- Introduction to Apache Flink - CH2 -Traditional Architecture versus Streaming Architecture
耳边的火
传统结构与流式结构的对比传统上,一个数据后端的典型结构是使用数据库来存储业务事务性数据。换句话说,数据库(无论是SQL还是NoSQL数据库)存储着就”新鲜的“(准确的近义词)数据,这些数据代表了业务的当前状态。举例来说,这些新鲜的数据可能代表着有多少用户登录了你的系统,你的网站有多少活跃用户或者每个用户当前账户的余额是多少等等。需要使用新鲜数据的数据应用就是建立再这些数据库的基础上的。另一些数据存
- PPINN Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读PINN
论文阅读:PPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEsPPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEs简介方法PPINN加速分析实验确定性常微分方程随机常微分方程Burgers方程扩散反应方程总结PPINNPararealphysics-i
- Comprehension from Chaos: Towards Informed Consent for Private Computation
粥粥粥少女的拧发条鸟
CCS2023网络安全
目录笔记后续的研究方向摘要引言ComprehensionfromChaos:TowardsInformedConsentforPrivateComputationCCS2023笔记本文探讨了用户对私有计算的理解和期望,其中包括多方计算和私有查询执行等技术。该研究进行了22次半结构化访谈,以调查用户对私有计算的看法及其对数据共享和隐私的影响。该研究的主要发现如下:参与者对私有计算的抽象定义感到挣扎,
- 【译】Industry Paper: Kafka versus RabbitMQ
seasame711
rabbitmqkafka分布式
今天和大家分享一篇关于Kafka和RabbitMQ对比的论文,该论文是诺基亚贝尔实验室(NokiaBellLabs)发表的工业界论文,系统阐述了二者的区别,可以帮助大家在发布订阅系统选型上提供帮助。文中很多引用,也是很好的扩展点,推荐大家阅读。译文中会忽略某些不好翻译的上下文内容,并且翻译难免会有失原文精髓,还是推荐大家阅读原文论文标题:IndustryPaper:KafkaversusRabbi
- Manipulating the loss calculation to enhance the training process of physics-informed neural
xuelanghanbao
论文阅读python论文阅读神经网络机器学习PINN
论文阅读:Manipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuralnetworkstosolvethe1DwaveequationManipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuraln
- VC-PINN Variable coefficient physics-informed neural network for forward and inverse problems
xuelanghanbao
论文阅读机器学习算法人工智能论文阅读
VC-PINNVariablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsVC-PINN:Variablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsofPDEswithvariablecoefficient变系数问
- Respecting causality is all you need for training physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读深度学习python论文阅读神经网络
论文阅读:Respectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworksRespectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworks问题分析以Allen-Cahn方程为例损失函数的重新表述解决方法想法以Allen-Cahn方程为例停止
- Characterizing possible failure modes in physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Characterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksCharacterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksPINN的常见故障模式convectionreaction-diffusion软偏微分方程约束和优化困难表现力与优化难度课程正
- Gateway 的职责 及Gateway的模式(单模式及多模式的区别)
魏宁_david
原文:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/microservices-architecture/architect-microservice-container-applications/direct-client-to-microservice-communication-versus-the-api-gateway-pattern为
- jQuery Mobile 和 Kendo UI 的比较(转)
weixin_33682790
uijavascript测试ViewUI
jQueryMobile和KendoUI的比较转自https://www.oschina.net/translate/jquery-mobile-versus-kendo-ui?cmp英文原文:jQueryMobileversusKendoUI–BrotherhoodDifferentiated返回原文QueryMobileandKendoUIarethepopularJavaScriptfram
