# 1.forward_index 正排索引(正向索引)- filter_t- filter_judge # 2.inverted_index 倒排索引(反向索引)- inverted_pre_scoring_t # 3.index_box 提供搜索功能的实现- 1.2 # 4.search_index 对文章根据语言.地域.类型进行分块索引- 3 # 5.part_indexer 对文章根据id的hash进行分块索引- 4 # 6.index_helper index_manager使用的辅助…

# index_manager的单例是index server对外的唯一接口,part_indexer是index搜索的核心部分,index_manager持有了一组part_indexer. typedef std::vector<std::shared_ptr<part_indexer>> part_indexers;part_indexers _part_indexers; index_manager.init- 对incremental和history两种索引从文件或内存进…

# index_box 提供搜索功能的实现- 持有std::vector<ITEM> _buffer; 存储所有文章信息- 持有ForwardIndex _forward_index;    - _forward_index.build_findex( _buffer )    - get_all_items _forward_index.get_all_items    - get_items _forward_index.get_items(docid_vect, result, filt…

# part_indexer 对文章根据id的hash进行分块索引- 持有 search_index _inc_index[2]; search_index _history_index[2]; 进行实际的搜索操作- get_size 调用search_index的search- get_all_items 调用search_index的get_all_items- search 根据条件获取一批文章    - 传入user_profile_t.search_params_t.filter_ju…

Redis数据类型之LIST类型 - Web程序猿 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/thinkercode/article/details/46565051 Redis的list是一个双向链表,应用场景很多,比如微博的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现:博客实现中,可为每篇日志设置一个list,在该list中推入进博客评论:也可以使用Redis list实现消息队列. # list命令- LPUSH/RPUSH    - LPU…

gosuri/uiprogress: A go library to render progress bars in terminal applicationshttps://github.com/gosuri/uiprogress 依赖go-isatty,用于判断程序是在什么终端运行https://github.com/mattn/go-isatty 依赖uilive,提供一个定时刷新的命令行输出https://github.com/gosuri/uilive uiprogress.Start…

google/protobuf: Protocol Buffers - Google's data interchange formathttps://github.com/google/protobuf Protocol Buffer,简称protobuf,是谷歌出品的一个序列化库,用于在不同系统.模块.语言间交换数据. Google Protocol Buffer 的使用和原理http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/index.…

理解RESTful架构 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html RESTful API 设计指南 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html RESTful API 设计最佳实践-CSDN.NEThttp://www.csdn.net/article/2013-06-13/2815744-RESTful-API Microso…

信息论的熵 - guisu,程序人生. 逆水行舟,不进则退. - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/hguisu/article/details/27305435 熵(entropy)的计算公式如下:H_x=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)\log_{2}{p(x_i)} <机器学习实战>基于信息论的三种决策树算法(ID3,C4.5,CART) - Thinkgamer博客 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.ne…

尝试一些用KNN来做数字识别,测试数据来自:MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burgeshttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 1.数据将位图转为向量(数组),k尝试取值3-15,距离计算采用欧式距离.d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2} 2.测试调整k的取值和基础样本数量,测试得出k取值对识别正确率的影响,以及分类识…