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我也要
1. 自动创建Mapping
2. 数据准备
添加五个对象
1. 价格等于40
2. 价格区间25到40
3. 商品ID等于某值的
【注意】自动创建的Mapping，itemID默认是text类型，会进行分词且大写字母会转换成小写。
4. 价格等于25或者itemID等于某值 或 价格不等于30 的
5. 同上面的4
6. 范围查询
7. 过滤非空
1. 求和
【注意】 size等于0是指查询结果的返回不包含文档对象只有查询结果，aggs是固定的，price_of_sum是自定义的，里面的sum是求和函数！
2. 求最小值
3. 求最大值
4. 求平均值
5. 求基数（互不相同的数值的个数）
6. 分组
【提示】数值相同的在同一个分组
7.对有唱歌兴趣的用户按照年龄进行分组
8.对有唱歌兴趣的用户按照年龄进行分组，并求出小组年龄的的平均值并以此排序
所谓的复合查询就是把单一的查询组合起来，建议使用bool查询
Kibana Dev Tools实战指南：Elasticsearch增删改查与DSL查询详解
Elasticsearch作为分布式搜索和分析引擎，其核心原理基于倒排索引和RESTful API，能够高效处理海量数据的实时检索与分析。在技术价值上，它解决了传统数据库在全文搜索、复杂聚合和近实时分析方面的瓶颈，广泛应用于日志分析、商品搜索和监控系统等场景。为了提升开发效率，Kibana Dev Tools作为Elastic Stack的可视化操作台，提供了语法高亮、自动补全和格式化响应等功能，极大简化了DSL查询和索引管理的操作流程。本文聚焦于通过Kibana进行文档的增删改查、复合查询与聚合分析，帮助
SQL REST API - 总览
SQL REST API接受JSON文档中的SQL，执行该SQL，然后返回结果。 例如： POST /_sql?format=txt { "query": "SELECT * FROM library ORDER BY page_count DESC LIMIT 5" } 返回结果： author name page_count release_date Peter F. Hamilton Pandora’s Star 768 2004-03-02T00:00:00.000Z Ve
ElasticSearch核心概念、架构与实战指南
分布式搜索引擎是现代大数据处理的核心组件，ElasticSearch作为基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，通过倒排索引机制实现高性能全文检索。其分布式架构包含主节点、数据节点和协调节点，支持水平扩展处理海量数据。在技术实现上，ES的数据写入涉及分析器处理、内存缓冲和段合并等关键步骤，查询时则采用并行搜索与结果合并策略。典型应用场景包括电商搜索、日志分析等，通过合理配置分片数量、使用批量API和优化查询DSL，可以显著提升系统性能。本文以ElasticSearch 8.x版本为例，详细解析其核心概念、环
Elasticsearch使用filter进行匹配关系and,or,not,range查询
RESTful接口URL的格式： http://localhost:9200/<index>/<type>/[<id>] 其中index、type是必须提供的。 id是可选的，不提供es会自动生成。 index、type将信息进行分层，利于管理。 index可以理解为数据库；type理解为数据表；id相当于数据库表中记录的主键，是唯一的。 #向store索...
Elasticsearch模糊查询实战：从Wildcard陷阱到高性能方案设计
模糊查询是搜索系统中的核心功能，它允许用户在不完全记得精确关键词的情况下找到相关信息。其底层原理通常基于模式匹配或编辑距离算法，通过扩展查询范围来提升召回率。在Elasticsearch这样的分布式搜索引擎中，模糊查询的技术价值在于平衡搜索的灵活性与系统性能，避免因不当使用导致集群资源耗尽。常见的应用场景包括商品搜索中的容错匹配、日志分析中的模式查找以及自动补全功能。本文将深入探讨如何超越基础的Wildcard查询，结合edge_ngram分词、prefix查询等更优方案，构建高效的模糊搜索系统，并特别关注
Elasticsearch入门指南：从核心概念到环境搭建与实战
在数据处理领域，全文搜索和实时分析是应对海量非结构化数据挑战的核心技术。其原理基于倒排索引，通过建立词汇到文档的映射，实现了远超传统数据库LIKE查询的检索速度。这项技术的核心价值在于能够将数据从简单的存储，转化为可被快速检索和深度分析的资产，从而支撑起从电商商品搜索、应用日志分析到安全监控等多种应用场景。本文聚焦于分布式搜索与分析引擎Elasticsearch，详细解析了其集群、节点、分片、索引等核心概念，并提供了在Windows与Linux系统下的详细环境搭建步骤，同时介绍了Head与Kibana这两个
es 多条件查询_ES系列12：Compound queries 之 Bool query
完整版【es系列教程】，可移步公众号带着问题学习才高效1、Bool query 的子句有哪些类型？2、如何应用 Bool query？结合实际场景分析3、minimum_should_match 参数如何配置？ps：本文设计到的相关性评分，近期TeHero会专门讲解！本文知识导航图01 查询和过滤上下文在学习 Bool query 之前，我们应该先了解ES的两种上下文：1）Query conte...
