ES相关常用

elasticsearch rest api遵循的格式为:

1

curl -X<REST Verb> <Node>:<Port>/<Index>/<Type>/<ID>

1、检查es版本信息

1

curl IP:9200

2、查看集群是否健康

1

2

http://IP:9200/_cat/health?v

curl 'IP:9200/_cat/health?v'

3、查看节点列表

1

2

http://IP:9200/_cat/nodes?v

curl 'IP:9200/_cat/nodes?v'

4、列出所有索引及存储大小

1

2

http://IP:9200/_cat/indices?v

curl 'IP:9200/_cat/indices?v'--查询所有索引及数据大小

5、创建索引

1

2

创建索引名为XX,默认会有5个分片,1个索引

curl -XPUT 'IP:9200/XX?pretty'

6、添加一个类型

1

2

3

4

curl -XPUT 'IP:9200/XX/external/2?pretty' -d '

{

   "gwyy""John"

}'

7、更新一个类型

1

2

3

4

curl -XPOST 'IP:9200/XX/external/1/_update?pretty' -d '

{

   "doc": {"name""Jaf"}

}'

8、删除指定索引

1

curl -XDELETE 'IP:9200/_index?pretty'

9、elasticsearch定期删除策略

http://www.jianshu.com/p/5e0ed65cd820

关于具体操作DSL可以参见:http://www.cnblogs.com/wxw16/tag/Elasticsearch/

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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