总之，BF算法可以应用于文档管理软件的文档查重、文档搜索和文档分类等场景中，能够帮助用户更加方便、快速地管理和查找文档。同时，BF算法具有查询速度快、内存占用少、误判率可控等优点，能够在文档管理软件中发挥其优势。
总之，BF算法可以应用于上网行为管理软件的上网行为管理查重、上网行为管理搜索和上网行为管理分类等场景中，能够帮助用户更加方便、快速地管理和查找上网行为管理。同时，BF算法具有查询速度快、内存占用少、误判率可控等优点，能够在上网行为管理软件中发挥其优势。
过滤器模式（Filter Pattern）是一种结构型设计模式，它允许在集合或者列表上应用一系列的过滤条件，从而按照这些条件筛选出符合特定标准的元素。过滤器模式提供了一种灵活的方式来组合多个过滤条件，使得客户端能够轻松地构建不同的过滤链。
在Elasticsearch中，过滤文档以满足特定条件是一个常见的需求。传统的过滤器（Filter）在Elasticsearch的早期版本中扮演着重要角色，但在后续的版本中，过滤器的概念逐渐被查询（Query）中的布尔子句（Bool Clause）所取代。
除了确定文档是否匹配外，查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score。
DFA在计算机科学和数学领域，特别是在形式语言理论中扮演着重要角色。这一理论起源于20世纪50年代，而DFA作为该理论的一个关键组成部分，用来描述和解析语言模式。
SkrShop系列终于更新了，本次带来电商搜索页面的介绍，本电商搜索系列分为两篇文章：
有时候我们的系统主要是对输入的数据进行处理和转换，这些处理和转换是互相独立的，在这种情况下，输入的数据经过转换之后被放到指定的输出中去。
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。
来源: https://medium.com/netflix-techblog/zuul-2-the-netflix-journey-to-asynchronous-non-blocking-systems-45947377fb5c
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
Find Any File 是一款简单好用的文件搜索工具，可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
一款功能强大的mac文件检索工具Find Any File 推荐给大家，mac Find Any File可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
设置正确的日志记录基础结构可帮助我们查找发生的问题、调试和监视应用程序。从最基本的角度来看，我们应该从基础架构中得到以下内容：
当你可以从网站上获取网页，也可以将网页中有效的信息提取出来以后，接下来你会做什么？我想它一定是一个肯定的答案『获取整个网站的内容』，毕竟只获取网站上一个网页的内容听起来和看起来都不是那么的高大上，只有将整个网站的内容提取出来它才能称得上爬虫这个有科技感和高大上的名字。
软件架构的数据流风格是一种组织软件组件的方法，其关注点在于数据的流动方式及处理过程。在数据流风格中，数据从一个组件流向另一个组件，每个组件对数据进行处理后，再将其传递给下一个组件。这种风格强调的是数据处理的顺序和方式，适合于数据处理和数据转换密集型的应用程序。
为了实现这一点，在这里，我们将介绍一个下一代服务流量网关 - Easegress 该软件是用Go编写的开源软件（Apache 2.0 许可证），采用Go编程语言，天然具备在高并发场景下提供高性能服务的能力。
整理自官方规则 AdBlock Plus 过滤规则介绍 基本过滤规则 最简单的过滤规则当然就是您想阻挡的横幅广告地址，但是这些地址常常会在您每次打开页面时改变。例如： http://example.com/ads/banner123.gif，其中 123 是一个随机数字。在这里阻挡整个图片地址是没用的，您需要创建一条更通用的过滤规则 —— 如 http://example.com/ads/banner*.gif。或者更为通用一些的，如 http://example.com/ads/*。 注
学习目标 分析器的组成 内置分析器 什么是mapping 手动创建mapping mapping复合数据类型 参考Elasticsearch权威指南 分析器的组成 分析器(analyzer)就是将一句话切分成各个词语，同时也可能对单词就行时态转化，单复数转化等，方便es建立倒排索引，主要由字符过滤器、分词器、标记过滤组成。 字符过滤器(character filter)主要是在分词之前对句子进行预处理，比如将html过滤掉，将&转成and 分词器(tokenizer)被标记化成独立的词。一个简单的分词器
在测试绕过 WAF 执行远程代码之前，首先构造一个简单的、易受攻击的远程代码执行脚本，内容如图：
注：字符串范围适用于一个基数较小的字段,一个唯一短语个数较少的字段.你的唯一短语数越多,搜索就越慢。
在前面的章节中，我们给大家介绍了索引中的映射类型，也就是每一个字段都有一个类型，比如：long，text，date等。这和我们的数据库非常的相似，那么它的不同之处是什么呢？对了，就是全文索引，在ES当中，只有text类型的字段才会用的全文索引，那么这里就会引出ES中一个非常重要的概念，文本分析器（Text analysis）。
安全框架，简单说是对访问权限进行控制，应用的安全性包括用户认证（Authentication）和用户授权（Authorization）两个部分。
