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2018-11-28 17:25:32
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原创 Lucene -- 准实时搜索Near Real Time
NRT：Near Real Time , Lucene 为了支持实时搜索，在 2.9 版本就已经设计出来。想更多了解可以看看 http://wiki.apache.org/lucene-java/NearRealtimeSearch 它的原理记录在 LUCENE-1313 和 LUCENE-1516。介绍下代码实现的过程： 在 Index Writer 内部维护了一个 Ram Directory，
2017-05-31 09:51:23
1345
原创 JavaCC -- 中文字符解析失败（c++版）
问题查询”q=手机”, 提示Error “Lexical error at: 1:5. Encountered: ter: EOF.”; 查询 ‘q=”手机”’, 不提示错误. 查询 “q = 空调”, 不提示错误. 查询 ‘q=”光源”, 提示Error “Lexical error at: 1:3. Encountered: ter: “光. Lexical error at: 1:7
2017-05-08 09:48:55
1946
翻译 RocksDB译文之一 -- RocksDB简介
这篇文章是RocksDB官方文档的译文，原文地址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Basics1.简介RocksDB项目起源于Facebook的一个实验项目,该项目旨在开发一个与快速存储器（尤其是闪存）存储数据性能相当的数据库软件，以应对高负载服务。 这是一个c++库,可用于存储键和值,可以是任意大小的字节流。它支持原子读和写。
2017-01-09 09:30:19
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转载 四层和七层负载均衡的区别
（一） 简单理解四层和七层负载均衡: ① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分
2016-11-09 10:25:26
372
原创 SIGBUS(Bus error singal 7)
背景用mmap将文件映射到内存，读取文件时，提示“SIGBUS Bus ERROR”错误分析SIGBUS与SIGSEGV信号的一般区别如下: 1) SIGBUS(Bus error)意味着指针所对应的地址是有效地址，但总线不能正常使用该指针。通常是未对齐的数据访问所致。 2) SIGSEGV(Segment fault)意味着指针所对应的地址是无效地址，没有物理内存对应该地址。 通过
2016-10-21 09:35:00
9679
转载 C/C++ --- 全局变量初始化总结
注意：本文所说的全局变量指的是 variables with static storage，措词来自 c++ 的语言标准文档。什么时候初始化根据 C++ 标准，全局变量的初始化要在 main 函数执行前完成，常识无疑，但是这个说法有点含糊，main 函数执行前到底具体是什么时候呢？是编译时还是运行时？答案是既有编译时，也可能会有运行时(seriously), 从语言的层面来说，全局变量的初始化可以划
2016-09-01 17:29:56
6105
原创 C/C++ --- 动态注册类
背景需要根据配置文件中的插件名字获取插件实例，从而需要维护<插件名字，插件实例>的映射关系。 当有新插件加入项目时，每次都需要在该映射关系中插入一条信息。为了避免避免此操作，通过定义宏 自动完成 新插件的注册功能。设计思想每个插件在全局域中定义一个注册类，在该注册类的构造函数中将<插件名字，插件实例>插入全局的map中， 在全局域定义该注册类的一个实例，从而调用构造函数，在map中插入该
2016-09-01 17:22:09
5392
原创 消息队列
1. 简介消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。 当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、RocketMQ等。2. 应用场景2.1 解耦所谓解耦，简单点讲就是一个事务，只关心核心的流程。而
2016-08-16 19:33:16
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转载 淘宝搜索排序
（文章来自网络整理）1. 搜索使命帮助买家快捷方便地找到满意的商品 –站在买家的角度 –满意的商品：商品品质和服务质量2.排序的基本框架2.1 文本相关性标题相关性：分词、选词（长尾关键词） 类目相关性：类目直达、属性预选2.2 市场规则消保优先：基础消保如实描述 橱窗推荐优先2.3 下架时间商品7天的下架时间：合理选择时间来发布商品2.4 作弊作弊违规降权屏蔽：搜索诊断助手、累积影响全店
2016-08-05 16:46:48
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原创 微服务
1. 简介微服务的概念最初由Martin Fowler与James Lewis于2014年共同提出，微服务架构风格是一种使用一套小服务来开发单个应用的方式途径，每个服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是HTTP API，这些服务基于业务能力构建，并能够通过自动化部署机制来独立部署，这些服务使用不同的编程语言书写，以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。 微服务是一种基于软件
2016-07-18 19:11:29
2132
原创 负载均衡算法
1. 简介负载均衡的发展基础就是负载均衡算法。针对不同的服务器我们也会采用不同的负载均衡算法，因为他们所具备的和要求的功能各不相同。实际服务器(RealServer)可以被分配不同的加权值来调整被分配的流量｡比如性能高的大型服务器可配置较大的加权值,而为性能较低的小型服务器设置较小的加权值｡为了避免服务器因过载而崩溃,可为实际服务器指定最大连接阈值来避免该服务器过载｡任何服务器可被指定为另一台服务器
2016-07-13 16:35:25
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转载 高并发性能调试经验分享
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21348220引文4月份的时候看到一道面试题，据说是腾讯校招面试官提的：在多线程和高并发环境下，如果有一个平均运行一百万次才出现一次的bug，你如何调试这个bug？知乎原贴地址如下：腾讯实习生面试，这两道题目该怎么回答？ - 编程 . 遗憾的是知乎很多答案在抨击这道题本身的正确性，虽然我不是这次的面试官，但我认为这是一道非常好的面试
