文章目录引言1、倒排索引核心原理2、倒排索引的存储结构2.1倒排表（PostingList）2.2词项字典（TermDictionary）2.3词项索引（TermIndex）3、倒排表的压缩算法3.1FOR（FrameOfReference）3.2RBM（RoaringBitmap）4、字典树：Trie（PrefixTree）原理5、FST的构建原理6、Lucene中FST的构建过程7、Lucene中FST的源码实现7.1FST中重要的存储对象及参数7.2FST源码实现7.3FST的逆向解码过程引言这也许是你全网你能找到的最详细的倒排索引的底层解读。博主把倒排索引的讲解划分为以下七个部分，理
文章目录引言1、倒排索引核心原理2、倒排索引的存储结构2.1倒排表（PostingList）2.2词项字典（TermDictionary）2.3词项索引（TermIndex）3、倒排表的压缩算法3.1FOR（FrameOfReference）3.2RBM（RoaringBitmap）4、字典树：Trie（PrefixTree）原理5、FST的构建原理6、Lucene中FST的构建过程7、Lucene中FST的源码实现7.1FST中重要的存储对象及参数7.2FST源码实现7.3FST的逆向解码过程引言这也许是你全网你能找到的最详细的倒排索引的底层解读。博主把倒排索引的讲解划分为以下七个部分，理
流媒体系统结构整个传输过程为：音视频数据分别通过图像声音编码器打包成ES（elementalstream基本数据流），在通过PES打包器打包成PES（packetelementalstream分组的基本数据流），之后通过PS复用器将节目流打包成PS流，通过TS复用器将传输流打包成TS流。概念1、TS流：传输流，主要用于相对有错的环境下的传输与存储，如DVB2、PS流：节目流，主要用于相对无错的环境下的传输与存储，如DVD3、ES流：也叫基本码流，包含视频、音频或数据的连续码流4、PES流：也叫打包的基本码流，是将基本的码流ES流根据需要分成长度不等的数据包，并加上包头就形成了打包的基本码流PE
流媒体系统结构整个传输过程为：音视频数据分别通过图像声音编码器打包成ES（elementalstream基本数据流），在通过PES打包器打包成PES（packetelementalstream分组的基本数据流），之后通过PS复用器将节目流打包成PS流，通过TS复用器将传输流打包成TS流。概念1、TS流：传输流，主要用于相对有错的环境下的传输与存储，如DVB2、PS流：节目流，主要用于相对无错的环境下的传输与存储，如DVD3、ES流：也叫基本码流，包含视频、音频或数据的连续码流4、PES流：也叫打包的基本码流，是将基本的码流ES流根据需要分成长度不等的数据包，并加上包头就形成了打包的基本码流PE
yml配置#es配置spring:elasticsearch:rest:uris:192.168.16.188:9200添加依赖dependency>groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>dependency>使用编程的形式设置连接的ES服务器，并获取客户端对象，配置ES服务器地址与端口9200，记得客户端使用完毕需要手工关闭。由于当前客户端是手工维护的，因此不能通过自动装配的形式加载对象@RunWith(SpringRunner.cla
yml配置#es配置spring:elasticsearch:rest:uris:192.168.16.188:9200添加依赖dependency>groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>dependency>使用编程的形式设置连接的ES服务器，并获取客户端对象，配置ES服务器地址与端口9200，记得客户端使用完毕需要手工关闭。由于当前客户端是手工维护的，因此不能通过自动装配的形式加载对象@RunWith(SpringRunner.cla
0.说明本文也许比较乱，请看目录再食用。后续会出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（二）将分类问题和回归问题分开总结。以及或将出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（三）将sklearn上面实现的特征选择API和方法总结。1.特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和
0.说明本文也许比较乱，请看目录再食用。后续会出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（二）将分类问题和回归问题分开总结。以及或将出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（三）将sklearn上面实现的特征选择API和方法总结。1.特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和
本文主要是对elasticsearch-rest-high-level-client 是学习总结。1、es端口：默认情况下，ElasticSearch使用两个端口来监听外部TCP流量。9200端口：用于所有通过HTTP协议进行的API调用。包括搜索、聚合、监控、以及其他任何使用HTTP协议的请求。所有的客户端库都会使用该端口与ElasticSearch进行交互。9300端口：是一个自定义的二进制协议，用于集群中各节点之间的通信。用于诸如集群变更、主节点选举、节点加入/离开、分片分配等事项。以往，9300端口也被用于客户端库的连接，然而这种类型的交互在我们的官方客户端已被废弃，其他地方也不支持。
本文主要是对elasticsearch-rest-high-level-client 是学习总结。1、es端口：默认情况下，ElasticSearch使用两个端口来监听外部TCP流量。9200端口：用于所有通过HTTP协议进行的API调用。包括搜索、聚合、监控、以及其他任何使用HTTP协议的请求。所有的客户端库都会使用该端口与ElasticSearch进行交互。9300端口：是一个自定义的二进制协议，用于集群中各节点之间的通信。用于诸如集群变更、主节点选举、节点加入/离开、分片分配等事项。以往，9300端口也被用于客户端库的连接，然而这种类型的交互在我们的官方客户端已被废弃，其他地方也不支持。
