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ruby - 具有可选的第一个哈希参数和 keyword_args 的奇怪方法行为

我有以下方法:deftest(first_param=nil,keyword_arg:nil)puts"first_param:#{first_param}"puts"keyword_arg:#{keyword_arg}"end以下所有调用都按照我的预期进行:test(:something)#=>first_param:something#keyword_arg:test(nil,keyword_arg::keyword_arg)#=>first_param:#keyword_arg:keyword_argtest({first_param::is_a_hash},keyword_ar

ruby-on-rails - 错误 : haml syntax error, 意外的 keyword_ensure,期待 $end

已将设计新session从erb转换为Haml但不起作用,这是代码:%div.row.show-grid%div.span8.offset7%h1Signin-form_for(resource,:as=>resource_name,:url=>session_path(resource_name))do|f|%div.clearfix=f.label:email%div.input=f.email_field:email,:class=>'xlarge',:id=>'admin_email'%div.clearfix=f.label:password%div.input=f.pass

ruby-on-rails - Rails 语法错误 : unexpected keyword_ensure, 需要 keyword_end

GetReady1%>Voter,gogetvoterandswitchplaceswiththem.Voter,whenyouareready,clickthebuttonmarked"Ready"below."class="btnbtn-primary">Ready以上代码似乎导致:ready.html.erb:13:syntaxerror,unexpectedkeyword_ensure,expectingkeyword_endready.html.erb:15:syntaxerror,unexpected$end,expectingkeyword_end这是怎么回事?这个语法有

ES text/keyword match/term/模糊查询区别

字段类型text的时候首先"name":{“type”:“text”}的时候,我们存入一条数据叫零在金融id为1和另一条数据叫金融行业id为2这时候ES通过IK分词后name的倒排索引会这样存储nameid零1在1金融1金融2行业2这个时候使用匹配查询(match),{“query”:{“match”:{“name”:“零在金融”}}}会先将零在金融分词为零、在、金融三个词,然后分别去倒排索引匹配。这时候会匹配出id为1和id为2的两行数据,但是由于id为1的零在金融数据匹配度更高,所以得分最高放在前面,而id为2的金融行业也会被查出来。这个时候使用精确查询(term){“query”:{“t

ES text/keyword match/term/模糊查询区别

字段类型text的时候首先"name":{“type”:“text”}的时候,我们存入一条数据叫零在金融id为1和另一条数据叫金融行业id为2这时候ES通过IK分词后name的倒排索引会这样存储nameid零1在1金融1金融2行业2这个时候使用匹配查询(match),{“query”:{“match”:{“name”:“零在金融”}}}会先将零在金融分词为零、在、金融三个词,然后分别去倒排索引匹配。这时候会匹配出id为1和id为2的两行数据,但是由于id为1的零在金融数据匹配度更高,所以得分最高放在前面,而id为2的金融行业也会被查出来。这个时候使用精确查询(term){“query”:{“t

数据清洗工具flashtext,效率直接提升了几十倍数

在平常的一些的小规模的数据的过滤、清洗过程中使用最多的就是正则表达式,但是随着数据规模的增大,正则表达式就显得有些心有余力不足了。【阅读全文】正则表达式在一个10k的词库中查找15k个关键词的时间差不多是0.165秒。但是对于Flashtext而言只需要0.002秒。因此,在这个问题上Flashtext的速度大约比正则表达式快82倍。从上面的示例图的性能对比中,可以发现随着我们需要处理的字符越来越多,正则表达式的处理速度几乎都是线性增加的。然而,Flashtext几乎是一个常量。1、准备flashtext环境通过pip的方式来安装flashtext,或是其他的方式也是可以的,这里默认使用的是清

数据清洗工具flashtext,效率直接提升了几十倍数

在平常的一些的小规模的数据的过滤、清洗过程中使用最多的就是正则表达式,但是随着数据规模的增大,正则表达式就显得有些心有余力不足了。【阅读全文】正则表达式在一个10k的词库中查找15k个关键词的时间差不多是0.165秒。但是对于Flashtext而言只需要0.002秒。因此,在这个问题上Flashtext的速度大约比正则表达式快82倍。从上面的示例图的性能对比中,可以发现随着我们需要处理的字符越来越多,正则表达式的处理速度几乎都是线性增加的。然而,Flashtext几乎是一个常量。1、准备flashtext环境通过pip的方式来安装flashtext,或是其他的方式也是可以的,这里默认使用的是清

ES报错处理-mapper [xx.xx] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]

背景我司有一套开源使用规范,衰退期的软件或版本需要升级到GA版本。我们ES服务端是6.8.x的,根据ES官方推荐版本,springdataelasticsearch使用的是3.2.x,配套的springboot版本为2.2.x.我们当前使用的版本已经比较老了,我们需要将springboot升级到2.6.x,并将springdataelasticsearch升级到4.3.x。因为高版本springdataelasticsearch的API有较大的改动,我们代码中用到API已经被删掉了,整改工作量非常大,因此决定先升级springboot到2.6.x,springdataelasticsearch

ES报错处理-mapper [xx.xx] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]

背景我司有一套开源使用规范,衰退期的软件或版本需要升级到GA版本。我们ES服务端是6.8.x的,根据ES官方推荐版本,springdataelasticsearch使用的是3.2.x,配套的springboot版本为2.2.x.我们当前使用的版本已经比较老了,我们需要将springboot升级到2.6.x,并将springdataelasticsearch升级到4.3.x。因为高版本springdataelasticsearch的API有较大的改动,我们代码中用到API已经被删掉了,整改工作量非常大,因此决定先升级springboot到2.6.x,springdataelasticsearch

chrome浏览器一键切换搜索引擎,一键切换谷歌和百度搜索(不需要重新输入keyword,带关键词切换引擎)

chrome浏览器一键切换搜索引擎,一键切换谷歌和百度搜索(不需要重新输入keyword,带关键词切换引擎)背景有么有办法在谷歌和百度之间(或其他引擎或非引擎,如Youtube、B站、Bing等)之间切换。我们当然是不想重新输入keyword,甚至点击浏览器插件的图标后再选择引擎的动作都不想有(直接点击图标后在两个之间切换)插件是的,chrome有这种插件,但使用的小细节上有点不一样,下面将为你介绍和推荐。1、搜索拐杖(推荐!)评价:目前用到最好的,但也有不完美拥有“直接点击图标就可以切换谷歌和百度(省去点击图标->选择的多余动作)”可扩展:可配置自定义的引擎,比如youtube或者b站,只要