转置卷积是用于生成图像的，尽管它们已经存在了一段时间，并且得到了很好的解释——我仍然很难理解它们究竟是如何完成工作的。我分享的文章[1]描述了一个简单的实验来说明这个过程。我还介绍了一些有助于提高网络性能的技巧。
Docker提供了强大的命令行工具，使得用户能够通过各种参数来过滤和查询镜像库中的镜像。当我们想要查找包含特定关键字“gateway”的镜像时，可以利用 docker images 命令结合适当的过滤器来实现。这里提供一种实用的方法，帮助我们快速定位所有名称中包含“gateway”的Docker镜像。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
级联故障是高吞吐量分布式系统中不可用的主要原因之一。在过去的四年中，Lyft 已从单体架构转变为数百种微服务。随着微服务数量的增加，由于级联故障或意外内部拒绝服务导致的中断次数也在增加。今天，这些故障情况在 Lyft 基础设施中基本上已经解决。Lyft 部署的每项服务都会自动获得吞吐量和并发保护。通过对我们最关键的服务进行一些有针对性的配置更改，基于负载的事件减少了 95％，从而影响了用户体验。
本次实践主要在版本：2.2.0.BUILD-SNAPSHOT上进行构建，这个项目提供了构建在Spring生态系统之上API网关。
Zuul是所有从设备和web站点到Netflix流媒体应用程序后端的请求的前门。作为一个边缘服务应用程序，Zuul的构建是为了支持动态路由、监视、弹性和安全性。它还可以根据需要将请求路由到多个Amazon自动伸缩组。
当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。CNN负责图像分类方面的重大突破，是目前大多数计算机视觉系统的核心，从Facebook的自动照片标签到自动驾驶汽车。
Zuul作为微服务系统的网关组件，用于构建边界服务，致力于动态的路由、过滤、监控、弹性伸缩和安全。
Zuul 是在云平台上提供动态路由，监控，弹性，安全等边缘服务的框架。Zuul 相当于是设备和 Netflix 流应用的 Web 网站后端所有请求的前门。Zuul 可以适当的对多个 Amazon Au
搜索不仅仅是全文本搜索：数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
Zuul是Netflix开源的一个高性能API网关，提供了路由、过滤、监控、弹性等功能。其中，Zuul的过滤功能是其重要的特性之一。通过Zuul的过滤功能，我们可以在请求被路由到目标服务前或者返回给客户端前，对请求和响应进行各种处理。Zuul过滤器是Zuul中用来实现这个功能的核心组件。在本文中，我们将详细介绍Zuul过滤器的类型、详细文档并给出示例。
在许多计算设置中，相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如，跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而，事件发生的规模是巨大的，每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加，但是，处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小，信息量也可能过大，无法方便地放在存储中。
上一文我们使用 Spring Security 实现了各种登录聚合的场面。其中我们是通过在 UsernamePasswordAuthenticationFilter 之前一个自定义的过滤器实现的。我怎么知道自定义过滤器要加在 UsernamePasswordAuthenticationFilter 之前。我在这个系列开篇说了 Spring Security 权限控制的一个核心关键就是 过滤器链 ，这些过滤器如下图进行过滤传递，甚至比这个更复杂！这只是一个最小单元。
本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。
原文地址：CVPR2021 | DyCo3D: 基于动态卷积的3D点云鲁棒实例分割
所谓脱敏，是指在不影响数据用途的前提下，对数据进行加工处理，隐藏数据中的敏感信息，防止敏感信息泄露。
大部分软件架构师、设计师和开发者都对这个架构模式非常熟悉。尽管对于层的数量和类型没有具体限制，但大部分分层架构主要由四层组成：展现层、业务层、持久层和数据库层，如下图所示。
Spring Cloud为开发人员提供了工具，以快速构建分布式系统中的一些常见模式（例如，配置管理，服 务发现，断路器，智能路由，微代理，控制总线，一次性令牌，全局锁，领导选举，分布式会话，群集 状态）。它们可以在任何分布式环境中正常工作，包括开发人员自己的笔记本电脑，裸机数据中心以及 Cloud Foundry等托管平台。
Spring Cloud为开发人员提供了工具，以快速构建分布式系统中的一些常见模式（例如，配置管理，服务发现，断路器，智能路由，微代理，控制总线，一次性令牌，全局锁，领导选举，分布式会话，群集状态）。它们可以在任何分布式环境中正常工作，包括开发人员自己的笔记本电脑，裸机数据中心以及Cloud Foundry等托管平台。
这里介绍了我们如果要做大模型应用，应该如何选择大模型，如何进行微调，以及是否需要使用工具调用，最后进行评测的整体流程
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