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干货 | 拆解一个 Elasticsearch Nested 类型复杂查询问题

比如第三条数据，表示用户编号为 3 的用户，是男性用户，曾经在 20210102 时有12个意向订单（跟订单一个意思），在 20210202 有 33 个意向订单， 2、每个用户除了性别还有很多属性，篇幅受限...12 3 male 20210202 33 “宽表”是典型的以空间换时间的方案，我们肉眼看到的：对于 user_id=1 的 用户，user_id, gender 信息会存储 N 份（每多一次 time...针对“宽表”方案，问题提出者球友的反馈如下： “这确实也是个思路。但是我的这个场景下，每个用户除了性别还有很多属性，这样会每天都会产生大量的冗余数据。...是否有办法将一个用户的时间信息聚集到一个文档下，然后也能够查询，对查询效率要求不高。” 所以，还得从 Nested 建模角度基础上，考虑如何实现查询？...其二：sum 指标聚合，用于对“time_label.intent_order_count”统计结果求和。

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    字节跳动｜字节客户端｜一二三面+hr面（已Offer，持续更新）

    /details/104546558 3.数字证书的内容 1）概念： 数字证书是数字证书在一个身份和该身份的持有者所拥有的公/私钥对之间建立了一种联系，由认证中心（CA）或者认证中心的下级认证中心颁发的...认证中心在核实身份后，将执行一些必要的步骤，以确信请求确实由用户发送而来，然后，认证中心将发给用户一个数字证书，该证书内附了用户和他的密钥等信息，同时还附有对认证中心公共密钥加以确认的数字证书。...3）内容： 数字证书的格式普遍采用的是X.509V3国际标准，一个标准的X.509数字证书包含以下一些内容： 1、证书的版本信息； 2、证书的序列号，每个证书都有一个唯一的证书序列号； 3、证书所使用的签名算法...同时，重载对返回类型没有要求，可以相同也可以不同，但不能通过返回类型是否相同来判断重载。 12.垃圾回收算法了解吗？怎么判断对象需要被回收？...通俗来说就是，只与直接的朋友通信 接口隔离原则（Interface Segregation Principle）；----客户端不应该依赖它不需要的接口；一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上。

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    【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

    在代码中，我们通过张量的索引来访问任一元素。 x[3] 长度、维度和形状   向量只是一个数字数组，就像每个数组都有一个长度一样，每个向量也是如此。...& a_{mn} \end{bmatrix}\tag{3}   现在在代码中访问矩阵的转置： A.T   作为方阵的一种特殊类型，对称矩阵（symmetric matrix） \mathbf{A} 等于其转置...这里定义一个对称矩阵 \mathbf{B} ： B = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 0, 4], [3, 4, 5]]) B   现在我们将B与它的转置进行比较： B ==...A_sum_axis1 = A.sum(axis=1) A_sum_axis1, A_sum_axis1.shape   沿着行和列对矩阵求和，等价于对矩阵的所有元素进行求和。...A.cumsum(axis=0) 七、点积   我们已经学习了按元素操作、求和及平均值。另一个最基本的操作之一是点积。

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    Amos软件是干嘛用的？结构方程建模Amos软件下载安装及功能介绍

    第一独特功能：多元路径分析Amos获取：hairuanku.top/9SXPVgKmSAmos的多元路径分析是其最独特、最实用的功能之一，它可以帮助用户分析多个变量之间的关系和影响，从而揭示复杂的数据结构和模型...第二独特功能：结构方程建模Amos的结构方程建模是其另一个独特的功能，可以帮助用户分析多个变量之间的结构和模型，并进行统计推断和预测。...Amos提供了一个直观的图形界面，让用户可以方便地构建变量之间的关系和路径，并进行参数估计和拟合度检验。同时，Amos还支持多种数据类型和分析方法，满足不同领域的需求。...第三独特功能：热图分析Amos的热图分析是其另一个独特的功能，可以帮助用户快速、直观地可视化数据的分布和关系。Amos提供了多种热图类型和视图，让用户可以根据研究需求选择最合适的方式展示数据。...通过这个分析，他们发现，不同年龄段人群对健康需求和消费行为的关注点和偏好存在显著差异，这为企业制定针对性营销策略提供了重要参考。