Llama模型结构拆解：为什么MLP模块要这样设计？从参数配置到计算流程全解析
本文深入解析了Llama模型MLP模块的设计精髓。通过拆解其三线性层结构、门控机制与SwiGLU激活函数，揭示了并行计算如何提升效率，并详细阐述了intermediate_size参数配置背后的经验权衡与计算考量，帮助读者透彻理解这一核心组件的设计逻辑与工程实现。
ElasticSearch实战之Filter Query过滤查询(六)
Filter Query(过滤查询) 1.1 过滤查询 其实准确来说，ES中的查询操作分为2种: 查询(query)和过滤(filter)。查询即是之前提到的query查询，它 (查询)默认会计算每个返回文档的得分，然后根据得分排序。而过滤(filter)只会筛选出符合的文档，并不计算 得分，且它可以缓存文档 。所以，单从性能考虑，过滤比查询更快。 换句话说，过滤适合在大范围筛选数据，而查询则适...
SystemC实战：用C++搞芯片建模的5个典型场景（含代码示例）
本文通过五个典型实战场景，详细介绍了如何使用SystemC这一基于C++的硬件建模库进行芯片设计与系统级建模。内容涵盖从基础并发模块构建、事务级总线建模、跨时钟域验证，到与ModelSim协同仿真及多核系统性能探索，并提供了完整的代码示例，帮助软件工程师利用熟悉的C++工具链高效参与硬件架构设计与验证。
AI辅助游戏开发实战：Kimi K3提升Unity开发效率与代码质量
在游戏开发领域，有限状态机（FSM）是构建角色AI行为逻辑的核心设计模式，它通过定义明确的状态和转换条件，使游戏实体能够智能地响应环境变化。其原理在于将复杂的行为分解为离散的状态节点，并通过事件驱动状态切换，从而实现清晰、可维护的AI架构。这项技术的价值在于显著提升了游戏角色的行为真实感和开发效率，被广泛应用于NPC行为控制、角色动画管理、UI流程等场景。随着AI编程助手的兴起，开发者现在可以借助如Kimi K3这类工具，通过自然语言指令快速生成和优化FSM等复杂系统的代码框架，将更多精力投入到核心玩法与性
【ES笔记02】ElasticSearch数据库之查询操作（match、must、must_not、should、_source、filter、range、exists、ids、term、terms）
match关键字，相当于mysql数据库中的like查询，match查询的字段如果是text类型，那么text会被分词，match就会匹配分词，查询所有包含分词的doc文档，如果不是text类型的，那就是精确查询。当查询条件有很多个的时候，如果将所有的查询条件都放在请求路径上面，显然不合适，所以ES可以将查询条件放到请求体里面，请求体里面的查询条件需要按照指定的格式，不然ES会解析报错。ids查询，这就相当于mysql数据库中的【in】条件查询，多个条件值查询，但是这里的只能够对。
重访时间与覆盖分析的stk操作
1.打开stk 2.创建一个新的场景，命名为Test，选择地球为场景星球，若为金星，可在Central Body里选择Venus（金星自转周期慢，自转周期243天，卫星轨道变化不明显）（其中start stop时间可设置长一些） 3.插入一个AreaTarget或者place，以AreaTarget为例 选择Pattern，Add三个点（用法可见前面的博客，有时候编程的代码也可以帮助理解stk的操作） 4.插入Satellite，选择Orbit Wizard（若想设置卫星的六根数也可
Elastic Search操作之Filter查询&聚合查询&复合查询（四）
1、Filter查询 filter是不计算相关性的，同时可以cache。因此，filter速度要快于query。 POST /lib4/items/_bulk {"index":{"_id":1}} {"price":40,"itemID":"ID100123"} {"index":{"_id":2}} {"price":50,"itemID":"ID100124"} {"index":{"_id...
