Bulk处理文档大小的最佳值
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apache+webdav的安装配置
原始资料：http://www.howtoforge.com/setting-up-webdav-with-apache2-on-debian-etch apachewebdav的安装配置 需求：1.开启一个web服务，使得客户端能够像操作本地磁盘一样操作服务端某个文件目录下的文件在服务器上安装配置apachewebdav模块…
最优化学习笔记（二）——二分法
二分法是一种一维搜索方法。它讨论的是求解一元单值函数f:R→R在区间[a0,b0]的极小点问题。同时要求函数f在区间[a0,b0]上为单调函数，并且是连续可微的，这里将使用f的一阶导数f′。 二分法的计算过程比较简单，它主要是利用一阶导数来连…
elasticsearch内部版本控制
现在我将这个price价格改为10，看下版本有什么变化？ 获取一下 返回结果我们知道价格price已经修改为10，_version已经变成2 我们把参数version改成2试试 我们从执行结果可知，我们已经修改成功，并且版本自增为3
JAVA每个初学者都应该搞懂的问题 还可以比较基础
还可以比较基础 转自http://blog.csdn.net/devillyd/article/details/2486520 对于这个系列里的问题，每个学Java的人都应该搞懂。当然，如果只是学Java玩玩就无所谓了。如果你认为自己已经超越初学者了，却不很懂这些问题，请将你自己…
最优化学习笔记（三）——梯度下降法
本来这周计划写下逻辑回归的学习笔记，但是其中用到了最优化对数似然函数，因此决定先复习下梯度方法和拟牛顿法。本节先从纯数学的角度总结下梯度下降法。
一、柯西-施瓦茨不等式
对于 Rn中的任意两个向量 x和y， 有： |<x,y&g…
ElasticSearch外部版本控制
#外部版本控制机制|
PUT /library/books/1?version5&version_typeexternal
{"title": "Elosticsearch: The Definitive Guide" ,"name":{"first" : "Zachary","last" : "Tong"},"publish_dat…
最优化学习笔记（四）——最速下降法
一、最速下降法的理念 最速下降法是梯度方法的一种实现，它的理念是在每次的迭代过程中，选取一个合适的步长αk，使得目标函数的值能够最大程度的减小。αk可以认为是函数ϕk(α)f(x(k)−α∇f(x(k)))的极小值点： αkargminf(x(k)−…
关于 win7 远程桌面的多用户问题
关于 win7 远程桌面的多用户问题 [转]系统是 64位WIN7 旗舰版 每当我用其它机器连WIN7的3389远程桌面时，WIN7那台机子就会退出到注销用户后的状态了，后来我新建了个用户，用不同用户登陆还是退出，也就是说不能同时2个人操作电脑&am…
ElasticSearch映射Mapping
1.1 什么是映射
(1) 映射(mapping): 定义index的元数据, 指定要索引并存储的文档的字段类型. 也就是说映射决定了Elasticsearch在建立倒排索引、进行检索时对文档采取的相关策略, 如数字类型、日期类型、文本类型等等. 需要注意的是: 检索时用到的分析策略, 要和建立索引时的分…
机器学习笔记（十）——Logistic Function AND Softmax Function
一、说明 在逻辑回归和一些机器学习算法中， Logistic函数和Softmax函数是常用到的，今天就先讨论下这两个函数。
二、Logistic Function Logistic function一般用于二分类问题，它的函数定义如下： f(x)11e−x(1)f(x) = \frac{1}{1…
kibana客户端工具操作ElasticSearch（增删改查三）
之前一直我们讲的是添加文档和查看文档，下面我们看下怎么修改文档，
第一种方式PUT 覆盖原来的文档 修改文档（覆盖原来的）：
PUT /lib/user/1
{"first_name":"Jane","last_name":"…
)
Word2Vec学习笔记(一)
目录
Word2Vec基本数学内容语言模型Hierarchical Softmax 模型Negative Sampling 模型
一、Word2Vec基本数学内容
1. Sigmod 函数
&absp;&absp;&absp;&absp;Sigmod函数通常在二分类中应用。它将样本映射后投影在[0, 1]范围内，对应样本所属的类的…
SQL Tuning Advisor简单使用
SQL Tuning Advision是Oracle提供的一个功能包，可以针对有性能问题的SQL给出优化建议。可以作为调优的辅助手段。 建立测试表和索引create table t_1 as select * from dba_objects;create table t_2 as select * from dba_tables;create index idx_t_2_ts on t_2(t…
Multi GET API介绍
#先添加几个文档
PUT /lib/user/1
{"first_name":"Jane","last_name":"Smith","age":36,"about":"I like to collect rock albums","interests":["music"]
}PUT /lib/user/2
{&qu…
)
Word2Vec学习笔记(二)
二、语言模型 语言模型可以分为文法型模型和统计语言模型。在实际应用中语言识别、手写体文字识别、机器翻译、键盘输入、信息检索等研究领域都用到了语言模型。文法型语言模型是人工编制的语言学文法，文法规则来源于语言学家掌握的语言学知识和领域知识，…
echo中使用逗号和句号的区别
echo中是可以用逗号来连接字符串的.经过测试.这样的连接字符串方式要比直接用点号要快. //PHP是先连接字符串再进行加法计算了.按照从左向右的方向进行的。//如果将一个字符串强制转换成一个数字.PHP会去搜索这个字符串的开头.如果开头是数字就转换.如果不是就直接返回0echo 51…
Multi GET API
Multi GET API介绍
GET /lib/user/_mget
{"docs":[{"_id":1},{"_type":"user","_id":2}]
}
#返回值
{"docs" : [{"_index" : "lib","_type" : "user","_id&qu…
Word2Vec学习笔记（三）
三、Hierarchical Softmax模型
3.1 词向量 词向量目前常用的有2种表示方法，One-hot representation 和 distributed representation. 词向量，顾名思义就是将一个词表示为向量的形式，一个词，怎么可以将其表现为向量呢？…
Thrift 教程 开发 笔记 原理 资料 使用 范例 示例 应用
在这里汇总一下：thrift版本差异和源码及jar包下载。文档，示例(脚本、代码、)，白皮书，常见问题。 有很内容是重复的，给位看官自行过滤。 英文资料 API 使用介绍 原理简介(推荐阅读) 和 简单范例 IBM developerWorks 详细…