My wife's parents live in a beautiful house.Her parents' living room has big windows.

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Unit 01 Introducing yourself Giving your name to someone Spelling names Blair A I'm new How do you spell your last name ? It's B-L-A-I-R Here you are （give a card for her） GROUP CLASS Exchanging phone numbers {代码...} Greetings A B Have a nice day You too Are you busying? No Unit 02 taking abo...

@苏曼 1. 日本文字简介 古事记 天地初发之时，於高天原成一神。其名，天之御中主神。 ... 2. 音读 VS 训读 训读 (日本读法) 音读（模仿古汉语的读音） 汉字 音读 训读 山 san yama 人 jin,nin, hito 3. 万叶假名　 日本最早的诗歌总集 借汉字的音来记在诗歌 汉字 训读 意思 也麻 yama 山 许己吕 kokoro ❤️ 散久良 sakura...

用 Elasticsearch 的时候可以长时间都不必担心 shard、 replicate、 failover ——但是它会帮助你理解Elasticsearch内部的工作流程 Elasticsearch 通过增加 node 来均摊负载和增加可靠性。

I am a engineer I agree/disagree Do you agree? She doesn't have money I want to explore/(get to know) the city @2016-06-26 04级别 动名词和不定式 动名词和不定式用于谈论复杂的观点。动名词由 -ing 构成，不定式由 to 加动词构成。有些动词后面既可用动名词，也能用不定式。 Oscar enjoys cooking dinner for F...

Elasticsearch Introduce Restful Reference1.7 version 1. Getting Started Restful API Cluster health {代码...} List ALL Indices {代码...} Create an Index {代码...} Put data to Index Our JSON document: { "name": "John Doe" } {代码...} And the response: {代码...} Get Data from Index {代码...} Detele ...

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简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。

CREATE TABLE user (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,name varchar(200) COLLATE utf8_bin NOT NULL,login_name varchar(200) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

Elasticsearch installation-plugins Elasticsearch 扩展性非常好，有很多官方和第三方开发的插件 1. Elasticsearch-Install 官网 : [链接] Install es {代码...} Config es $ES_HOME/config/elasticsearch.yml {代码...} Startup {代码...} 运行之后，会产生 data 和 logs 目录 {代码...} Verify open [链接] {代码...}...

Elasticsearch 插件介绍 Elasticsearch 扩展性非常好，有很多官方和第三方开发的插件，下面以 站点插件 分词 同步 数据传输 脚本支持 其它插件 这几个类别 挑选几个我暂时主要用到的进行介绍。 1. 站点插件 以 web 形式展现 1.1 ElasticSearch-Head ElasticSearch-Head 是一个与Elastic集群（Cluster）相交互的Web前台。...

《统计学习方法》笔记—感知机 写在前面 豆瓣链接 : 《统计学习方法》 李航微博 : @李航博士 维基百科 : perceptron Content List statistical machine-learning 1.1. learning object data 1.2. main machine-learning 1. 感知机模型 模型适用前提 感知机 能够解决的问题首先要求 feature_space 线性可分，再者是二类分...

Lucene 是 成熟的全文索引与信息检索(IR)库，采用Java实现。信息检索式指文档搜索、文档内信息搜索或者文档相关的元数据搜索等操作。。 Solr是一个基于Lucene java库的企业级搜索服务器，包含XML/HTTP，JSON API，高亮查询结果，缓存，复制，还有一个WEB管理界面。Solr运行在Servlet容器中 2010 年 Elasticsearch 出现公...

点到平面的距离 维基百科_Vector 前导知识 平面的一般式方程 向量的模（长度） 向量的数量积 1. 平面的一般式方程 Ax +By +Cz + D = 0 其中n = (A, B, C)是平面的法向量，D是将平面平移到坐标原点所需距离（所以D=0时，平面过原点） 2. 向量的模（长度） 给定一个向量V（x, y, z),则|V| = sqrt(x x + y y + z * z) 在数...

Content List statistical machine-learning 1.1. learning object data 1.2. main machine-learning 1.3. machine-learning steps 1.4. importance of machine-learning supervised-learning introduce 2.1 basic concept 2.2 formalization of problem three factors of machine learning 3.1. model 3.2. strategy 3....

