- 以员工文档 的形式存储为例：一个文档代表一个员工数据。存储数据到 ElasticSearch 的行为叫做索引，但在索引一个文档之前，需要确定将文档存储在哪里。
- 一个 ElasticSearch 集群可以包含多个 索引，相应的每个索引可以包含多个类型 。 这些不同的类型存储着多个文档 ，每个文档又有多个属性 。
- 类似关系：
索引----数据库
类型----表
文档----表中的记录
属性----列 
- 关系图
ElasticSearch和mysql对比
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机器学习笔记（七）——决策树模型
引言
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类和回归方法。它的扩展方法有GBDT和GBRT 等。决策树模型的学习过程主要有特征选择、决策树生成和剪枝。主要算法有ID3、C4.5和CART等。
一、决策树模型
决策树首先是一个树形结构，它包括两种类型…
ElasticSearch获取多个文档Multi GET API介绍
#■同时获取多个文档信息
#■例子:获职index:bank和shakespeare下面
#. I0为1.2.3.4.15.6.28的文档信息
GET /bank/bank_account/1
GET /bank/bank_account/2
GET /shakespcare/line/3
GET /bank/bank_account/4
GET /shakespeare/line/15 #日数组[]
GET /_mget
{"docs&qu…
Bulk批量操作API的介绍
#多重模式
#批量操作bulk
POST /library/books/_bulk
{"index": {"_id": 1}}
{"title":"Elasticsearch: The Definitive Guide","price":5}
{"index": {"_id": 2}}
{"title":"The Elast…
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
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…
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（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？…
Word2Vec学习笔记（三）续
三、（续）Skip-gram模型介绍 Skip-gram模型并不是和CBOW模型相反的，它们的目的都是计算出词的向量，只不过在作者的论文中给出的图看样子是反的而已。Skip-gram模型是用每个当前词去预测一定范围内除当前词之外前后的词。同样的&…
ElasticSearch关于映射mapping介绍
#首先我们还是先增加几个文档
PUT /myindex/article/1
{"post_date": "2020-03-14","title": "Java","content": "java is the best language","author_id": 119
}PUT /myindex/article/2
{"post…
ElasticSearch的Object数据类型
上一篇mapping文章我们知道数字类型和日期类型要精确查找，以及mapping的两个重要的作用。
所以创建索引的时候,是不是可以预先定义字段的类型以及相关属性，这样就能够把日期字段处理成日期，把数字字段处理成数字，把字符串字段处理…
Word2Vec学习笔记（四）——Negative Sampling 模型
前面讲了Hierarchical softmax 模型，现在来说说Negative Sampling 模型的CBOW和Skip-gram的原理。它相对于Hierarchical softmax 模型来说，不再采用huffman树，这样可以大幅提高性能。
一、Negative Sampling 在负采样中，对于给定…
HDU1071_数学几何
题目大意： 给你三个点p1,p2,p3,p1是最高点，然后算出面积。 解题思路： 我的解题思路有点水，就是直接求抛物线系数，直线系数，最后求积分搞定e.尽量少用中间变量吧。代码有点丑。虽然这道题目是1a，…
ElasticSearch vs. Solr
为何日志服务商Loggly选择ElasticSearch而非Solr. 原文链接: http://loggly.wpengine.com/bl... 在Gen2产品的早期阶段, 我们事实上是失败的, 这促使我们重新审视我们现有的技术栈. 我们仔细分析系统中的每个独立的组件,并记录下来, 当然其中也包括构成我们核心功能的搜索引擎技…
android 工程结构，它到底是怎么运行的。
为了帮助理解，我决定先上传一个工程截图，这个是我做的一个小作业，3、4个小时完成，没什么含金量，就是交差用的，这里给大家做个模板吧。 我把一个工程分6个部分，如左面的图所示，然后…
从FLC中学习的设计模式系列-创建型模式(3)-工厂方法
工厂方法是一组方法， 他们针对不同条件返回不同的类实例，这些类一般有共同的父类。 工厂方法模式 来自： http://zh.wikipedia.org/wiki/工厂方法模式 工厂方法模式 是一种面向对象的设计模式。通过调用不同的方法返回需要的类，而不…
HTML简单实例加表单的显示效果
HTML可以说是一种十分简单的标记语言，但是对于Web开发还是必不可少的，所以对HTML的标记进行适当的了解 还是十分有必要的。下面我们来演示一下基本的HTML效果和一些简单的标签，以及在表单界面的各种提交方式。 首先是HTML的常用简单标签。 &l…