背景：向量检索是文本相似度检索，现在增加新的字段进行过滤，如果以filter方式进行过滤，那么最终结果不保证有topK个，甚至一个都没有，因为它是先进行topK个向量召回，再进行filter。当然有人建议采用scriptScore方式进行检索，但此方式可能造成请求压力过大，内存消耗。scriptScore方式如下：POSTmy_index/_search{"size":2,"query":{"script_score":{"query":{"match_all":{}},"script":{"source":"vector_score","lang":"vector","params":{"f
【Flink-1.17-教程】-【二】Flink集群搭建、Flink部署、Flink运行模式1）集群角色2）Flink集群搭建2.1.集群启动2.2.向集群提交作业3）部署模式3.1.会话模式（SessionMode）3.2.单作业模式（Per-JobMode）3.3.应用模式（ApplicationMode）3.4.Standalone运行模式（了解）3.4.1.会话模式部署3.4.2.单作业模式部署3.4.3.应用模式部署3.5.YARN运行模式（重点）3.5.1.相关准备和配置3.5.2.会话模式部署3.5.3.单作业模式部署3.5.4.应用模式部署3.6.K8S运行模式（了解）3.7.
当对ES进行写操作是出现blockedby:[FORBIDDEN/12/indexread-only/allowdelete(api)]错误时，表明当前索引变成了只读状态。原因：经过查阅,发现此问题是由于es数据存储磁盘剩余空间过少导致索引被设置为了只读状态的.官网对此的说明如下:cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage (Dynamic)Controlsthefloodstagewatermark,whichdefaultsto95%.Elasticsearchenforcesaread-onlyindexbl
一、前言到这篇文章为止，关于.NET"温故知新"系列的基础知识就完结了，从这一系列的系统回顾和再学习，对于.NETcore、ASP.NETCORE又有了一个新的认识。不光是从使用，还包括这些知识点的原理，虽然深入原理谈不上，但对于日常使用也够了，我想的是知其然，知其所以然。在实际开发过程中可能是知道怎么使用就行，但系统学习了这些基本的框架、组件、或者说原理后，对于我们软件设计、开发、扩展和解决问题还是有帮助的。刚好到2023新年前赶着写完，也算对自己这个系列的一个交代，实际上我平时基本不使用ASP.NETCORE，目前我主要开发桌面程序，还是用的winform。写这个系列的初衷是想紧跟.NET
ElasticSearch进阶：一文全览各种ES查询在Java中的实现ElasticSearch进阶：一文全览各种ES查询在Java中的实现es基本语句详解查询语句详解前言ElasticSearch第一篇：ElasticSearch基础：从倒排索引说起，快速认知ES完整项目已上传至：ElasticSearchDemo项目，该项目是关于springboot的集成项目，ElasticSearch部分请关注【elasticSearch-demo】模块。觉得有帮助的随手点个start！这篇博文的主题是ES的查询，因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景，形成下面的图：本文基于elasticsearch7.
场景描述：项目：SpringMVC+SpringBoot+Mybatis-Plus项目平台：IntelliJIDEA2023.1操作系统：macOSv13.4容器平台：Docker在这里点击目录快速处理问题⬇️场景描述：错误信息原因：问题排查问题解决一、配置用户名、密码、账号权限0）如果使用了Docker来管理Mysql，需要先进行这一步1)忘记密码的情况1.1)修改用户名、主机、密码1.2)刷新权限2)检查配置文件是否被成功载入2.1）若没有载入成功的解决方法一2.1）若没有载入成功的解决方法二3）配置被覆盖问题（此处重点3.1）解决方法1:为配置类添加配置3.2)解决方法2:删除此配置方法
梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。在该模型中，有三个重要参数分别为n_estimators(子树数量)、learning_rate(学习率)、max_depth(最大深度)。n_estimators 子树数量: 通常用来设置纠正错误的子树数量，梯度提升树通常使用深度很小(1到5之间)的子树，即强预剪枝，来进行构造强化树。并且这样占用的内存也更少，预测速度也更快。learning_rate 学习率: 通常用来控制每颗树纠正前一棵树的强度。较高的学习率意
当我们在工作中，如果频繁查询Elasticsearch某个索引中的某个字段命中的记录数量时，可以通过Python的Elasticsearch库来查询，从而提升工作效率。代码大致思路如下：第一步：从elasticsearch模块导入Elasticsearch类，该类是用来连接和操作Elasticsearch第二步：安装Elasticsearch库，若未安装elasticsearch模块，可执行：pipinstallelasticsearch命令进行安装第三步：连接Elasticsearch，定义Elasticsearch对象，并指定所要连接的URL、端口、用户名、密码、超时时间第四步：指定所要查
Jenkins全局配置遇到问题如下，求助在进行Jenkins全局配置时，ConfigureSystem页面遇到问题：Aproblemoccurredwhileprocessingtherequest.LoggingID=9745286d-c660-4738-9613-0312e042e154图片:Jenkins版本信息如下：Jenkins:2.350OS:Linux-5.15.0-67-genericJava:1.8.0_352-HuaweiTechnologiesCo.,Ltd(OpenJDK64-BitServerVM)antisamy-markup-formatter:1.1bepclo
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