Grokking-the-System-Design-Interview

ElasticStack高級開發(fā)與架構實戰(zhàn) 視頻

Logging in Action

本書主要展示如何使用Elasticsearch構建可擴展的搜索應用程序。書中覆蓋了Elasticsearch的主要特性，從使用不同的分析器和查詢類型進行相關性調優(yōu)，到使用聚集功能進行實時性分析，還有地理空間搜索和文檔過濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個部分，*部分解釋了核心特性，內容主要涉及Elasticsearch的介紹，數(shù)據(jù)的索引、更新和刪除，數(shù)據(jù)的搜索，數(shù)據(jù)的分析，使用相關性進行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，文檔間的關系等；第二部分介紹每個特性工作的更多細節(jié)及其對性能和可擴展性的影響，以便對核心功能進行產品化，內容主要涉及水平擴展和性能提升等。此外，本書還有6個附錄（網上下載），提供了讀者應該知道的特性，展示了關于地理空間搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，學習在搜索結果中如何高亮查詢單詞，在生產環(huán)境中用來協(xié)助管理Elasticsearch的第三方的監(jiān)控工具有哪些，如何使用Percolator過濾為多個查詢匹配少量文檔，如何使用不同的建議器來實現(xiàn)自動完成的功能。

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Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

本篇博客詳細介紹了Python機器學習庫Scikit-learn的使用方法和主要特性。內容涵蓋了如何安裝和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何進行數(shù)據(jù)預處理，如何使用監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習算法，以及如何評估模型和進行參數(shù)調優(yōu)。本文旨在幫助讀者深入理解Scikit-learn，并有效地應用在實際的機器學習任務中。

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