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Elasticsearch下载场景下Logstash性能调优建议

如何让 Logstash 在 Elasticsearch 数据导出中跑得更快? 你有没有遇到过这种情况:想从 Elasticsearch 导出几亿条日志做离线分析,结果 Logstash 跑了一天一夜才完成一半?CPU 占用不到 30%,内存稳如老狗,网络吞吐却卡在几百 KB/s——明明硬件资源还有富余,数据就是“爬”不动。 这背后的问题,往往不是 Elasticsearch 不给力,也不是

Elasticsearch下载和安装:Windows平台新手教程

从零开始:在 Windows 上快速搭建 Elasticsearch 开发环境 你是不是也曾在项目中遇到“如何让数据秒级检索”的难题?或者被日志分散在各个服务器、排查问题像大海捞针搞得焦头烂额?别急,今天我们就来搞定一个能帮你解决这些问题的利器—— Elasticsearch 。 尤其对于刚接触搜索技术栈的新手来说,在熟悉的 Windows 系统 上跑通第一个本地实例,是建立信心的关

ElasticSearch 安装教程

ElasticSearch是基于java开发的Restful风格,依赖于jdk1.7以及以上版本,不过现在高版本的ElasticSearch都自带了jdk,所以不用关注本地jdk是否安装。一、安装准备 1 下 载 ElasticSearch (数据库本身,类似mysql安装程序) 2 下 载 分词器ik &#x

Python生存分析实战:用lifelines预测用户生命周期价值

Python生存分析实战:用lifelines预测用户生命周期价值 【免费下载链接】lifelines Survival analysis in Python 项目地址: 生存分析是Python数据分析中一个强大而实用的技术,专门用于分析"时间到事件"的

构建基于 LangChain v1.0 的RAG语义搜索引擎(二)

Build a semantic search engine with LangChain系列文章: 构建基于 LangChain v1.0 的RAG语义搜索引擎(二) langchain V1.0使用指南 (一) langGraph V1.0使用指南 (三) 文章目录 1. 构建基于 LangChain 的语义搜索引擎 1.1 概述 1.2 核心概念 1.3 环境准备

OpenCode Rules 完整指南

概述OpenCode的Rules功能通过创建AGENTS.md文件来提供自定义指令,类似于Cursor的规则。这些指令会包含在LLM的上下文中,用于定制特定项目的行为,让AI助手更好地理解项目需求和工作流程。 初始化 自动创建 运行/init命令自动扫描项目并生成AGENTS.md 建议将AGENTS.md文件提交到Git以便团队共享 如果文件已存在&

Git 标签管理

理解标签标签(tag)是Git中用于标记特定提交(commit)的引用,可以理解为给某次提交起一个有意义的别名。 标签的作用 版本标记:在项目发布时,标记重要的版本节点(如v1.0、v2.0) 快速定位:比使用commit id更容易记忆和定位 里

elasticsearch晦涩难懂概念大全的庖丁解牛

Elasticsearch(ES)的“晦涩”源于其将 分布式系统、信息检索、近实时处理 三大复杂领域融合于单一产品。 1. 倒排索引(Inverted Index) ≠ 数据库索引 数据库索引(B+树): 文档ID → 内容(用于快速定位某文档的内容) → 适合

baigle,一个小型搜索引擎项目第一阶段:基本实现(使用Trae自动编程)

设计稿:baigle,一个小型搜索引擎项目项目地址:baigle:参考百度和谷歌的公开文章,写的一个小型的搜索引擎 - AtomGit | GitCode参考百度和谷歌的公开文章,写一个小型的搜索引擎。技术选型用Whoosh+mongodb ,后台api用fastapi 。使用自动化浏览器的测试框架play

IDEA使用Git提交代码(史上最全功能讲解,保姆级)

​​​​​ 1、IDEA工具栏Git菜单的展开选项一、提交与推送(本地→远程) 1. Commit... (Ctrl+K) 功能:打开提交对话框,提交当前更改到本地仓库 包含操作: 选择要提交的文件 输入提交信息 选择提交前操作(如运行测试、检查代码&#xff