2016-07-13 15:13:26
4048
转载 分布式系统
1. 简介分布式存储特点概括：规模大+成本低。 分布式存储的挑战来源自于其设计的两个技术领域：分布式 ＋ 存储：1.1 要素可扩展:灵活水平扩展到成百上千上万，并且整体性能线性增长。 低成本:构建与低成本PC，兼备自动容错，自动负载均衡等机制。 高性能:秒，毫秒，亚秒级别。 易用:构建生态环境，与其它系统集成，如监控，运维，数据导入。1.2 分布式数据分类非结构化数据：如文本，图像，图
2016-07-13 14:18:07
620
原创 算法 --- 一致性哈希算法
简介一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，mem
2016-07-12 14:44:22
1005
转载 机器学习 --- 迭代决策树(GBDT)
简介迭代决策树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）也被称为是MART（Multiple Additive Regression Tree)）或者是GBRT（Gradient Boosting Regression Tree），是一种基于集成思想的决策树模型。 Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。这怎么实现呢？难道是每棵树独立训练一遍，比如A这个
2016-07-07 18:14:58
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转载 Solr&Lucene --- 排序
出处：http://ronxin999.blog.163.com/blog/static/42217920201110532554485/luence 和solr排序都有排序功能，solr的排序就是基于luence的排序来实现的。solr通过url里加solr=true来排序，把后面带的参数封装成SortField，然后根据luence的底层来排序。下面开始讲luence排序的实现。luence排序
2016-07-06 17:53:00
1266
原创 Web --- 缓存
简介缓存就是用来避免频繁的到主存储器（一般来说可能是数据库，结构化的磁盘文件，远程网络接口，程序接口等等提供数据返回的）获取数据而建立的一个存取更快的临时存储器（缓存）。一般来说，缓存比主存储器更小，但是存取速度非常快。 Web缓存介于服务器和客户端之间。这个服务器可能是源服务器（资源所驻留的服务器），数量可能是1个或多个；客户端也可能是1个或多个。Web缓存就在服务器-客户端之间监控请求，并且把
2016-07-05 18:36:42
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转载 Web缓存 --- Varnish方案
简介varnish是一款高性能的开源HTTP加速器。 Varnish代替Squid的理由有三点： 1、Varnish采用了“Visual Page Cache”技术，在内存的利用上，Varnish比Squid具有优势，它避免了Squid频繁在内存、磁盘中交换文件，性能要比Squid高。 2、Varnish的稳定性还不错。 3、通过Varnish管理端口，可以使用正则表达式快速、批
2016-07-05 14:48:14
542
原创 Solr --- Group查询
简介Group查询将包含相同字段的文档进行分组，每组返回得分较高的文档。 例如：在一个电子零售网站搜索”DVD”，可能会返回三个类目”TV and Video”、”Movies”、”Computers”，并且每个类目包含三个文档。查询词”DVD”在这三个类目中都出现了，Group查询可以将它们分组以此来增加与用户的关联。请求参数 参数 类型 描述 group bool 设置为
2016-06-30 17:58:33
2543
原创 Solr --- Group查询与Facet区别
简介facet的查询结果主要是分组信息：有什么分组，每个分组包括多少记录；但是分组中有哪些数据是不可知道的，只有进一步搜索。 group则类似于关系数据库的group by，可以用于一个或者几个字段去重、显示一个group的前几条记录等。来自solr ref guide的解释： Result Grouping groups documents with a common field value
2016-06-30 11:22:01
3456
转载 机器学习 -- 随机森林
阅读目录1 什么是随机森林？2 随机森林的特点3 随机森林的相关基础知识4 随机森林的生成5 袋外错误率（oob error）6 随机森林工作原理解释的一个简单例子7 随机森林的Python实现8 参考内容回到顶部1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有
2016-06-29 19:06:29
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原创 Solr -- query和filter query
Solr中的fq参数和q参数的执行顺序： 1. fq首选会在FilterCache中查找，如果命中，则返回FilterCache中的DocSet; 如果没有命中，则会在索引查找，返回DocSet并将其加入到FilterCache中。 2. q参数的查询结果和上面fq的结果取交集得到DocSet 3. 如果查询语句中包含post filters，则合并到第二步的DocSet中流程图如下：
2016-06-29 14:09:56
3785
原创 字符串 --- KMP算法
字符串匹配举例来说，有一个字符串”BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”，我想知道，里面是否包含另一个字符串”ABCDABD”？KMP算法首先，字符串”BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”的第一个字符与搜索词”ABCDABD”的第一个字符，进行比较。因为B与A不匹配，所以搜索词后移一位。**B**BC ABCDAB ABCDABCDABDE**A**BCDABD因为B与A不
2016-06-27 11:17:21
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转载 Linux --- 清理内存和Cache的方法
Linux下清理内存和Cache方法 /proc/sys/vm/drop_caches频繁的文件访问会导致系统的Cache使用量大增$ free -mtotal used free shared buffers cachedMem: 3955 3926 28 0 55 3459-/+ buffers/cache: 411 3544Swap: 5726 0 5726
2016-06-23 11:51:24
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原创 Solr --- 聚合统计stats