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    近邻推荐之基于物品的协同过滤

    相关推荐 相关推荐关心的是当前物品与推荐物品的相关性，所以针对每个物品，可以直接按照与该物品相似度倒排，然后取 Top N 即可。...个性化推荐 个性化推荐需要考虑的是与用户偏好相关的，所以需要针对每个用户计算一个推荐结果，也就是预测用户对每个物品的结果。 ?...分母是对当前用户 u 已消费过的 m 个所有物品与物品 i 的相似度进行求和，分子是把这当前用户对已消费过的物品 j 的评分，按照相似度加权求和。...注意：这里说的评分是指广义上的评分，可以指普通的 1-5 ，也可以是 1 或 0，表示买过或未买过等布尔类型的行为。...总结 基于物品的协同过滤，首先会计算不同物品之间的相似度，然后根据根据不同的应用场景选择不同的推荐结果，“相关推荐”会直接选用与当前物品相似度最高的 Top N，个性化推荐会根据用户已消费过的物品来计算对每个物品的预测评分

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    链表以及字符串数据求和及乘积问题

    本篇文章分为三个部分也就是三道题来对一系列大数求和积问题做一下解答已经总结，这里正如题目所说的链表，字符串等，这些也不过是一个形式，其实可以归为一类，因此这里我们要知道真正的侧重点是在于如何去求和以及乘积...因此下面我们就根据三道题来分析一下具体思路以及解法，一下是这三道题的链接，方便寻找，我们在这一起拿出（之后每个题目解答还会存在）。...ret.empty()){ ListNode*top3=ret.top(); ret.pop(); cur->next=top3;...cur=top3; } return fans; } }; 做题总结： 仅个人理解：这里比如说像上面的字符串，链表节点等求和，...它就相当于加法然后还要错位相加一次，因此我们这里可以转化成每次一位数(i处)乘完另一个数各个位，然后与下面i+1处的再次重复，接下来不就是个加法操作（只不过错位了），因此这里可以借助一个数组（初始化0）

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    Amos软件下载安装包，结构方程建模Amos软件下载安装及功能介绍

    一、多元路径分析Amos软件：hairuanku.top/BQO607girAmos的多元路径分析是其最独特、最实用的功能之一，它可以帮助用户分析多个变量之间的关系和影响，从而揭示复杂的数据结构和模型。...二、结构方程建模Amos的结构方程建模是其另一个独特的功能，可以帮助用户分析多个变量之间的结构和模型，并进行统计推断和预测。...Amos提供了一个直观的图形界面，让用户可以方便地构建变量之间的关系和路径，并进行参数估计和拟合度检验。同时，Amos还支持多种数据类型和分析方法，满足不同领域的需求。...三、热图分析Amos的热图分析是其另一个独特的功能，可以帮助用户快速、直观地可视化数据的分布和关系。Amos提供了多种热图类型和视图，让用户可以根据研究需求选择最合适的方式展示数据。...我们展示的案例分别是理财公司的金融工具期望分析、医疗器械公司的市场需求和竞争分析以及电商公司的地区性产品需求分析。

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    个性化推荐沙龙 | 饿了么推荐系统的从0到1（含视频）

    , 加权求和； multi：多轮排序模式，每轮指定Scorer, 仅对前一轮的top N进行排序； 具体说明如下： 1..../食物进行特征计算，详见特征计算； ScorerList中所有Scorer对所有餐厅/食物依次进行打分； 对所有Scorer打分进行加权求和，之后排序； 3....多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式，每轮设定一个Scorer，对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序，故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数.../食物进行特征计算，详见特征计算； Scorer按轮次(round)对top=Num餐厅/食物进行打分； 对top=Num餐厅/食物按当前Scorer的打分进行排序； 重复步骤3、4，直到走完所有轮次；...针对 1*餐厅+3*食物 模式, 如果前排餐厅食物缺失(少于3个)时, 页面的整体效果就会大打折扣, 所以我们制定了食物数洗牌, 具体规则如下： 所有1个食物的餐厅沉底 针对top=SHOP_FOODCNT_TOPNUM

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    elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结

    Pipeline Aggregations（管道聚合） 概述：管道聚合以其他聚合的结果作为输入，并对其进行进一步的处理或计算。这种聚合类型允许用户对聚合结果进行复杂的转换和分析。...常用类型： Avg Bucket：计算每个桶的平均值，通常用于对分组数据进行平均值分析。 Sum Bucket：计算每个桶的总和，适用于对分组数据进行求和操作。...} ], "size": 1 } }, "avg_sales_top_month": {...这个示例假设外层还有一个求和聚合来计算所有产品的销售总额。然后，我们计算每个产品销售额占总销售额的百分比。 Filters 过滤器聚合 示例场景：分析不同分类产品的销售情况。...合理设计索引和映射：根据查询需求和数据特点，合理设计索引和映射是优化聚合查询性能的关键。例如，选择适当的字段类型和属性、合理设置分片数和副本数等。

