5、Elasticsearch集群入门与数据索引全解析

Elasticsearch集群入门与数据索引解析

Elasticsearch集群入门与数据索引全解析

1. 版本控制与数据添加

在系统中添加具有特定版本号的文档时,可使用如下命令:

curl -XPUT 'localhost:9200/library/book/1?version=123456' -d {...}

Elasticsearch 即便在文档被删除后仍能检查版本号,这是因为它会保留已删除文档的版本信息。默认情况下,此信息在文档删除后的 60 秒内可用,可通过 index.gc_deletes 配置参数更改该时间值。

2. 使用 URI 请求查询进行搜索

在深入了解 Elasticsearch 查询细节之前,可利用简单的 URI 请求进行搜索。

2.1 示例数据创建

为便于操作,创建一个包含两种文档类型的简单索引,执行以下命令:

curl -XPOST 'localhost:9200/books/es/1' -d '{"title":"Elasticsearch Server", "published": 2013}'
curl -XPOST 'localhost:9200/books/es/2' -d '{"title":"Mastering Elasticsearch", "published": 2013}'
curl -XPOST 'localhost:9200/books/solr/1' -d '{"title":"Apache Solr 4 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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