摘要： 一、预备知识1.1、索引不可变看到这篇文章相信大家都知道es是倒排索引，在es的索引过程中为了满足一下特点，落盘的es索引是不可变的。 1 不需要锁。如果从来不需要更新一个索引，就不必担心多个程序同时尝试修改。 2 一旦索引被读入文件系统的缓存(内存)，它就一直在那儿，因为不会改变。只要文件系统缓存 阅读全文

摘要： 简介： ES 布尔查询中 minimum_should_match 参数使用避坑 在 Elasticsearch (ES) 中，布尔查询（Boolean Query）是一种查询类型，它允许你组合多个查询子句以控制搜索结果的匹配逻辑。minimum_should_match 是布尔查询中一个重要的参数 阅读全文

摘要： 本文介绍了多种距离度量方法，包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离、夹角余弦、汉明距离、杰卡德距离、相关距离以及半正矢距离（球面距离）。这些方法在处理不同类型的数据和问题时有不同的适用性和优缺点，如欧氏距离易受离群点影响，马氏距离则考虑了变量的相关性和量纲。摘要由CSDN通 阅读全文

摘要： 我整理的一些关于【Python】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下： https://d.51cto.com/Hpqqk2 使用Python计算杰卡德相似度矩阵 在数据科学与机器学习的领域，相似度度量是一项重要的技术，广泛应用于推荐系统、聚类分析和信息检索等。杰卡德相似度（Jacc 阅读全文

摘要： PlantUML和Mermaid都是流行的工具，用于通过文本描述快速创建图表，特别是UML图。尽管它们的目标相似，但在一些方面存在差异： 语法和易用性： PlantUML：使用一种类似于编程语言的语法，对于程序员来说可能更容易上手。它提供了丰富的语法来创建多种类型的UML图。Mermaid：它的语法 阅读全文

摘要： 更多Python学习内容：ipengtao.com 大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - Levenshtein。 Github地址：https://github.com/ztane/python-Levenshtein/ 文本相似性在许多领域如自然语言处理、数据清洗和信息检索中都 阅读全文

摘要： tttttttt 阅读全文

摘要： 准确率和召回率的评估方法： 准确率和召回率是分类任务中常用的评估指标，它们从不同的角度衡量了分类模型的性能。以下是准确率和召回率的评估方法： 定义混淆矩阵：混淆矩阵（Confusion Matrix）是一个表格，用于展示分类模型的预测结果与实际结果之间的关系。它的行通常代表实际类别，列代表预测类别。 阅读全文

摘要： 大家好，我是渔夫子。 今天给大家推荐的是一个google开源的快速、无损的压缩包：snappy。 snappy算法是google开源的。该包是google使用go语言来实现的。项目地址如下： 项目地址：https://github.com/golang/snappy 星标：1.4k 使用者：97.7 阅读全文

摘要： 嵌入式8 篇文章0 订阅订阅专栏Lua代码嵌入GolangGo版本：1.19首先是Go语言直接调用Lua程序，并打印，把环境跑通 package main import lua "github.com/yuin/gopher-lua" func main() { L := lua.NewState( 阅读全文