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    饿了么推荐系统：从0到1

    , 加权求和； multi：多轮排序模式, 每轮指定Scorer, 仅对前一轮的top N进行排序。...多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式, 每轮设定一个Scorer, 对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序, 故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数...3、特征分类 1....三、洗牌逻辑 1、洗牌类型 很多时候, 基于算法模型的结果能够给出数据层面的最佳结果, 但是不能保证推荐结果符合人的认知, 比如基于CTR预估的逻辑, 在结果推荐上会倾向于用户已点过或已购买过的商户/食物...针对 1*餐厅+3*食物 模式, 如果前排餐厅食物缺失(少于3个)时, 页面的整体效果就会大打折扣, 所以我们制定了食物数洗牌, 具体规则如下： 所有1个食物的餐厅沉底； 针对top=SHOP_FOODCNT_TOPNUM

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    饿了么推荐系统：从0到1

    , 加权求和； multi：多轮排序模式, 每轮指定Scorer, 仅对前一轮的top N进行排序。...多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式, 每轮设定一个Scorer, 对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序, 故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数.../食物进行特征计算, 详见特征计算； Scorer按轮次(round)对top=Num餐厅/食物进行打分； 对top=Num餐厅/食物按当前Scorer的打分进行排序。...三、洗牌逻辑 1、洗牌类型 很多时候, 基于算法模型的结果能够给出数据层面的最佳结果, 但是不能保证推荐结果符合人的认知, 比如基于CTR预估的逻辑, 在结果推荐上会倾向于用户已点过或已购买过的商户/食物...针对 1*餐厅+3*食物 模式, 如果前排餐厅食物缺失(少于3个)时, 页面的整体效果就会大打折扣, 所以我们制定了食物数洗牌, 具体规则如下： 所有1个食物的餐厅沉底； 针对top=SHOP_FOODCNT_TOPNUM

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    七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

    每个城市会销售各种各样的产品，现在想要统计每个城市各个子类别中，累计销售数量筛选出每个城市每个子类别中销量占比top 50%的至多3个产品。...如果销量排名前3种的产品未超过50%，则取Top3，如果超过50%，则取刚好大于50%的Top产品。输出的结果为3列，分别为城市，子类别，产品列表(逗号隔开)。...2.分组聚合 按照需求，需要计算每个城市每个子类别下产品的销售总量，因此需要按照city和sub_cate分组，并对amt求和。为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...3.分组排序 由于我们最终需要取排序Top3(或top50%)的产品，因此需要在各组内先按照销售量降序排列，再计算百分比，最后求累计百分比。也可以先计算每个产品各自的占比，再排序之后求累计百分比。...6.分组拼接 在上一步筛选出了目标行，未达到最终目标，还需将每个分组内所有符合条件的产品名称拼接起来，并用逗号隔开。这里采用分组对字符串求和的方式来实现。

    2.7K40

    如何查看Linux CPU占有率

    1、top 这是最常用的命令之一，它提供了一个实时更新的系统状态视图，包括CPU使用率、内存使用、正在运行的进程等信息。 使用方法：在终端输入 top，然后按回车。...3、vmstat vmstat（虚拟内存统计）命令报告关于进程、内存、交换、I/O、系统和CPU活动的信息。 使用方法：在终端输入 vmstat 1，其中 1 是指定每秒更新一次信息。...使用方法：在终端输入 iostat -c 1，其中 -c 表示显示CPU使用情况，1 表示每秒更新一次。 选择哪种工具来查看Linux中的CPU占有率取决于你的需求和个人偏好。...适合于需要进行更深入系统性能分析的高级用户。 mpstat： 专注于CPU的使用情况，特别是在多核CPU系统中。 适用于需要详细分析每个CPU核心性能的用户。...iostat： 提供了关于CPU和I/O设备的综合信息。 适合于那些对系统I/O性能和CPU负载同等重视的用户。 总的来说： 如果你需要一个功能强大、界面友好的工具，htop 是一个很好的选择。

