Grokking-the-System-Design-Interview

ElasticStack高級開發(fā)與架構(gòu)實戰(zhàn) 視頻

本書主要展示如何使用Elasticsearch構(gòu)建可擴展的搜索應(yīng)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(guān)性調(diào)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(nèi)容主要涉及Elasticsearch的介紹，數(shù)據(jù)的索引、更新和刪除，數(shù)據(jù)的搜索，數(shù)據(jù)的分析，使用相關(guān)性進行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，文檔間的關(guān)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(chǎn)品化，內(nèi)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(wǎng)上下載），提供了讀者應(yīng)該知道的特性，展示了關(guān)于地理空間搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，學(xué)習在搜索結(jié)果中如何高亮查詢單詞，在生產(chǎn)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。

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本篇博客詳細介紹了Python機器學(xué)習庫Scikit-learn的使用方法和主要特性。內(nèi)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(shù)據(jù)預(yù)處理，如何使用監(jiān)督學(xué)習和無監(jiān)督學(xué)習算法，以及如何評估模型和進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本文旨在幫助讀者深入理解Scikit-learn，并有效地應(yīng)用在實際的機器學(xué)習任務(wù)中。

圖是對事物之間關(guān)系的一種原生的表達，利用圖可以深入直接地認識世界中的關(guān)聯(lián)。社交網(wǎng)絡(luò)、交易數(shù)據(jù)、知識圖譜、交通運輸、生物技術(shù)等都是圖數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用。 社交網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的圖數(shù)據(jù)，它建立在圖網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，又遵循一定的社會學(xué)理論。