我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题，你⼀起来吧？拾陆楼知识星球入口 ecoAddRepeater-loc{xy}-cellBUF-netNET ecoAddRepeater-offLoadAtLoc{xy}-cellBUF-netNET 都是指定插buf/inv物理位置，区别在于前者用于插buf/inv驱动原始net所有的inputterm，后

1.绪论前面的文章已经分析过，以前rocketmq通过主从复制的思想实现系统的高可用，即在搭建集群的时候会手动的设置一个主节点和从节点，在写入数据的时候，会先写入到主broker，然后再同步到从节点中。但是这样会有一个问题，就是主节点宕机过后，需要手动的修改从节点成为新的主节点。在roc

/*请编写一个函数fun，它的功能是：根据以下公式求X的值(要求满足精度0.0005，即某项小于0.0005时停止迭代)：X/2=1+1/3+1×2/3×5+1×2×3/3×5×7+1×2×3×4/3×5×7×9+...+1×2×3×...×n/3×5×7×(2n+1)程序运行后，如果输入精度0.0005，则程序输出为3.14...。*/#include<stdi

原文：文本相似度计算方法文本相似度计算方法：有2个关键组件,即【文本表示模型（文本切分粒度、特征构建方法）】和【相似度度量方法】。文本表示模型：将文本表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。相似度度量方法：负责基于前面得到的数值向量计算文本之间的相似度。 文本

干掉XML、Mapper，FluentMybatis牛逼前言Part1仓库地址Part2需求场景设置Part3三者实现对比1使用fluentmybatis来实现上面的功能2换成mybatis原生实现效果1、定义Mapper接口2、定义接口需要用到的参数实体SummaryQuery3、定义实现业务逻辑的mapperxml文件4、实现业

词法分析和语法分析（例子）让我们以一个简单的例子来说明词法分析和语法分析的过程，假设我们有一个非常基础的编程语言片段：x=3+5词法分析（LexicalAnalysis）:读取源代码:系统首先读取这行代码的字符流。分割和识别词法单元:x 被识别为一个标识符（Identifier）。= 被识别

一.概述Elasticsearch使用文档版本来控制文档的并发更新，并用于解决冲突。Elasticsearch从写入到检索的时间间隔是由刷新频率refresh_interval设定的，该值可以更新，但默认最快是1s，也就是这1秒之内如果同一条数据(文档的新版本必须复制到群集中的其他节点。Elasticsearch也是异

本文是对Raft论文阅读后的一些核心内容总结原论文：InSearchofanUnderstandableConsensusAlgorithm(ExtendedVersion)Raft概览Raft论文中用几个表格给出了Raft的细节概览，这里不用仔细阅读，后面学习的时候会慢慢深刻的理解这些内容server持有的状态RPC原语server规

本题要求实现一个函数，用下列公式求cos(x)近似值，精确到最后一项的绝对值小于eps（绝对值小于eps的项不要加）：cos(x)=0!x0​−2!x2​+4!x4​−6!x6​+...函数接口定义：funcos(eps,x),其中用户传入的参数为eps和x；函数funcos应返回用给定公式计算出来，保留小数4位。函数接口定义： 函

大家好，我是Edison。上一篇：基于Term和全文的ES查询结构化数据结构化搜索（StructuredSearch）是指对结构化数据的搜索，那么，什么数据是结构化的呢？ES中日期、布尔类型和数字都是结构化的。另外，文本也可以是结构化的：比如彩色笔可以有离散的颜色集合：红、蓝、绿等；一个博客也可能

目录前言一、Elasticsearch之查询的两种方式1.1准备数据1.2字符串方式查询（简单查询）1.3DSL方式查询二、match与term系列查询2.1match系列查询2.1.1准备数据2.1.2match（按条件查询）2.1.3match_all（查询全部）2.1.4match_phrase（短语查询）2.1.5match_phrase_prefix（最左前缀查询）2.1.

大家好，我是Edison。上一篇：Elastic学习之旅(7)聚合分析相信很多童鞋和我一样，有点傻傻分不清Term查询和全文查询的区别，那么今天我们就来一起梳理一下。基于Term的查询Term（词项）是ES中表达语义的最小单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理Term。ES中TermQuery

概述在编译原理中，不动点法通常用于计算属性文法中的属性值，其中属性之间可能存在循环依赖关系文法规则举个例子，假设我们有以下的EBNF文法：expr::=term("+"term)*term::=factor(""factor)factor::=number|"("expr")"规则执行我们想要使用LL算法来实

transformer结构-position_encoding层1完整代码importmathimporttorchimporttorch.nnasnnclassPositionEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout,max_len):"""d_model:词嵌入维度max_len:每个句子最大长度。

default_statistics_target参数对PG和MogDB性能影响测试和分析本文出处：https://www.modb.pro/db/230160前段时间在某客户生产环境优化PG查询性能时发现一个很有意思的现象，一个统计信息相关参数可以很大程度上影响SQL的性能。近期在学习MogDB，就对比PG和MogDB做了个

前置条件包含obd和obclient的中控机OceanBase测试集群独立的测试租户BenchmarkSQL工具（可选）为了能够方面的查看复杂SQL的执行计划，我们先用TPCC模拟一些数据库负载。模拟数据库负载obd里面已经集成了tpcc测试工具，需要联网更新一下插件即可。如果机器不具备外网环境，需要提

原始题目：Autoformer:DecompositionTransformerswithAuto-CorrelationforLong-TermSeriesForecasting中文翻译：Autoformer:用于长期序列预测的自相关分解变压器发表时间：2021年平台：AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems文章链接：https://proceedings.neuri

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使用benchmarksql压测数据库,产生高消耗的sql并测试数据库性能压测环境部署benchmarksql下载gitclonehttps://github.com/meiq4096/benchmarksql-5.0.git修改配置文件vi./run/props.obdb=oracledriver=com.alipay.oceanbase.obproxy.mysql.jdbc.Driverconn=jdbc:ocean

相关性描述的是⼀个⽂档和查询语句匹配的程度。我们从搜索引擎召回时，肯定希望召回相关性高的数据，那么如何来量化相关度呢。首先，我们定义，一个文档doc，由多个词语term组成。最早，通过最简单的TF-IDF来衡量。TF-IDF朴素的思想，相关度应该是词语权重、文档权重的融合。词频TF（Ter

1.term查询term查询：完全匹配查询，搜索前不会对关键字进行分词。只支持单个feild查询。不设置from，size。默认返回10条#测试--term查询POST/king_test_person/_search{"from":0,#limit?"size":20,#limitx,?"query":{"term":{

  BM25（BestMatching25）是一种用于信息检索（InformationRetrieval）和文本挖掘的算法，它被广泛应用于搜索引擎和相关领域。BM25基于TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）的思想，但对其进行了改进以考虑文档的长度等因素。一.基本思想  以下是BM25算法的基本思想

常量定义根据论文中的内容，Raft中server节点共有三种状态，分别是Follower、Candidate和Leader，因此代码中将三种状态定义如下：const( FOLLOWER=iota CANDIDATE LEADER)此外，根据大量测试所得经验，我分别定义以下时钟常量：选举超时间隔200-500ms、心跳间隔50ms。const( H

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：term：根据词条精确值查询range：根据值的范围查询 因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为

Zhang,Ning,Q.Ma,andX.Chen."EnablingLong-TermCooperationinCross-SiloFederatedLearning:ARepeatedGamePerspective."(2022).  针对重复执行跨筒仓联邦学习过程中如何保持客户积极参与（增加训练时使用的数据量、减少搭便车行为），本文提出合作的、子