Elasticsearch是什么？它能干什么？Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。从核心概念开始LucenceLucene是Apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，它是ES实现全文检索的核心基础，索引文档以及搜索索引的的
文章目录1、Redis数据结构-动态字符串2、Redis数据结构-intset3、Redis数据结构-Dict4、Redis数据结构-ZipList5、Redis数据结构-ZipList的连锁更新问题6、Redis数据结构-QuickList1、Redis数据结构-动态字符串我们都知道Redis中保存的Key是字符串，value往往是字符串或者字符串的集合。可见字符串是Redis中最常用的一种数据结构。不过Redis没有直接使用C语言中的字符串，因为C语言字符串存在很多问题：获取字符串长度的需要通过运算非二进制安全不可修改Redis构建了一种新的字符串结构，称为简单动态字符串（SimpleDy
【算法思想】Reed-Solomon纠错编码基础概念，编码、解码算法原理、数学公式&Python代码实现文章目录【算法思想】Reed-Solomon纠错编码基础概念，编码、解码算法原理、数学公式&Python代码实现简介基础概念基础原理有限域有限域的定义有限域的应用场景有限域的性质如何使其成为密码学和编码理论的基础？编码解码错误定位Berlekamp-Massey算法原理错误纠正代码实现编码解码总结附录：完整Python代码rscode.py
背景年前开始负责新项目开发，是一个h5内嵌到企业微信。技术栈是vite2.x+vue3.x。随着业务的开展，版本迭代，页面越来越多，第三方依赖也越来越多，打出来的包也越来越大。针对这个问题，很容易就会想到分包这个解决方案。根据vite官方文档提示，做了vendor分包之外，还对路由引用的组件做了异步加载处理，也会产生独立分包。这种配置在某个阶段是没问题的。遇到问题在vite配置文件，通过build.rollupOptions.output.manualChunks配合手动分包策略之后，vite不会自动生成vendor包当页面越来越多，配置了动态引入页面之后，打包出来会产生chunk碎片，如几个
image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngsso登录一般是web端，视频中应用系统叫做app，是指的移动端吗？当中的session是指什么?app是一个应用，和你说的web是一样的。sessi
〇、索引的作用索引的作用：快速找出特定的行。索引一般存储在磁盘的文件中，它是占用物理空间的。如果不使用索引，为了从数据库中查找特定的数据，那么就必须从第一条记录开始，遍历整张表，直到找出相关的行。数据量越大，查询数据所花费的时间就越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能通过索引，够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。就行翻字典一样，我们需要查找一条数据，你是愿意从第一页开始找，还是愿意通过目录(索引)找呢？总之，可以简单的理解索引就是数据表的目录，索引≈目录。一、从二叉树开始说MySQL索引，为啥要说二叉树呢？因为MySQL的索引就是树形结构，
一.最大熵原理最大熵的思想很朴素，即将已知事实以外的未知部分看做“等可能”的，而熵是描述“等可能”大小很合适的量化指标，熵的公式如下：这里分布的取值有种情况，每种情况的概率为，下图绘制了二值随机变量的熵：p=np.linspace(0.1,0.9,90)defentropy(p):return-np.log(p)*p-np.log(1-p)*(1-p)plt.plot(p,entropy(p))[]当两者概率均为0.5时，熵取得最大值，通过最大化熵，可以使得分布更“等可能”；另外，熵还有优秀的性质，它是一个凹函数，所以最大化熵其实是一个凸问题。对于“已知事实”，可以用约束条件来描述，比如4个值
作者：禅与计算机程序设计艺术ETL的基本概念、技术原理、实现步骤以及应用场景引言1.1.背景介绍随着云计算技术的快速发展，企业对于数据处理的需求也越来越大。数据在企业中的重要性不言而喻，因此数据如何在云端的处理成为了许多企业的难点之一。1.2.文章目的本文旨在为那些需要了解或者正在使用AWS进行ETL（抽取、转换、加载）场景的开发者提供一篇全面的指南。文章将介绍ETL的基本概念、技术原理、实现步骤以及应用场景等方面，帮助读者更好地理解AWS在ETL方面的优势和应用。1.3.目标受众本文的目标读者为那些有一定ETL基础、需要在AWS上进行ETL开发和部署的开发者。此外，对于对ETL技术感兴趣的读
Vue实现响应式并不是数据发⽣变化之后DOM⽴即变化，⽽是按⼀定的策略进⾏DOM的更新。$nextTick是在下次DOM更新循环结束之后执⾏延迟回调，在修改数据之后使⽤$nextTick，则可以在回调中获取更新后的DOM，在下次DOM更新循环结束之后执行延迟回调。 简单的理解是：当数据更新了，在dom中渲染后，⾃动执⾏该函数 Vue在更新data之后并不会立即更新DOM上的数据，就是说如果我们修改了data中的数据，再马上获取DOM上的值，我们取得的是旧值，我们把获取DOM上值的操作放进$nextTick里，就可以得到更新后得数据。正确的⽤法是：vue改变data中的数据后
第1章密码学和数据安全导论1.1密码学及本书内容概述1.密码学（cryptology）：密码编码学（cryptography）和密码分析学（破译密码）。2.密码使用学的三个主要分支：对称算法（SymmetricAlgorithm），非对称算法（AsymmetricAlgorithm）或公钥算法（Public-KeyAlgorithm），密码协议（CryptographicProtocol）。1.2对称密码学1.基本概念：明文，密文，密钥，密钥空间（所有可能密钥组成的集合），安全信道（用于在通信双方间安全地分配密钥）。2.安全地传输消息地问题最后可以归结为安全地传输和存储密钥地问题。3.简单对称
