Grokking-the-System-Design-Interview

本書主要展示如何使用Elasticsearch構(gòu)建可擴(kuò)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(jìn)行相關(guān)性調(diào)優(yōu)，到使用聚集功能進(jìn)行實(shí)時(shí)性分析，還有地理空間搜索和文檔過(guò)濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個(gè)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(jìn)行搜索，使用聚集來(lái)探索數(shù)據(jù)，文檔間的關(guān)系等；第二部分介紹每個(gè)特性工作的更多細(xì)節(jié)及其對(duì)性能和可擴(kuò)展性的影響，以便對(duì)核心功能進(jìn)行產(chǎn)品化，內(nèi)容主要涉及水平擴(kuò)展和性能提升等。此外，本書還有6個(gè)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(xí)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(lái)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(guò)濾為多個(gè)查詢匹配少量文檔，如何使用不同的建議器來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)完成的功能。

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線性回歸是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)中的預(yù)測(cè)分析，該方法用于建立兩種或兩種以上變量間的關(guān)系模型。線性回歸使用最佳的擬合直線（也稱為回歸線）在獨(dú)立（輸入）變量和因變量（輸出）之間建立一種直觀的關(guān)系。簡(jiǎn)單線性回歸是輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系，而多元線性回歸是多個(gè)輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系。

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第一次安裝的時(shí)候安裝了差不多有一整天，還安裝失敗了。這次安裝的速度很快。 首先是Anaconda的下載，我用的是上學(xué)期學(xué)python的時(shí)候老師之前給的安裝包，很快就安裝好了，或者去官網(wǎng)去下載Anaconda也挺快，

在Python中，切片(slice)是對(duì)序列型對(duì)象(如list, string, tuple)的一種高級(jí)索引方法。 普通索引只取出序列中 一個(gè)下標(biāo) 對(duì)應(yīng)的元素，而切片取出序列中 一個(gè)范圍 對(duì)應(yīng)的元素，這里的范圍不是狹義上的連續(xù)片段。通俗一點(diǎn)就是在一定范圍里面.用刀切出一部分,達(dá)到自己需要的一部分.

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