 也可以指定汇编源程序: ASRC = $(wildcard *.S) 这样一来,makefile模板可修改的基本就是AVR名称和时钟频率了,其它的一般不用动了。
通配符掩码(Wildcard Mask) — 通配符掩码(Wildcard Mask)是一个32位的数量,用在与一个IP地址的联合上来决定在一个IP地址的那个位应该不忽略,在将那个地址与另一个IP地址相比时。一个通配符掩码在设置接入列表时被指定。
notdir,wildcard和patsubst是makefile中几个有用的函数,以前没留意过makefile中函数的用法,今天稍微看看~
本文介绍了Java中的泛型机制,主要包括泛型的定义、泛型类型的变量、泛型方法以及通配符等内容。同时,还讲解了在 Java 中如何使用泛型,以及需要注意的一些问题。
ElasticSearch中有一种复杂的查询,bool query,也叫做布尔查询,下面是一个bool查询的case,在项目中遇到的,做一下总结:
关于Android NDK开发的文章已经比较多了,我的博客中也分享了很多NDK开发相关经验和技巧,今天简单写了一个 Android.mk 的示例模板,供初学者参考。
commond:对var变量进行操作(一般会使用var变量,不然没意义),每次操作结果都会以空格隔开,最后返回空格隔开的列表。
官方实际是有参数来约束的,indices.query.bool.max_nested_depth——bool 最大支持的嵌套层数是 20,并且过大的嵌套层数会导致“堆栈溢出”异常问题。
Makefile 里的函数跟它的变量很相似——使用的时候,你用一个 $ 符号跟开括号,函数名,空格后跟一列由逗号分隔的参数,最后用关括号结束。
本文讨论了Scala语言中隐式转换的解析原理,包括编译器如何通过作用域和类型信息来确定隐式转换,以及编译器如何将隐式转换应用到函数调用上。同时,本文还提供了一些示例,以帮助读者更好地理解隐式转换在Scala编程中的应用。
本文将自己常用的一个makefile一步步按照解决需求的思路,逐步深入。并没有枯燥地讲解makefile的基础,而是在涉及的地方进行说明。这样,在解决问题的兴奋中,逐渐也掌握了makefile编写的真谛。希望对大家有帮助。
linux下程序开发,涉及到多个文件,多个目录,这时候编译文件的任务量比较大,需要写Makefile
Makefile 是一种常用于编译的脚本语言。它可以更好更方便的管理你的项目的代码编译,节约编译时间(没改动的文件不编译)。 注意 Makefile 文件命令必须是 Makefile 或者 makefile,并使用 make 命令编译。
这是帅丙真实事件,大家都知道很多公司都是有故障等级这么一说的,这就是敖丙在公司背的P0级故障,敖丙差点因此被解雇,事情经过十分惊心动魄,我的心脏病都差点复发。
Route定义了lock、tree、wildcardTree属性,其NewRoute方法用于创建Route;它提供了PutAPI、UpdateAPI、FindAPI等方法;里头实现使用的是avltree.Tree。
老高于今年(2019)初收到了搬瓦工要停止OPENVZ的旧版服务器,同时列表中auto renew的选项被强制置灰。9.9刀的绝版服务器就这样被印上了大大的拆字,而且还是两台!😂 跑数据库的那台机器4月到期,于是把数据库先迁移了,跑在一台内存1G的机器上,由于上面还跑了一个git服务和ss,剩余内存也就400MB左右。下来就剩web服务器了,一看8月到期,先就这样吧! 于是就一晃到了今天。。。 其实迟迟不想迁服务器的原因有很多: 上海的夏天太热 服务器打字有延迟,不是很爽 acme自动签发证书爽歪歪,中途研
实际需求:搜索1602,相关数据:160213.O、160218.OF都能召回,且仅高亮搜索字段1602。
使用条件判断,可以让make在编译程序时,根据不同的情况,执行不同的分支:可以执行不同的命令,使用不同的编译参数,生成不同的目标。
1、wildcard query、prefix query、fuzzy query 这3种模糊查询的异同点是什么?
我们知道,在 ES 中,字段类型如果是keyword,那么在搜索的时候一般只能整体搜索,不支持搜索部分内容。例如,有一个字段叫做{"name": "我是青南"},当我使用{"match": {"name": "我是青南"}}的时候可以正常搜索出来。但是当我使用{"match": {"name": "青南"}}时,就什么都搜索不到。
前言 Flask-RESTX 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望作为输入有效负载的数据。使用该fields模块,您可以在资源中使用所需的任何对象(ORM 模型/自定义类/等)。fields还允许您格式化和过滤响应,因此您不必担心暴露内部数据结构。 在查看您的代码时,也非常清楚将呈现哪些数据以及将如何格式化。 基本用法 user模型 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名 id = db.Column(
Laravel 的事件提供了一个简单的观察者实现,能够订阅和监听应用中发生的各种事件。事件机制是一种很好的应用解耦方式,因为一个事件可以拥有多个互不依赖的监听器。 laravel 中事件系统由两部分构成,一个是事件的名称,事件的名称可以是个字符串,例如 event.email,也可以是一个事件类,例如 App\Events\OrderShipped;另一个是事件的 监听器 listener,可以是一个闭包,还可以是监听类,例如 App\Listeners\SendShipmentNotification。
背景 最近有个简单的迭代需求,需要统计下整个项目内的Toast的msg, 这个有人说直接快捷键查找下,但这里比较坑爹的是项目中查出对应的有1000多处。妈呀,自己查找,还要根据查找id找到对应string,比较坑。于是就顺带练手写了个python脚本来处理这个问题。当然编码相对不太规范,异常处理也没做。由于lz好久没写过python脚本了,相当生疏。几乎是边查文档编写,记录写编写过程: 查找目录下所有java文件 查找Java文件中含有Toast相关的行 在对应行中找出对应的id 使用id在String中查
1.上一篇博客虽然简单实现了自动处理依赖关系,但是生成的各种临时文件都混在一起,太乱了。
今天编写一个局域网文件拷贝的demo 。其中有一个 SHFileOperation 的用法,这个函数有个参数SHFILEOPSTRUCT。查看msdn有如下解释:
self.data = wildcard.deal_wildcard(self.data)
昨晚,在我快睡觉的时候,收到了一堆友善的警告邮件。大意是,我指向 GitHub 的子域名被劫持了。
在写很多工具的时候,可能会用到7z命令来进行压缩与解压操作。这里记录二个比较常用的操作:压缩、解压。
在商品搜索场景中,需要根据用户输入关键字严格匹配商品数据,而普通的全文检索方式,诸如:match 或者match_pharse,不一定能达到搜索效果。
Elasticsearch Service 内核版本发布记录-ES 内核增强-文档中心-腾讯云
今天分享的是如何一步步深入地学习Makefile。在Linux中编译代码,不像是Windows中有很多集成的IDE,Linux中都是通过基本的编译工具如gcc来进行,比如要编译main.c这个文件,可以使用gcc main.c -o main.但是如果源文件很多,这种方法就不适用了,所以,必须要学会使用Makefile。
前几日,需要从线上环境拉取部分数据导入到实验库,将工作告知运维后,运维发给我一些文件,文件内容如下格式:
MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta,包含多项数据库新特性,本文尝试从技术角度解读。
访问控制列表acl是由一条或者多条的规则组成的集合,规则就是描述报文匹配条件的判断语句,这些条件包括报文的源地址,目的地址,端口号。
常用的我们可以配置 origins、methods、allow_headers、supports_credentials
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