Elasticsearch 在linux服务器安装
我们在日常系统开发中，在做模糊搜索，数据量小的情况下会用到（DB）去处理数据，然而当数据量到一个量级的时候通常这种前后端响应不是那么快，此时我们就要考虑优化，通常会将数据存放在Elasticsearch内进行快速查询
安装Elasticsearch
环境准备
（1）CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
（2）elasticsearch-7.3.1
（3）
数据结构与算法
C++寻位映射的奇幻密码：哈希
文章目录
1.什么是哈希？
2.哈希的常见实现方法
2.1 直接定址法
2.2 除留余数法
3.哈希冲突
4.哈希冲突的解决
4.1 闭散列
4.1.1 线性探测
4.1.1.1 哈希表的基本数据结构
4.1.1.2 哈希表的key转换
4.1.1.3 哈希表的插入
4.1.1.4 哈希表的查找
4.1.1.5 哈希表的删除
4.
Docker-MySQL集群搭建与SpringBoot项目部署
在实际开发中MySQL集群搭建利用percona-xtradb-cluster，有了docker后会方便很多，SpringBoot项目部署则只需要JDK环境即可，打包运行jar，就可以启动服务了
一、MySQL集群
percona-xtradb-cluster是为了mysql集群而推出的解决方案，实现mysql集群的强一致性
1.PXC容器创建
1.1 拉取镜像
使用docker拉取镜像：
-ba
《算法闯关指南：优选算法-双指针》--01移动零，02复写零
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📖个人专栏：《C++知识分享》《Linux 入门到实践：零基础也能懂》《数据结构与算法》《测试开发实战指南》《算法题闯关指南》
⭐️人生格言：生活是默默的坚持
数据结构--AVL树
目录前言AVL树的特点AVL树的插入节点的定义情况分析AVL树的旋转右单旋左单旋左右双旋右左双旋编辑总结 验证AVL树前言二叉搜索树可以帮助我们以极高的效率查找(理想情况下是logn)，但是当在极端情况下，比如当树中的节点值是有序的时，二叉搜索树会变成一个单枝树，相当于一个链表，于是乎为了让树更接近与一个完全二叉树࿰
思维与算法共舞：AIGC语言模型的艺术与科学
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组件分享之后端组件——超轻量级的工作流引擎go-workflow
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背景
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
组件基本信息
组件：go-workflow
内容
本节我们分享一个超轻量级的工作流引擎go-workflow,基本架构同Activiti工作流有些相似
LSM Tree 数据库底层索引
数据库中非常常用的索引数据结构——B+ 树，在过去很多年里它都是数据库索引的首选实现方式，但是这种数据结构也并不是很完美。因为，每次修改数据都很有可能破坏 B+ 树的约束，我们需要对整棵树进行递归的合并、分裂等调整操作，而不同节点在磁盘上的位置很可能并不是连续的，这就导致我们需要不断地做随机写入的操作，而随机写入的性能是比较差的，这个问题在写多读少的场景下会更加明显。
LSM Tree（Log S
【推荐系统】推荐召回算法（一）：双塔召回模型训练与推理（Dual Tower Model and Faiss Retrieval）
目录一、引言二、双塔模型（Dual Tower Model，双塔模型 ）2.1 双塔模型——离线训练2.2 双塔模型——在线推理（Faiss检索库应用）2.3 双塔模型——优缺点2.3.1 优点2.3.2 缺点2.4 业务代码实践2.4.1 模型代码实现2.4.2 模型训练与推理测试2.4.3 打印模型结构 三、总结一、引言前几
SpringBoot+Neo4j实现系统架构的可视化
上一篇文章中我们介绍了《基于Neo4j图数据库实现系统架构可视化》，但是只介绍了使用Cypher语言在Neo4j的浏览器中执行增删查改的操作，现在我们想要基于SpringBoot来实现代码层面的增删查改。
一、环境搭建
最便捷的方式就是访问start.spring.io，新建一个项目，选择的依赖有：
spring-boot-starter-data-neo4j
spring-boot-start
