我在实习以来都有做一些笔记，之前做的笔记都在简书里，现在我提前把公司给我的任务做好了，坐在电脑前又不好玩别的，那么我就整理下我之前的笔记吧！（此项目是thinkphp5开发的）

一、参考elasticsearch 学习系列目录——更新ingNested field typeflattened field typeElasticsearch：flattened 数据类型 （7.3 发行版新功能）join field typeElasticsearch Nested类型深入详解Elasticsearch - The Trouble with Nested Documents二、nested2.1 字段值为列表当不使用nested字段类型时候，对于某个字段...

COMP 2406COMP 2406 – Fall 2020 Movie Database ProjectMovie DatabaseProject BackgroundThe goal of this project will be to create a web application similar to the Internet MovieDatabase. Your application will maintain a database of movie information, includingthings like the movie title, release ye...

本文首发于 2019-12-09 19:37:101. 概念自增列，即 AUTO_INCREMENT，可用于为新的记录生成唯一标识。要求：AUTO_INCREMENT 是数据列的一种属性，只适用于整数类型数据列。AUTO_INCREMENT 数据列必须具备 NOT NULL 属性。2. 使用方法2.1. 创建含自增列的表 {代码...} 2.2. 插入数据 {代码...} 2.3. 如何查看表的 AUTO_INC...

RCA的工具一般可以query and classify anomalies，相关性分析（causal probabilistic gaphical models）

二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。

PHP-Parser 是由 nikic 开发的一个 PHP 抽象语法树(AST)解析器，可方便的将代码与抽象语法树互相转换。工程上常用来生成模板代码(如 rector)、生成抽象语法树进行静态分析(如 phpstan)。最近学习应用(静态分析)了一下，编写了一个简单的扫描发现代码中的打印、输出结构语句的命令(FindDumpStatementCommand)。

表： {代码...} 数据： {代码...} 查询 {代码...} 结果： {代码...} 原文

在当今的商业环境中，大数据的管理和应用已经成为企业决策和运营的核心组成部分。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何有效利用这些数据成为了一个普遍的挑战。

简介：本文重点在代理网关本身的设计与实现，而非代理资源的管理与维护。作者 | 新然来源 | 阿里技术公众号一 问题背景平台端购置一批裸代理，来做广告异地展现审核。从外部购置的代理，使用方式为：通过给定的HTTP 的 API 提取代理 IP:PORT，返回的结果会给出代理的有效时长 3~5 分钟，以及代理所属地域；从提取的代理...

{代码...}

搜索jdk安装包: yum search java|grep jdk 下载jdk: yum install java-1.8.0-openjdk 下载之后默认的目录为： /usr/lib/jvm/

In order to run product related scenario like search, create and modify, you need to assign related business role, for example TPM_PRO, to your own user:

courses的注册 1.注册 {代码...} 2.models里面str重写 {代码...} Organizations的注册 1.注册 {代码...} Operations的注册 1.注册 {代码...} 2.models里面str重写 {代码...} 成功

最近一周都在解决filebeat dns解析失败的问题。filebeat通过daemonset方式部署在k8s集群中，从而收集整个主机pods的日志。在主机os为centos7.4 的版本集群中，没有任何问题。但是os为centos7.6的集群中，却出现了解析dns失败，导致日志无法发送到kafka集群。

在构建搜索引擎系统时，有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。当用户输入查询词如"machine learning tutorials python"，系统返回结果列表后，如何客观评估这些结果的相关性和有效性？这正是信息检索评估指标的核心价值所在。

Spartacus SSR fallback 成 CSR 时，仍然会在后端继续保持渲染，这个行为在 optimized-ssr-engine.ts 的下列注释里看的很清楚：