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超15萬人學習,高贊的 SpringBoot微信小程序電商系統(tǒng)視頻教程,強到起飛!

SpringBoot微信小程序電商系統(tǒng)視頻教程

2023-08-22 18:25:51
Elasticsearch 7.0 Cookbook epub 下載

If you’re a software engineer, big data infrastructure engineer, or Elasticsearch developer, you’ll find this book useful. This Elasticsearch book will also help data professionals working in the e-commerce and FMCG industry who use Elastic for metrics evaluation and search analytics to get deeper insights for better business decisions. Prior experience with Elasticsearch will help you get the most out of this book.

2023-08-21 10:41:54
Logging in Action PDF 下載

Logging in Action

2023-08-16 10:37:59
Elasticsearch in Action, Second Edition PDF 下載

本書主要展示如何使用Elasticsearch構建可擴展的搜索應用程序。書中覆蓋了Elasticsearch的主要特性,從使用不同的分析器和查詢類型進行相關性調優(yōu),到使用聚集功能進行實時性分析,還有地理空間搜索和文檔過濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個部分,*部分解釋了核心特性,內容主要涉及Elasticsearch的介紹,數據的索引、更新和刪除,數據的搜索,數據的分析,使用相關性進行搜索,使用聚集來探索數據,文檔間的關系等;第二部分介紹每個特性工作的更多細節(jié)及其對性能和可擴展性的影響,以便對核心功能進行產品化,內容主要涉及水平擴展和性能提升等。此外,本書還有6個附錄(網上下載),提供了讀者應該知道的特性,展示了關于地理空間搜索和聚集,如何管理Elasticsearch插件,學習在搜索結果中如何高亮查詢單詞,在生產環(huán)境中用來協(xié)助管理Elasticsearch的第三方的監(jiān)控工具有哪些,如何使用Percolator過濾為多個查詢匹配少量文檔,如何使用不同的建議器來實現(xiàn)自動完成的功能。

2023-08-16 10:33:38
Self-collaboration Code Generation via ChatGPT PDF 下載

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

2023-07-29 15:16:21
深入Scikit-learn:掌握Python最強大的機器學習庫

本篇博客詳細介紹了Python機器學習庫Scikit-learn的使用方法和主要特性。內容涵蓋了如何安裝和配置Scikit-learn,Scikit-learn的主要特性,如何進行數據預處理,如何使用監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習算法,以及如何評估模型和進行參數調優(yōu)。本文旨在幫助讀者深入理解Scikit-learn,并有效地應用在實際的機器學習任務中。

2023-07-28 13:41:08
Server Based Java Programming (Manning) PDF 下載

Server Based Java Programming (Manning)

2023-07-21 10:20:30
Python islower()函數詳解

islower 1、包含數字的情況 2、包含特殊符號的情況 3、包含漢字的情況 4、包含空格的情況 5、其他國家的語言 6、判斷純數字

2023-07-17 15:33:43
通過Python的pytesseract庫識別圖片中的文字

Pytesseract是一個Python的OCR庫,它可以識別圖片中的文本并將其轉換成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎,具有較高的準確性和可靠性。它可以讀取多種格式的圖片,包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以應用于自然語言處理、數據挖掘、OCR識別等領域。

2023-07-13 11:44:15
【Python】Locust持續(xù)優(yōu)化:InfluxDB與Grafana實現(xiàn)數據持久化與可視化分析

在進行性能測試時,我們需要對測試結果進行監(jiān)控和分析,以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內存中維護了一個時間序列數據結構,用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數據結構允許我們在Charts標簽頁中查看不同時間點的性能指標,但是正因為Locust WebUI上展示的數據實際上是存儲在內存中的。所以在Locust測試結束后,這些數據將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數據,可以考慮將Locust的測試數據上報到外部的數據存儲系統(tǒng),如InfluxDB,并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。

2023-07-12 12:58:46