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个相关结果.
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相关性
1258
2020-01-09
《Elasticsearch权威指南中文版》
相关性简介 理解评分标准 Explain Api文档是如何被匹配到的 相关性简介 我们曾经讲过,默认情况下,返回结果是按相关性倒序排列的。但是什么是相关性? 相关性如何计算? 每个文档都有相关性评分,用一个相对的浮点数字段 _score 来表示 — _score 的评分越高,相关性越高。 查询语句会为每个文档添加一个 _score 字段。评分...
获取视频信息
1236
2020-01-07
《Bilibili API 第三方文档》
读取视频信息调用地址 参数 返回 读取视频信息 如需获取分P,需要以不同页码多次调用本接口 — @fython 调用地址 http://api.bilibili.cn/view 需要 App Key 参数 字段 必选 类型 说明 id true int AV号 page true int 页码 ...
配置请求路由
1236
2020-01-07
《Istio v1.4 官方文档中文版》
配置请求路由开始之前 关于这个任务 应用 virtual service 测试新的路由配置 基于用户身份的路由 理解原理 清除 相关内容 配置请求路由 此任务将展示如何将请求动态路由到微服务的多个版本。 开始之前 按照安装指南中的说明安装 Istio。 部署 Bookinfo 示例应用程序。 查看流量管理的概念文档。在尝试此任务之前,您应...
地理位置聚合
1235
2020-01-09
《廖雪峰Git教程》
地理位置聚合 地理位置聚合 虽然地理位置过滤或评分功能很有用,不过更有用得是将信息再地图上呈现给用户。检索的结果集可能很多而不能将每个点都一一呈现,这时候就可以使用地理位置聚合来把这些位置点分布到更加可控的桶(buckets)里。 有三种聚合器可以作用于 geo_point 类型的字段: geo_distance 将文档按以指定中心点为圆心的...
安装并试用Istio service mesh
1230
2020-01-09
《Kubernetes中文指南/实践手册(201801)》
安装并试用Istio service mesh安装环境 安装 测试 监控 更进一步 参考 安装并试用Istio service mesh 本文根据官网的文档整理而成,步骤包括安装istio 0.1.5 并创建一个bookinfo的微服务来测试istio的功能。 文中使用的yaml文件可以在kubernetes-handbook的manifests/i...
入门指南
1226
2020-01-09
《MLeap 中文文档》
入门指南典型 MLeap 工作流训练 序列化 执行 组件MLeap Spark MLeap Scikit MLeap Bundle MLeap Runtime 入门指南 无论是集成 PySpark、Scikit-Learn、Spark、TensorFlow 还是直接通过 MLeap Runtime 来使用 MLeap,上手都是非常轻松的。大多数情况...
配置请求的路由规则
1224
2020-01-09
《Kubernetes中文指南/实践手册(201801)》
配置请求的路由规则基于内容的路由 内部实现 配置请求的路由规则 在上一节安装istio中我们创建BookInfo的示例,熟悉了Istio的基本功能,现在我们再来看一下istio的高级特性——配置请求的路由规则。 使用istio我们可以根据权重 和HTTP headers 来动态配置请求路由。 基于内容的路由 因为BookInfo示例部署了3个版本...
搜索
1215
2020-01-09
《Elasticsearch权威指南中文版》
检索文档 简单搜索 使用DSL语句查询 更复杂的搜索 全文搜索 短语搜索 高亮我们的搜索 检索文档 现在Elasticsearch中已经存储了一些数据,我们可以根据业务需求开始工作了。第一个需求是能够检索单个员工的信息。 这对于Elasticsearch来说非常简单。我们只要执行HTTP GET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三...
Rate 评分
1208
2020-01-08
《Element React 官方文档使用手册》
Rate 评分基本用法 允许半选 辅助文字 只读 Attributes Events Rate 评分 评分组件 基本用法 允许半选 可支持鼠标选择半星 辅助文字 用辅助文字直接地表达对应分数 只读 只读的评分用来展示分数,允许出现半星 Attributes 参数 说明 类型 可选值 默认值 max 最大分值 numbe...
使用Python实现Slope One算法
1207
2020-01-06
《面向程序员的数据挖掘指南》
使用Python实现Slope One算法第一步 第二步 第三步 第四步 加权的Slope One算法:推荐逻辑的实现 MovieLens数据集 使用Python实现Slope One算法 我们将沿用第二章中编写的Python类,重复的代码我不在这里赘述。输入的数据是这样的: users2 = { "Amy" : { "Taylor Swi...
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