    1.2K00

    【愚公系列】软考高级-架构设计师 074-需求工程

    《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。...分为需求开发和需求管理两大过程，如下所示： 1.软件需求分类 在软件工程中，需求工程涉及不同类型的需求，包括业务需求、用户需求和系统需求。...2.需求获取 需求获取是一个确定和理解不同项目干系人的需求和约束的过程。 用户访谈 形式：1对1至1对3，找有代表性的用户进行访谈。 要求：对提问者的水平有要求。...类型： 结构化访谈（有剧本） 非结构化访谈（随意发挥） 问卷调查 适用场景：用户数量多，无法一一访谈。 优缺点： 优点：能够快速收集大量数据。...需求记录技术 常见形式： 任务卡片 场景说明 用户故事 Volere白卡 3.需求分析 需求分析是软件工程中的关键阶段，旨在将混乱的用户需求和期望转化为清晰、可管理的用户需求，以确保软件系统开发的成功。

    17021

    3个细节优化Tableau工作簿加载过程（附实例）

    这样才会大大提高工作簿的加载速度！ 过程中进行了大量的计算。 首先，对每个名字进行计数求和，接着用另一个计算来对该计数的总和进行排名，然后是采用两个计算来算出用于显示男孩/女孩名字集合的大小和形状。...先使用Year和Gender筛选器，接着对Sales的求和进行排序。不幸的是，这些筛选器只把180万行数据减少到1,052,480行。...接下来对计数值进行求和，然后对求和值排序，最后再把筛选器应用到排序上。换句话说，求和和排序计算是在维度筛选之后的100万条记录上进行的。这并不是必要的，因为我们只需要很少的数据来创建视图。...Count筛选器 这很重要，每个男孩/女孩的名字每年都有一个计数，这个计数用来确定每年的Top 10。...2 then 2 when 4 then 2 when 3 then 3 else 4 END 注：在这种情况下，还可以将它们分组，例如1,2和4分组为2，并使用组大小，而不使用计算

    2.2K20

    如何使用Power BI对2019互联网趋势报告进行进一步的分析？——人口现状篇

    1. 数据抓取 我们打开网页可以看到这个是有多个页面组成的一个数据表，我们点击末页可以看下一共有多少页（这个是为了方便我们循环抓取使用）。点击后发现一共12页，同时网页地址是这样的。...我们勾选Table 0后可以进入到编辑页面，并打开高级编辑器，可以看到里面主要是有3行代码。源，Data0也就是导航以及更改类型3个步骤。我们可以把源和Data0组合下。 ?...对国家这里把数据分类选择为国家/地区；增长率格式为百分比，并保留3位小数；人口数量这里也可以改成千分位。 ? ? ? 3. 编写度量值 A....世界总人口数 世界总人口 = Round(Sum([人口数量])/100000000,3) 解释： 因为我们不需要很精确，一般表示世界人口可以用亿为单位，所以这里就直接求和后除以亿并保留3位小数。...数量最多的前20位国家人口数量 人口top20 = var top20_rk=Topn(20,All('世界人口'[国家]),[世界总人口]) return Calculate([世界总人口],top20

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    用 ElasticSearch 搭建自己的搜索和分析引擎

    比如，生产环境常见的一种方法，对每个月产生的数据建索引，以保证单个索引的量级可控。索引->类型->文档，ES中的文档以这样的逻辑关系组织了起来。...这样导致的结果是，直接在多个索引上聚合出的TopN，并不是真正的TopN（比如3个月中，每个月都是不是Top 1，但三个月加起来就是Top了 1。局部最优不等于全局最优）。...本着这个原则，结果图也就比较好理解了： 1）在连续对最热的Top1000个渠道去进行热帖聚合时，ES的表现大部分都优于现有实现。...2）时间纬度上，统计3个月的数据，ES大部分情况下都比现有方法慢，而1个月或1天的情况下，ES都要快。...这是因为3个月的条件下，符合条件的数据量级增大（最大的一个话题下有3万跟帖），ES的运算效率下降比较厉害。 3）从Top1000到Top10，ES的总时间逐渐变差于现有方法。

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    软件测试|Pandas数据分析及可视化应用实践

    等不同规模的数据集，本文选取MovieLens-1M数据集，该数据集包括6040名用户对3900部电影发布的1000209条评论数据。...，另一个是Series。...3、数据处理上面展示的都是子数据的原始状态，但是在数据分析过程中，原始数据可能不满足数据分析的要求，这里做一些简单的处理。...图片② 根据用户id统计电影评分的均值图片3、分组聚合统计Pandas提供aggregate函数实现聚合操作，可简写为agg，可以与groupby一起使用，作用是将分组后的对象使给定的计算方法重新取值，...columns :透视表的列索引，非必要参数，同index使用方式一样aggfunc ：对数据聚合时进行的函数操作，默认是求平均值，也可以sum、count等margins ：额外列，默认对行列求和fill_value

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