博士申请-考核制经验分享（2）——个人简历
申博过程中一般在联系导师时就将个人简历作为邮件附件，有些学校也会在提交材料或者复试阶段提交个人简历。
YOLOv8自定义训练：车牌识别全流程（从标注到推理，附可视化代码）
车牌检测全流程实践指南 摘要：本文详细介绍了基于YOLOv8的车牌检测完整实现方案。针对车牌检测中的三大难点（小目标、多角度、光照变化），提供了从数据准备到模型部署的全流程解决方案。重点包括：1）数据采集与标注规范；2）针对小目标的YOLOv8模型优化配置；3）K-means锚框聚类方法；4）训练参数调优策略。通过实际验证，该方法可获得95%以上的检测准确率，并附有完整的代码实现和可视化工具，便于开发者快速复现应用。 （字数：149字）
全文搜索引擎 Elastic Search
全文搜索引擎 Elastic Search
台区同期线损智能诊断与闭环治理体系及工程化实践
高损台区：同期线损率＞预设阈值（通常为8%，可根据区域、台区类型调整）；负损台区：同期线损率＜0，即供电量小于售电量，多由档案、计量、拓扑错误导致；波动损台区：月度线损率波动幅度＞预设阈值（通常为5%），且无合理原因；持续异常台区：连续2个及以上周期线损率不达标，且未完成有效整改。台区同期线损智能诊断与闭环治理体系，以电力大数据为基础、智能诊断模型为核心、标准化流程为保障，彻底解决了传统线损治理“异常发现慢、定位难、整改乱、无闭环”的痛点，实现了线损治理从“人工经验驱动”向“数据智能驱动”的根本性转型。
Zephyr 中的 PJRC Teensy 4 系列板级支持：硬件资源、引脚映射与烧录调试实战
Teensy 4 系列是 PJRC 推出的基于 USB 的小尺寸微控制器开发系统，本文基于 Zephyr 仓库中 [Teensy 4 板级文档](https://link.gitcode.com/i/592695b037955d62b6e10ffffd4a1802)，系统介绍 Teensy 4.0 / 4.1 与 Sparkfun Teensy MicroMod 三款板卡在 Zephyr RTOS
LED灯闪烁实验：代码集成
LED灯闪烁实验已经全部完成，在该实验中使用了较多的工具链，涉及底层软件、建模、软件编译等。首先，通过STM32CubeMX工具进行STM32底层软件配置，可以大大减少手写代码的工作量。另外由于做了可视化，也降低了STM32的上手难度，提升效率。利用Simulink建模，可以在PC环境下验证应用层算法的正确性而不依赖于具体控制器，实现应用层算法和底层软件、控制器硬件的解耦。另外，图形化的建模方式也更加有利于开发者思考与分析，大量的封装库文件也可以降低开发的工作量。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Elastic Stack梳理：查询API深度解析与工程实践全指南
ElasticSearch的Search API提供两种检索方式：URI Search（通过URL参数传递简单查询）和Request Body Search（通过JSON DSL实现复杂查询）。URI Search适合快速测试，支持基础语法如字段限定、布尔逻辑和范围查询；Request Body Search则支持全文检索、精确匹配、相关性算分等高级功能，采用BM25算法计算匹配度。查询类型分为字段级查询（如term、match、range）和复合查询（如bool），可通过explain参数分析算分细节。生
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
Kibana Dev Tools 3 大功能实战：Console 查询、Search Profiler 与 Grok 调试
本文深入解析Kibana Dev Tools的三大核心功能：Console查询、Search Profiler性能分析与Grok调试，帮助开发者高效操作Elasticsearch集群。通过实战案例演示如何优化查询性能、设计日志解析模式，提升Elastic Stack开发效率，特别适合需要处理复杂数据查询与日志分析的开发者。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
【Elasticsearch】Elasticsearch检索方式全解析：从基础到实战（二）
接着上一篇文章；我们继续来研究es的复杂检索。
ElasticSearch查询
GET _search { "query": { "match_all": {} } } POST _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "中国人民" } PUT /person { "settings": { "number_of_shards": 5 , "number_of_replicas": 1 } } GET /person PUT /book { "settings": {
ElasticSearch Java开发实战：从安装到性能优化
ElasticSearch作为基于Lucene的分布式搜索引擎，通过倒排索引和分片机制实现海量数据的近实时检索。其核心优势在于分布式计算能力，能够将复杂的聚合分析操作从分钟级优化到毫秒级响应，特别适合电商推荐、日志分析等高并发场景。Java开发者可以通过High Level REST Client或Java API Client实现高效集成，结合IK分词器可完美支持中文搜索。在生产环境中，合理的JVM调优（如G1垃圾回收器配置）和索引设计（分片策略、冷热数据分离）能显著提升系统稳定性。本文以ES 7.17.
ElasticSearch 入门指南：安装、核心概念与实战操作
ElasticSearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源分布式搜索和分析引擎，广泛应用于大数据实时检索场景。其核心原理是通过倒排索引实现高效文本搜索，支持水平扩展的分布式架构确保海量数据处理能力。作为 NoSQL 数据库的重要补充，ElasticSearch 在电商商品检索、日志分析等场景展现出色性能。本文以 Java 环境为基础，详细介绍 ElasticSearch 的安装部署流程，解析索引、文档、分片等核心概念，并演示包括 CRUD 操作、条件查询和聚合分析在内的常见 API 使用
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