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(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，使用相關性進行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，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(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(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。

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

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

MYSQL8.0中文參考手冊

pycharm如何更換國內(nèi)鏡像源

第一次安裝的時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，我用的是上學期學python的時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，

The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers

CHATGPT FOR KDP

What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work