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SpringBoot微信小程序電商系統(tǒng)視頻教程

Spring CHM

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.

Grokking-the-System-Design-Interview

Logging in Action

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(shù)據的索引、更新和刪除，數(shù)據的搜索，數(shù)據的分析，使用相關性進行搜索，使用聚集來探索數(shù)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。

Rapid GUI Programming with Python and Qt

線性回歸是一種統(tǒng)計學中的預測分析，該方法用于建立兩種或兩種以上變量間的關系模型。線性回歸使用最佳的擬合直線（也稱為回歸線）在獨立（輸入）變量和因變量（輸出）之間建立一種直觀的關系。簡單線性回歸是輸入變量和輸出變量之間的線性關系，而多元線性回歸是多個輸入變量和輸出變量之間的線性關系。

PyTorch入門到進階 實戰(zhàn)計算機視覺與自然語言處理項目 視頻教程