简介stats查询用于对文档中的数字型、字符型和日期型字段进行简单的统计。查询语法输入： q=apple&stats=true&stats.field=price&stats.field=popularity输出统计信息：1:lst name="stats">2: lst name="stats_fields">3: lst name="price">4:
2016-06-22 17:48:14
2208
转载 Solr --- 函数查询（FunctionQuery）
作用通过函数查询让我们可以利用 numeric域的值或者与域相关的的某个特定的值的函数，来对文档进行评分。如何使用 这里主要有两种方法可以使用函数查询，这两种方法都是通过solr http 接口的： 1、内嵌在正常的solr查询表达式中。即，将函数查询写在 q这个参数中，这时候，我们使用_val_将函数与其他的查询加以区别。至于具体怎样使用，请读者留意下
2016-06-21 15:41:56
1368
转载 Lucene的数字范围搜索 (Numeric Range Query)原理
0. 全文索引的核心就是倒排索引. 1. 若数字不支持范围查询, 直接变成字符串查找即可 2. 如果要支持范围查询, 直接的字符串存储支持么? 目前lucene要求term按照字典序(lexicographic sortable)排列,然后它的范围查询根据tii找到范围的起始Term，然后把这中间的所有的Term展开成一个B
2016-06-17 16:25:22
7659
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原创 C/C++ --- double与string的相互转化
double与string的相互转化（C++）#include <sstream>using namespace std;/** * double转换为string */string convertToString(double d) { ostringstream os; if (os << d) return os.str(); return "invalid convers
2016-06-08 15:52:06
7359
原创 Linux --- 计算程序执行时间
Linux下计算程序执行时间 #include <ctime>clock_t begin , end;begin = clock();//这里是要统计时间的代码end = clock();unsigned uRunTime = (end - begin) * 1.0 / CLOCKS_PER_SEC * 1000;//这样就得出程序运行的毫秒数。
2016-06-08 15:49:40
2209
原创 Linux --- 原子操作
原子锁是linux内核同步的一种机制，下面将其应用到线程同步中来。#include <alsa/iatomic.h>#include <pthread.h>#include <stdio.h>// 定义一个原子变量static atomic_t g_atomic = ATOMIC_INIT(1);// 定义共享资源static volatile int g_i = 0;/* 定义线程chǔ
2016-06-08 15:45:37
457
原创 Spark --- 启动、运行、关闭过程
计算PI值// scalastyle:off printlnpackage org.apache.spark.examplesimport scala.math.randomimport org.apache.spark._/** Computes an approximation to pi */object SparkPi { def main(args: Array[String])
2016-06-07 16:35:40
21742
转载 推荐系统 --- 实时推荐系统
推荐系统介绍自从1992年施乐的科学家为了解决信息负载的问题，第一次提出协同过滤算法，个性化推荐已经经过了二十几年的发展。1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（Gross Merchandise Volume，即年度成交总额）的30%以上。随后Netflix举办的推荐算法优化竞赛，吸引
2016-06-07 10:51:39
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原创 推荐系统 --- 协同过滤算法
简介协同过滤，Collaborative Filtering，简称CF，广泛应用于如今的推荐系统中。通过协同过滤算法，可以算出两个相似度：user-user相似度矩阵； item-item相似度矩阵。 为什么叫做协同过滤？是因为这两个相似度矩阵是通过对方来计算出来的。举个栗子：100个用户同时购买了两种物品A和B，得出在item-item相似度矩阵中A和B的相似度为0.8; 1000个物品同时被用
2016-06-07 10:49:49
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转载 linux下去掉文件中^M的方法
在windows下编辑文件，然后放到linux环境。在windows环境下，换行是表示为\r\n(0x0d0x0a)，而在linux下，换行为\n； 在sh脚本对这类文件进行处理时，很容易出现意想不到的情况，比如字符串的比较。 在sh脚本中，个人使用sed -i ‘s/\r//g’ filename的方式，但存在疑问sed -i ‘s/\r\n/\n/g’ filename为什么不生效？下述是参
2016-06-03 15:04:11
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转载 HDFS
简介HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。HDFS有很多特点： ① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 ② 运行在廉价的机器上。
2016-06-02 16:05:38
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转载 maven介绍
转载：http://aiape.iteye.com/blog/14554201.前言Maven，发音是[`meivin]，"专家"的意思。它是一个很好的项目管理工具，很早就进入了我的必备工具行列，但是这次为了把project1项目完全迁移并应用maven，所以对maven进行了一些深入的学习。写这个学习笔记的目的，一个是为了自己备忘，二则希望能够为其他人学习使用ma
2016-06-02 10:53:36
509
tornado22tornado22tornado22tornado22tornado22
2010-03-08
偏微分方程偏微分方程偏微分方程
2009-07-24
matlab matlab
2009-07-24
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