时至今日，“Big data” 时代的来临已经毋庸置疑，尤其是在电信、金融等行业，几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步。这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变。为了应对大数据的冲击，淘宝将以前的Oracle、小型机、高端存储模式转变到现今的MySQL、OceanBase、Hbase、MongoDB等数据库。

Chap 1 函数与极限 1.1 映射与函数 集合 A = {a1, a2, ..., an} , $a in A$ 有限集、无限集, A = {a1, a2, ..., an} , M = { x | x 具有性质 P } N、N+、N*、Z、Q、R 子集、相等、真子集、空集 Ø、 $A subset B$、 $A supset B$ 、$A subseteq B$ 、$A supseteq B$、A=B 、 交、并、差、全集、基本集、补集、余集 、$A b...

Content List 1.Datastruct 1.1 List 1.2 Tuple 1.3 Dict 1.4 Seq 2.I/O 2.1 File 2.2 储存与取储存 3.Exception 3.1 try...except 3.2 try...finally 4.Python more 4.1 list_comprehension 4.2 function 接收 tuple和list 4.3 lambda 表达式 4.4 exec和eval语句 4.5 assert 语句 4.6 repr 函数 1. Datastruct 1.1 List...

Python Learn Part More_Info Content List 1.Python Introduce 1.1 python REPL 1.2 python helloworld.py 1.3 python help() 1.4 to python_string 1.5 difference between input and raw_input 2.Python Preliminary program 2.1 Operators and Expression 2.2 python control flow 3.function 3.1 local var 3.2 glo...

Java Learn Part 04 I/O & Thream

Chap 6 常用类 focus on : 字符串相关类 (String, StringBuffer) 基本数据类型包装类 Math类 File类 枚举类 6.1 字符串相关类 String 类 -- java.lang.String 类代表 不可变 的字符序列 StringBuffer 类 -- java.lang.StringBuffer 代表可变的字符序列 6.2 基本数据类型包装类 包装类(如：java.lang.Integer, Double) 6....

Chap 3 Java OO focus on : {代码...} 3.1 OO 设计思想 为什么用 OO ? OO 编程 -- 一组对象互相配合通过沟通完成特定功能 汇编是对机器语言的抽象 面向过程的语言是对汇编的抽象 对象更加符合对于现实问题的抽象 对象都有对外服务的接口 通过继承可以复用 对象隐藏内部服务的实现 通过聚合可以复用 向对象更加容易使我们...

Chap 0 Preface Java Basic Content List Java data type、 标识符、运算符、表达式和语句、分支、循环、方法 OO Exception Java Array Java 常用类 Java 容器类 Collection / Generic Java I/O Stream Java Thread Java TCP/UDP, socket Three levels of ability 知识 -- 学习前人的知识 解决问题的方法 -- 灵活运用学...

Spark 构建分类模型 在分类模型中，我们期望根据一组特征来判断类别，这些特征代表了物体、事件或上下文相关的属性（变量）。 二分类 多分类 分类是监督学习的一种形式 我们用带有 类标记 or 类输出 的训练样本训练模型（也就是通过输出结果监督被训练的模型）。 分类模型适用于很多情形，一些常见的例子如下： 预测互联...

推荐引擎背后的想法是预测人们可能喜好的物品并通过探寻物品之间的联系来辅助这个过程。与搜索引擎不同，推荐引擎试图向人们呈现的相关内容并不一定就是人们所搜索的.

这些数据涉及电影和相关内容（比如标题、分类、图片、演员和导演）、用户信息（比如用户属性、位置和其他信息）以及用户活动数据（比如浏览数、预览的标题和次数、评级、评论，以及如赞、分享之类的社交数据，还有包括像Facebook和Twitter之类的社交网络属性）。

Chap 02 Machine Learning Sys 如何对现有的基于网页的业务进行重新设计? focus on : 业务场景 现有架构 探寻用机器学习系统来增强或是替代某些业务功能的可能途径 提出新架构 支持高效完成所需类型的计算，即机器学习和迭代式分析应用。 2.1 MovieStream 介绍 2.2 机器学习系统商业用例 让机器学习来负担那些耗时且机器...

简化了海量数据的存储(HDFS) 和 计算 (MR--在集群多个节点进行并行计算的框架) 流程, MapReduce 缺点, 如 ： 启动任务时的高开销、对中间数据 和 计算结果 写入磁盘的依赖。这使得 Hadoop 不适合 迭代式 或 低延迟 的任务。

AMPLab Spark Team created a big data company Databricks, 提供 Spark 的产品化支持.