本文使用版本基于elasticsearch-6.4.0 1.什么是ES? 官网: https://www.elastic.co/products/elasticsearch  中文官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch ES是一个全文检索引擎,提到全文检索,就要说一下以下几个概念: 搜索:寻找想要的信息,根据关键字找到想要的信息. 倒排索引:反向索引,提取关键字建立索引,不需要全部遍历,提高效率,减少扫描次数. lucene,就是一

http://www.jianshu.com/p/750fde1d8b6a 这里是一篇新手教程,环境是Xcode7+OpenGL ES 2.0,目标写一个OpenGL ES的hello world.OpenGL ES系列教程在这里.OpenGL ES系列教程的代码地址 你的star和fork是我的源动力,你的意见能让我走得更远. 核心思路 通过GLKit,尽量简单地实现把一张图片绘制到屏幕. 效果展示   具体细节 1.新建OpenGL ES上下文 - (void)setupConfig { /

因为项目可能会用到es保存一些非结构化的数据,并从中检索数据.对es调研了一下 从官网:https://www.elastic.co/downloads下载,解压即安装. 进入解压目录,执行bin目录下elasticsearch命令即启动.启动后,可以在终端执行命令,校验是否启动成功 curl localhost:9200 { "name" : "atntrTf", "cluster_name" : "elasticsearch&quo

请大家去这个地址下载:file:///D:/UE4%20Doc/虚幻4新手引导入门教程.pdf

OpenCV入门教程 作者:于仕琪 OpenCV入门教程.pdf

感谢,摘自:http://blog.csdn.net/mapdigit/article/details/7526556 Android OpenGL ES 简明开发教程 Android OpenGL ES 简明开发教程一:概述 Android OpenGL ES 简明开发教程二:构造OpenGL ES View Android OpenGL ES 简明开发教程三:3D绘图基本概念 Android OpenGL ES 简明开发教程四:3D 坐标变换 Android OpenGL ES 简明开发教程

关注公众号CoderBuff回复"redis"可抢先获取<Redis5.x入门教程>PDF完整版 在<ElasticSearch6.x实战教程>之后,又斗胆写了<Redis5.x入门教程>.Redis是从ES过后一直都想写的一个系列,无奈由于各方面的原因(主要是懒)迟迟没有动笔.这次"新冠肺炎"正好有时间系统的重新学习梳理Redis,在家办公期间也能不被很多琐事打扰. 和<ElasticSearch6.x实战教程>一样

蒙特卡罗法 在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍.MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\).在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法.那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍种所介绍的状态转化模型: \(P_{ss'}^a\). 在动态规划解决问题的时候,我们是已知\(P_{ss

以下文章是自己在学习SharePoint的过程中,不断积累和总结的博文,现在总结一个目录,分享给大家.这个博客也是自己从SharePoint入门,到一个SharePoint开发的成长记录,里面记录的都是成长的足迹.在学习的过程中,有过疑惑,有过放弃,有过懊恼,但是经过不断的积累和努力,还是收获颇丰.希望自己把学习过程中的点滴,分享给即将或者已经走入SharePoint的人们,给你们带来帮助. 当然,有些博客是参考其它人的总结,或者对于MSDN示例的实现,由于笔者水平有限,可能会有一些错误,也欢迎

系列文章 UWP入门教程1——UWP的前世今生 如上文所说的,布局面板根据可用的屏幕空间,指定界面元素的大小和位置.例如StackPanel 会水平或垂直排列界面元素.Grid 布局与CSS 中的表格控件类似,可将各元素按单元排列. 新提供的 RelativePanel 即相对布局,各个元素之间存在相对关系,可用来创建自适应界面.当用户设备发生变化时,用户界面也会重新排列重新组织,而有了RelativePanel就省去了界面元素重新排列. 如图所示,无论用户使用哪种设备,蓝色按钮始终放在文本框右

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论 累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外

转:http://www.cnblogs.com/jianyus/p/3381415.html 以下文章是自己在学习SharePoint的过程中,不断积累和总结的博文,现在总结一个目录,分享给大家.这个博客也是自己从SharePoint入门,到一个SharePoint开发的成长记录,里面记录的都是成长的足迹.在学习的过程中,有过疑惑,有过放弃,有过懊恼,但是经过不断的积累和努力,还是收获颇丰.希望自己把学习过程中的点滴,分享给即将或者已经走入SharePoint的人们,给你们带来帮助. 当然,有

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-cmake/ http://blog.csdn.net/dbzhang800/article/details/6314073 http://www.cnblogs.com/coderfenghc/archive/2013/01/20/2846621.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d0100q3bt.html http://hahack.com/c

转载:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注

不收藏是你的错^_^. 经证实,均可免费下载. 资源名称 资源大小   15天学会jQuery(完整版).pdf 274.79 KB   21天学通JavaScript(第2版)-顾宁燕扫描版.pdf 26.02 MB   5天驾驭JQuery教程.pdf 1.08 MB   ACCP软件开发初级程序员-使用Javascript增强交互效果-北大青鸟.pdf 51.70 MB   Ajax+PHP程序设计实战详解.pdf 84.29 MB   Ajax实战中文版.pdf 2.48 MB   Aj

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LaTeX(LATEX,音译"拉泰赫")是一种基于ΤΕΧ的排版系统,由美国计算机学家莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)在20世纪80年代初期开发,利用这种格式,即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能,能在几天,甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品.对于生成复杂表格和数学公式,这一点表现得尤为突出.因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档.这个系统同样适用于生成从简单的信件到完整书籍的所有其他种类的文档. 博主使用LaTeX主要是

今天,又跑去找IOS开发入门教程了,结果发现没什么好的PDF. 后来发现,原来苹果官方有开发入门教程,而且写的很好.所以整理出来了,给大家分享一下. 我就不在这里贴pdf的内容了,下面有苹果官方教程的地址,就是下面地址里的内容.苹果的教程做的基本每一页都有一个扩展阅读,那些都被我放都pdf中的附录部分了.PDF我做好了目录结构,方便大家看. 苹果官方教程地址: https://developer.apple.com/library/ios/referencelibrary/GettingStar

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54571521 总的来说,LaTex是一套排版系统,与word那种所见即所得对排版方式不太,用LaTex排版更像是写程序一样,将想要的排版效果用指令写出来,再通过LaTex编译成文档.简单来说,你只要按照要求撰写tex文件,就能够通过LaTex生成排版好的pdf文件.有些人可能听到写程序就头大了,其实使用命令来排版的好处正是我们可以将各种版式做成模板文件,使用者只要调用模板即可,完全不用去处理字体样大

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