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最新推荐文章于 2024-07-25 14:48:00 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/twangal/p/10285637.html
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转载于:https://www.cnblogs.com/twangal/p/10285637.html

倒排索引 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-15 629
倒排索引 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 什么是倒排索引 倒排索引(Inverted Index)是一种常用于全文搜索引擎的索引结构。它存储了单词到文档的映射关系,可以根据单词快速找到包含该单词的文档。
ES high-level-client和DSL学习
HELLOW，文浩
01-05 1766
一、ElasticSearch 简介 中文官方文档链接 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.6/java-rest-high-getting-started.html 1、简介 ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多员工能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许.
Springboot集成Elasticsearch High Level REST Client实现增删改查实战
老徐的博客只有干货
07-25 2020
Elasticsearch 的 High Level REST Client 是一个用于与 Elasticsearch 进行交互的 Java 客户端库，它提供了比低级别的 REST 客户端更高级别的抽象。High Level REST Client 使用了 OkHttp 库作为底层的 HTTP 客户端，并且提供了自动重试、连接管理和错误处理等功能。它允许开发人员以面向对象的方式构建请求和解析响应，从而简化了与 Elasticsearch 的 REST API 的交互过程。
elasticsearch 基础介绍及使用 （high-level-client）
热门推荐
JKjiang123的博客
05-29 1万+
一、ElasticSearch 简介 1、简介 ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多员工能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch 用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。 2、特性 分布式的文档存储引擎 分布式的搜索引擎和分析引擎 分...
Keras, high-level 的 Neural Network 框架.
yichudu
10-19 1496
一些特点:提供了对 tensorflow low-level api 的高级封装，用户代码更清爽, 简洁.各种新式trick都有，比如Batch normalization，PReLU等等架构灵活，model基于一层层的layer叠加，可插拔性十分强作者简介keras 之父, google brain 研究员 François Chollet, 他也参与了 TensorFlow 的框架研发.一般地, 在build()中创建参数, 在call()
java通过文件实现员工管理_Elasticsearch实战Java High Level REST Client实现员工管理案例...
weixin_35719581的博客
02-24 127
开发环境：elasticsearch:7.0.0kibana:7.0.0JDK: 1.8.0_201maven: 3.6.1这里讲的是实战对于如何安装elasticsearch，配置java环境变量，配置maven不做讲解详细请查看：elasticsearch学习笔记(四)——在windows上安装和启动Elasticsearchhttps://segmentfault.com/a/11...增量...
NumPy doc （一）
qianchenzhihai的博客
05-11 2507
help(numpy) Help on package numpy: NAME numpy FILE c:\anaconda2\lib\site-packages\numpy\__init__.py DESCRIPTION NumPy ===== Provides 1. An array object of arbitrary
ElasticSearch入门-HelloWorld版CRUD，Http Rest访问,elasticsearch，elasticsearch-rest-high-level-client
决战决胜AI，放眼长期，稳中求进；知行合一，日拱一卒
10-29 519
接着上1篇 ES,SpringData,SpringBoot,一些小坑和阶段性总结 https://blog.youkuaiyun.com/FansUnion/article/details/102799101 一、概述 1、放弃SpringBoot版本，自动引入 各种问题，也没看出啥优势。 2、放弃SpringData，ES封装 CrudRepository之类的封装，不是ES未来的方向...
High Efficiency Video Coding
szu030606的专栏
07-16 4137
High Efficiency Video Coding (HEVC) is a video compression standard, a successor to H.264/MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding), that was jointly developed by the ISO/IEC Moving Picture Experts Gro
ElasticSearch-Java-low-level-rest-client官方文档翻译
weixin_30467087的博客
04-02 597
人肉翻译，非谷歌机翻，部分地方添加了个人的理解，并做了分割，如有错误请在评论指出。转载请指明原链接，尊重个人劳动成果。 High-Level-Rest-Client基于Low-Level-Rest-Client封装，Client配置方面基于Low-Level，而API使用上基于High-Level。 翻译的版本为6.5.4版本的Elastic...
算法的秘密：谷歌搜索的内部工程文档已经泄露
yu101994的博客
05-30 1178
Google, if you’re reading this, it’s too late.谷歌，如果你正在读这篇文章，那就太晚了。 Ok.Cracks knuckles. Let’s get right to it.Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google
基于IMDb数据集的情感分析（Doc2Vec模型与神经网络实现）
crazy_scott的博客
06-27 7075
使用Doc2Vec模型参加Kaggle的NLP比赛，最终score达到0.97，前2%。 本文所有的代码都可以在我的github上找到。 在上一篇博文中，我们使用了TF-IDF，准确率达到了0.95，已经进入前100，但还不够，我们试试使用更加高大上的Doc2Vec结合神经网络模型，其准确率能否再次提升。 数据介绍 本数据来源于IMDB电影评论集，是Kaggle上一个入门的项目。...
springboot集成ElasticSearch使用RestHighLevelClient连接客户端
weixin_44907173的博客
11-12 2652
ES查询结构图 1.pom依赖引用 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.6.2</version>
android P使用google接口进行定位
通信侠的博客
12-31 1603
公司没有申请 google认证，但是又要做海外生意，如此一来，海外客户在不知情的情况下进行开发，肯定要用到google接口。 为了不暴露，就必须在灰色地带游走，目前方案是暂时集成了基本的google框架，但是只能个人用户激活，才能正常使用部分功能。 How to get GMS apps from GAPPs and integrate them into AOSP 请参考： How_to_get...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
rest high level client，更新doc，示例代码
10-16
RESTful 高级客户端，如Apache HttpClient、Spring RestTemplate或Feign等，用于执行HTTP请求以管理文档（文档更新）。它们提供了一种高层次的方式来发送常见的CRUD操作（创建(Create)、读取(Retrieve)、更新(Update...
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