Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
2024/7/3 19:37:45
520KB
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报道了444nm蓝光激光二极管抽运的掺镨氟化锂钆(Pr3+:GdLiF4)固体红光激光器。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。
2024/7/2 11:20:11
1.19MB
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该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（Webpack，Babel，ESLint等）直
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（Webpack，Babel，ESLint等）直
2024/7/2 1:27:44
11.91MB
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遗传算法的基本步骤如下：1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群；
2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问题空间的决策变量，并求得个体的适应值；
3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值较大的一些个体构成交配池；
4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的个体进行操作，并形成新一代的种群；
5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。
用MATLAB编写了遗传算法程序，并给出完整代码，程序在matlabR2009中调试通过。
最后，通过一个实例说明其在函数优化中的应用。
2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问题空间的决策变量，并求得个体的适应值；
3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值较大的一些个体构成交配池；
4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的个体进行操作，并形成新一代的种群；
5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。
用MATLAB编写了遗传算法程序，并给出完整代码，程序在matlabR2009中调试通过。
最后，通过一个实例说明其在函数优化中的应用。
2024/7/1 19:27:26
75KB
1
matlab的人脸识别程序，包括GUI的设计使用:把人脸库的路径修改一下，然后直接运行faceGUI即可。
模型比较简单，大家可以优化一下再用对应的blog地址：http://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26703959
模型比较简单，大家可以优化一下再用对应的blog地址：http://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26703959
2024/7/1 14:28:22
2.85MB
1
说明地址：http://www.dede58.com/shop/2019/0326/16518.html；
模板名称：中央空调设备系统类网站织梦模板(带手机端)+PC+移动端+利于SEO优化模板介绍：织梦最新内核开发的模板，该模板属于中央空调设备类企业使用，自带最新的手机移动端，同一个后台，数据即时同步，简单适用！原创设计、手工书写DIV+CSS，完美兼容IE7+、Firefox、Chrome、360浏览器等；
主流浏览器；
页面简洁简单，容易管理，DEDE内核都可以使用；
附带测试数据！
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附带测试数据！
2024/7/1 11:47:19
20.41MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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