- 【行人检测】miss rate versus false positives per image (FPPI) 前世今生(理论篇)
Vincent__Lai
目标检测MATLAB自动驾驶
一、前言最近在做行人检测相关的东西,用到一个指标叫做missrateversusfalsepositivesper-image(FPPI),但是搜了一圈网上发现相关的资料很少,所以自己再梳理一下这个指标相关的知识,也方便后续的人使用这个,如果有不对的地方欢迎指正。二、missrateversusfalsepositivesperwindow(FPPW)在介绍missrateversusfalsep
- DYVAL: GRAPH-INFORMED DYNAMIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《DYVAL:GRAPH-INFORMEDDYNAMICEVALUATIONOFLARGELANGUAGEMODELS》的翻译。大语言模型的基于图形的动态评估摘要1引言2相关工作3DYVAL4实验5DYVAL帮助进行微调6结论和讨论摘要大型语言模型(llm)在各种评价基准中取得了显著的成绩。然而,对其性能的担忧是由于其大量的训练语料库中潜在的数据污染。此外,当前基准的静态
- DAY 81 The market v the real economy
翼飏_Sa
DAY81Themarketvtherealeconomy市场与实体经济所谓实体经济(RealEconomy)是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。最典型的有机械制造、纺织加工、建筑安装、石化冶炼、种养采掘、交通运输versus[ˈvɜːsəs]prep.对,对抗;与……相对,与……相比Financialmarketshavegotoutofwhackwiththeeconomy.S
- Multilevel domain decomposition-based architectures for physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Multileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksMultileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksFBPINNFBPINN数学表示MultilevelFBPINNs
- Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs) a scalable domain decomposition approa
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读python深度学习神经网络
@[TOC](论文阅读:FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecompositionapproachforsolvingdifferentialequations)FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecom
- A Sequential Meta-Transfer (SMT) Learning to Combat Complexities of Physics-Informed Neural Networks
xuelanghanbao
论文阅读深度学习python论文阅读神经网络机器学习
论文阅读:ASequentialMeta-TransferSMTLearningtoCombatComplexitiesofPhysics-InformedNeuralNetworksApplicationtoCompositesAutoclaveProcessingASequentialMeta-Transfer(SMT)LearningtoCombatComplexitiesofPhysics
- 论文阅读--Cell-free massive MIMO versus small cells
伊丽莎白鹅
文献阅读论文阅读
无蜂窝大规模MIMO与小蜂窝网络论文信息NgoHQ,AshikhminA,YangH,etal.Cell-freemassiveMIMOversussmallcells[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2017,16(3):1834-1850. 无蜂窝大规模MIMO中没有小区或者小区边界的界定,所有接入点通过回程网络进行相位相干协作,并通过
- 【论文笔记】Reconstructing Training Data with Informed Adversaries
sugar_e
成员推理论文阅读机器学习人工智能
ReconstructingTrainingDatawithInformedAdversaries摘要&介绍由于机器学习模型可以有“记忆”功能,那么当训练数据涉及隐私信息时,若被攻击者还原出原始训练数据,就会很危险。这个论文就是探讨这样的攻击是否可能。所有的训练数据中,只有一个是未知的。目标就是还原出这一个未知的数据样本,找到攻击的方式、泄露多少信息可以达到被还原、哪些特性会导致可还原、自我检查模
- 【Training versus Testing】Positive intervals
圈圈圈小明
人工智能
GPT的解释:这段话解释了在一维中,针对"Positiveintervals"(正间隔)假设类别H的成长函数mq(N)的计算方式,以及如何得出这个成长函数。1."Positiveintervals"指的是一维情境中的假设,每个假设都由一个区间内的数据点返回+1,而区间之外的点返回-1。每个假设由该区间的两个端点来指定。2.当给定N个点时,这些点将一维空间分割成N+1个区域。每个区域由两个相邻的点之
- 《Fluent Python》读书笔记-Text versus Bytes
雨天独行
概览 "string"的概念很简单,就是字符的序列。但是怎么定义字符是一个问题。在python3,str是由Unicode字符组成,而在python2里str是由原始的byte字符组成。 Unicode标准把字符的标识和字符的二进制表示区分开来:字符的标识,即码位(codepoint),是一个从0到1,114,111的数字,在Unicode标准里是以U+为前缀的4到6位的16进制数字。
- 项目主R?谁R?到底是个啥?
