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Logging in Action

本書主要展示如何使用Elasticsearch構(gòu)建可擴展的搜索應(yīng)用程序。書中覆蓋了Elasticsearch的主要特性，從使用不同的分析器和查詢類型進行相關(guān)性調(diào)優(yōu)，到使用聚集功能進行實時性分析，還有地理空間搜索和文檔過濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個部分，*部分解釋了核心特性，內(nèi)容主要涉及Elasticsearch的介紹，數(shù)據(jù)的索引、更新和刪除，數(shù)據(jù)的搜索，數(shù)據(jù)的分析，使用相關(guān)性進行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，文檔間的關(guān)系等；第二部分介紹每個特性工作的更多細節(jié)及其對性能和可擴展性的影響，以便對核心功能進行產(chǎn)品化，內(nèi)容主要涉及水平擴展和性能提升等。此外，本書還有6個附錄（網(wǎng)上下載），提供了讀者應(yīng)該知道的特性，展示了關(guān)于地理空間搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，學(xué)習(xí)在搜索結(jié)果中如何高亮查詢單詞，在生產(chǎn)環(huán)境中用來協(xié)助管理Elasticsearch的第三方的監(jiān)控工具有哪些，如何使用Percolator過濾為多個查詢匹配少量文檔，如何使用不同的建議器來實現(xiàn)自動完成的功能。

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

本篇博客詳細介紹了Python機器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn的使用方法和主要特性。內(nèi)容涵蓋了如何安裝和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如何使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，以及如何評估模型和進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本文旨在幫助讀者深入理解Scikit-learn，并有效地應(yīng)用在實際的機器學(xué)習(xí)任務(wù)中。

Server Based Java Programming (Manning)

islower 1、包含數(shù)字的情況 2、包含特殊符號的情況 3、包含漢字的情況 4、包含空格的情況 5、其他國家的語言 6、判斷純數(shù)字

Pytesseract是一個Python的OCR庫，它可以識別圖片中的文本并將其轉(zhuǎn)換成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。它可以讀取多種格式的圖片，包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以應(yīng)用于自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、OCR識別等領(lǐng)域。