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
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
ETCD-raft笔记0.引言该篇博客基于etcdv3.5.7版本，首先会简单介绍etcd/raft对Raft选举部分的算法优化，然后通过源码分析etcd/raft的选举实现。1.etcd对于raft选举算法优化措施该优化措施均在raft博士论文中有讲解etcd/raft实现的与选举有关的优化有Pre-Vote、CheckQuorum、和LeaderLease。在这三种优化中，只有Pre-Vote和LeaderLease最初是对选举过程的优化，CheckQuorum是为了更高效地实现线性一致性读（LinearizableRead）而做出的优化，但是由于LeaderLease需要依赖CheckQ
ETCD-raft笔记0.引言该篇博客基于etcdv3.5.7版本，首先会简单介绍etcd/raft对Raft选举部分的算法优化，然后通过源码分析etcd/raft的选举实现。1.etcd对于raft选举算法优化措施该优化措施均在raft博士论文中有讲解etcd/raft实现的与选举有关的优化有Pre-Vote、CheckQuorum、和LeaderLease。在这三种优化中，只有Pre-Vote和LeaderLease最初是对选举过程的优化，CheckQuorum是为了更高效地实现线性一致性读（LinearizableRead）而做出的优化，但是由于LeaderLease需要依赖CheckQ
2、倒排索引的数据结构倒排索引其实包含了三种数据，分别是倒排表（PostingList）词项字典（TermDictionary）词项索引（TermIndex）这几种文件分别存储了不同的数据其中倒排表包含某个词项的所有id的数据存储了在.doc文件中；词项字典包含了indexfield的所有经过normalizationtokenfilters处理之后的词项数据，最终存储在.tim文件中。所谓normalization其实是一个如去重、时态统一、大小写统一、近义词处理等类似的相关操作；词项索引就是为了加速词项字典检索的一种数据结构，落地文件为.tip。.tip文件和.tim文件的数据结构如下图所
2、倒排索引的数据结构倒排索引其实包含了三种数据，分别是倒排表（PostingList）词项字典（TermDictionary）词项索引（TermIndex）这几种文件分别存储了不同的数据其中倒排表包含某个词项的所有id的数据存储了在.doc文件中；词项字典包含了indexfield的所有经过normalizationtokenfilters处理之后的词项数据，最终存储在.tim文件中。所谓normalization其实是一个如去重、时态统一、大小写统一、近义词处理等类似的相关操作；词项索引就是为了加速词项字典检索的一种数据结构，落地文件为.tip。.tip文件和.tim文件的数据结构如下图所
信号取值默认动作含义（发出信号的原因）SIGHUP1Term终端的挂断或进程死亡SIGINT2Term来自键盘的中断信号SIGQUIT3Core来自键盘的离开信号SIGILL4Core非法指令SIGABRT6Core来自abort的异常信号SIGFPE8Core浮点例外SIGKILL9Term杀死SIGSEGV11Core段非法错误(内存引用无效)SIGPIPE13Term管道损坏：向一个没有读进程的管道写数据SIGALRM14Term来自alarm的计时器到时信号SIGTERM15Term终止SIGUSR130,10,16Term用户自定义信号1SIGUSR231,12,17Term用户自定
信号取值默认动作含义（发出信号的原因）SIGHUP1Term终端的挂断或进程死亡SIGINT2Term来自键盘的中断信号SIGQUIT3Core来自键盘的离开信号SIGILL4Core非法指令SIGABRT6Core来自abort的异常信号SIGFPE8Core浮点例外SIGKILL9Term杀死SIGSEGV11Core段非法错误(内存引用无效)SIGPIPE13Term管道损坏：向一个没有读进程的管道写数据SIGALRM14Term来自alarm的计时器到时信号SIGTERM15Term终止SIGUSR130,10,16Term用户自定义信号1SIGUSR231,12,17Term用户自定
本教程问题：1.mmGO.rdata文件的制作，是否不需要这一步，更改一下脚本即可实现呢？2.这样的图形美化，目前的图还不是很满意，需要进行美化。这些问题，需要我们大家一起解决，切分享哦！一、前言我们在做组学时，常常遇到多多个处理进行差异分析，获得差异基因或差异代谢物。此后，是对这些差异结果进行GO或KEGG富集分析。这是一个很普遍的结果，但是这样一弄后，我们对多个组合差异基因进行富集分析后，获得多个GO或KEGG富集分析结果，图很多，但是重复的term也是很多，那如何阐述就是个问题，以及很多图列在论文中也不是很美观，只能间部分图放在附件中。那么，我们是不是可以间多个GO或KEGG的term进
本教程问题：1.mmGO.rdata文件的制作，是否不需要这一步，更改一下脚本即可实现呢？2.这样的图形美化，目前的图还不是很满意，需要进行美化。这些问题，需要我们大家一起解决，切分享哦！一、前言我们在做组学时，常常遇到多多个处理进行差异分析，获得差异基因或差异代谢物。此后，是对这些差异结果进行GO或KEGG富集分析。这是一个很普遍的结果，但是这样一弄后，我们对多个组合差异基因进行富集分析后，获得多个GO或KEGG富集分析结果，图很多，但是重复的term也是很多，那如何阐述就是个问题，以及很多图列在论文中也不是很美观，只能间部分图放在附件中。那么，我们是不是可以间多个GO或KEGG的term进