柯树
在美团的项目工作推进中,你的同事会经常说,谁R?谁主R?(指项目)在开水团中,这是个啥意思呢?其实是RACI模型R=Responsible负责A=Accountable批准C=Consulted咨询I=Informed告知可能拓展的还有个S=Support支持
- Jumbo versus the police
瓶子_Alice
1.GreetingsOkaythreetwoone.Nowlet’sbeginourclass.Goodmorning,everyone.Lookhere,Ihaveaball.Nowcanyoupasstheball?Okaygiveyoufifteensecondsnow.OK,timeisup.Here’saquestionforyou:howmanytimesdoyoupasstheba
- 【读点论文】FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance Tradeoffs
羞儿
论文笔记目标检测人工智能深度学习
FemtoDet:AnObjectDetectionBaselineforEnergyVersusPerformanceTradeoffsAbstract边缘设备的高效检测器通常针对参数或速度指标进行优化,这些参数或速度计数指标与检测器的能量保持弱相关。然而,卷积神经网络的一些视觉应用,如始终在线的监控摄像头,对能量限制至关重要。本文旨在通过设计检测器作为基线,从两个角度实现能量和性能之间的权衡:
- 第五章. Training Versus Testing
归途^ω^
林轩田《机器学习基石》机器学习人工智能
第五章.TrainingVersusTesting上一章主要介绍机器学习的可行性。由NFL定理可知,机器学习貌似是不可行的,但是随后引入了统计学知识,如果样本数量足够大,且hypothesis数量有限,那么机器学习一般是可行的,本章将讨论机器学习的核心问题,严格证明为什么机器学习可以进行学习,从上一节最后的问题出发,即当hypothesis的数量是无限多的时候,机器学习的可行性是否依然成立?5.1
- 《唱片中的西方古典音乐史》2.3.1
静默斋谈乐
第一节词乐关系歌曲(song)在中世纪拉丁语文献中最广泛的写法有多种:cantus、carmen、cantio、canticum等,还有一些特殊类型:versus、conductus、ritmus、metrum、planctus,实际上,在中世纪作者的著作中,这些术语是可以互换和灵活使用的。从语言上,一般将中世纪歌曲分为拉丁语和本地语两类。这两类歌曲之间的界线也不是泾渭分明的,可以通过换词歌和双语
- 12.30阅读论文笔记:Physics-Informed Neural Networks for Power Systems
HJ
神经网络算法机器学习
Physics-InformedNeuralNetworksforPowerSystemsGeorgeS.Misyris,AndreasVenzkeandSpyrosChatzivasileiadisPhysicsInformedNeuralNetworks:自动微分:神经网络输出相对于输入的导数可以在训练过程中计算物理系统的微分代数模型可以包含在神经网络训练中神经网络现在可以利用实际物理系统的知
- 常用网址4
七七八八九九
chatgpt
pixel-me:https://pixel-me.tokyo/FocoClipping:https://www.fococlipping.com/鸭力山大:http://www.yalijuda.com/知犀思维导图:https://www.zhixi.com/ringer:https://ringer.org/zh/Versus:https://versus.com/cn在线文件批量重命名工具
- 规划算法之informed RRT star
菜菜的肥柴
规划算法
从RRTstar到informedRRTstar上篇博客中已经对RRT*进行了介绍,可以知道RRT是一个渐进最优的基于采样的规划算法。但是RRT在提高了规划出来的路径的质量的同时,消耗的时间也大大增长。因此在保证规划出来的路径的质量的同时,缩短搜索时间是一个探索的方向,也就是想办法在同样长的时间内,得到尽可能好的规划结果。informedRRT*就是向这个方向探索的一种。根据高中数学知识可以知道,
- 从RRT到RRT*,再到Informed RRT*,路径规划算法怎么写
听得见我的声音吗
路径规划算法算法自动驾驶机器学习
从RRT到RRT*,再到InformedRRT*,路径规划算法怎么写1、RRT算法1.1假设1.2RRT算法步骤与实现1.3伪代码2、RRT*算法3、InformedRRT*算法做个正直的人RRT中文名字是“快速搜索随机树”(Rapidly-exploringRandomTree),是一种比较常用的基于采样的静态路径规划算法。我们可以这么理解:小明住在北京,小红住在南京,有一天小红给小明发了一条短
- (Visual Navigation)路径规划算法(三)RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结
Hoyyyaard
VisualNavigation算法css3前端
文章目录RRT实现过程算法缺点RRT*实现过程InformedRRT*RRT*和InformedRRT*的结果比较具体实现路径规划总结RRT算法全称“快速扩展随机树算法”通过随机地图取点的方法进行路径规划RRT实现过程①在地图中随机选择一个点Xrand②当前点设置为Xnear③沿着Xnear和Xrand连线方向行进步长StepSize且没有遇到障碍④第二次采样⑤行进步长长度时遇到障碍则重新采样⑥直
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少