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2024-08-24

倒排索引（Inverted Index）是搜索引擎中一个核心数据结构，它用于加速查询过程。在Elasticsearch中，每个字段都有其自己的倒排索引。倒排索引的构建过程如下：

文档分词：将文档内容进行分词，生成词（Term）序列。
创建倒排列表：对于每个不重复的词，创建一个倒排列表，记录该词出现的文档ID和位置信息。

Elasticsearch中创建倒排索引的过程通常是自动完成的，当你索引一个文档时，Elasticsearch会自动为其字段构建倒排索引。

以下是一个简化的Elasticsearch倒排索引的示例：

假设我们有两个文档：

文档1: "Elasticsearch is a great search engine"

文档2: "Elasticsearch powers the internet"

分词后的词为：

"elasticsearch", "a", "great", "engine", "powers", "the", "internet"

对应的倒排索引可能如下：

"elasticsearch"：文档1(0), 文档2(0)
"a"：文档1(1), 文档2(1)
"great"：文档1(1)
"engine"：文档1(2)
"powers"：文档2(2)
"the"：文档2(3)
"internet"：文档2(4)

在Elasticsearch中，倒排索引是针对每个字段的，并且包含以下信息：

词的词频（TF）：词在文档中出现的次数。
逆文档频率（IDF）：包含该词的文档数量的倒数。
位置（Position）：词在文档中的具体位置。
偏移量（Offset）：词在文档中的开始和结束位置。

当你执行查询时，Elasticsearch会利用这个倒排索引来快速找到包含特定词的文档，并根据查询的其他要求（如相关性得分）来排序这些文档。

Git 原理及使用 (带动图演示)

2024-08-24

Git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。以下是Git的基本原理和使用方法：

Git原理简介

Git有三个主要的工作区域：工作目录、暂存区（Index）、以及Git仓库（Repository）。

Git原理图

工作目录：你在电脑里能看到的文件和目录。
暂存区：一个临时的区域，保存了下一次将提交的文件列表信息。
Git仓库：保存项目历史的地方，其中包括对象数据库、引用（分支）、元数据等。

Git使用方法

安装Git




# Ubuntu/Linux
sudo apt-get install git
 
# Mac
brew install git
 
# Windows
https://git-scm.com/download/win

配置Git




git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@example.com"

创建新仓库




# 在当前目录初始化仓库
git init
 
# 克隆现有仓库
git clone https://github.com/user/repo.git

检查状态与差异




git status
git diff

添加与提交




git add .
git commit -m "Commit message"

推送与拉取




git push origin master
git pull origin master

分支管理




git branch
git branch new-branch
git checkout existing-branch
git merge other-branch

标签管理




git tag
git tag v1.0
git push origin v1.0

合并冲突

当两个分支修改了同一部分代码时，Git不能自动合并，需要手动解决冲突。




# 冲突发生后
git status
git add .
git commit -m "Resolved conflict"

远程仓库操作




git remote add origin https://github.com/user/repo.git
git remote remove origin

以上是Git的基本命令和操作，实际使用中还会涉及更复杂的场景，如分支策略、标签管理、代码审查等。

2024-08-24

Elasticsearch 和 RediSearch 是两个不同的搜索和分析引擎，它们的设计目标和使用场景有所不同。

Elasticsearch:

高级全文搜索和分析引擎，提供分布式搜索、分析和存储能力。
支持大数据量、复杂搜索查询。
用于日志分析、实时监控、数据分析等场景。
需要JVM环境，配置和管理较复杂。

RediSearch:

嵌入式搜索引擎，作为Redis的模块，提供全文搜索功能。
主要特性是内存中索引和快速搜索。
用于实时搜索和高效数据处理，如实时日志分析、实时应用搜索等。
配置和使用较Elasticsearch简单。

对比和实战代码解析：

安装和配置：
- Elasticsearch: 需要Java环境，安装复杂。
- RediSearch: 作为Redis模块，安装简单，只需确保Redis已安装。
数据模型：
- Elasticsearch: 每条记录是一个文档，存储于一个或多个索引中。
- RediSearch: 每条记录是一个字符串，可以添加多个字段。
查询语言和查询类型：
- Elasticsearch: 提供复杂的查询DSL。
- RediSearch: 提供简单的查询语言，但也支持部分复杂查询。
分析和聚合功能：
- Elasticsearch: 内置复杂的分析和聚合能力。
- RediSearch: 较简单，主要提供搜索能力，需要结合Redis的其他功能使用。

实战代码解析：

Elasticsearch:




PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "Redisearch vs Elasticsearch",
  "content": "Elasticsearch is a powerful search engine..."
}
 
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "Elasticsearch"
    }
  }
}

RediSearch:




# 加载RediSearch模块
redis-cli --loadmodule /path/to/redisearch.so

# 创建索引并添加文档
redis-cli FADD my_index ON HSET my_index field1 "Redisearch vs Elasticsearch" field2 "Elasticsearch is a powerful search engine..."

# 执行搜索
redis-cli FSEARCH my_index "@field1:Elasticsearch"

在实际应用中，选择哪种搜索引擎取决于具体需求，如数据量、查询复杂度、实时性要求、开发环境等。对于简单的全文搜索需求，RediSearch可能是一个更轻量级的选择。而对于更复杂的搜索应用，Elasticsearch则是更合适的选择。

2024-08-24

这个错误信息表明你在使用Git进行操作时，尝试上传的文件超过了允许的最大限制。Git服务器（如GitHub或GitLab）通常有对仓库大小的限制，以保证性能和资源的有效管理。

解决方法：

优化文件：如果文件是非必要的或可以被优化，减小文件大小。例如，压缩图片、视频或者音频文件，优化代码等。
分割文件：如果文件是必要的且无法优化，可以将大文件分割成多个小文件，然后分别添加到Git仓库中。
使用Git Large File Storage (LFS)：对于大型二进制文件，可以使用Git LFS来管理。这样可以避免版本控制系统本身的大小限制。
联系仓库提供商：如果你不能减小或分割文件，可以联系你的Git服务提供商，请求提高存储限制或者获取特定的解决方案。
检查是否有未跟踪的大文件：使用如git ls-files -s | sort -nk 5 | tail的命令来查找仓库中最大的文件，并决定是否跟踪它们。

选择解决方案时，请确保不违反服务条款中关于文件大小的规定。

2024-08-24

在CSS中，scrollTop和offsetTop是两个常用于处理滚动条位置的属性。scrollTop表示元素的滚动条垂直方向上的偏移量，而offsetTop表示元素的顶部边缘距离其定位容器（定位祖先元素）顶部的距离。

如果你想要在小分辨率的屏幕上实现区块向上滚动的效果，并且结合CSS动画（animation）和关键帧（@keyframes），你可以设置一个固定的动画，当屏幕尺寸变化时，通过监听resize事件调整区块的位置。

以下是一个简单的示例代码：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Scroll Top and Offset Top Example</title>
<style>
  .box {
    width: 100%;
    height: 200px;
    position: relative;
    background-color: skyblue;
    animation: scroll-top 5s infinite alternate;
  }
 
  @keyframes scroll-top {
    from {
      transform: translateY(0);
    }
    to {
      transform: translateY(-100px);
    }
  }
</style>
</head>
<body>
 
<div class="box"></div>
 
<script>
window.addEventListener('resize', function() {
  let box = document.querySelector('.box');
  // 根据屏幕大小调整动画的偏移量
  let offset = window.innerHeight > 600 ? 100 : 50;
  box.style.animation = `scroll-top ${5 / (window.innerHeight / 600)}s infinite alternate`;
});
</script>
 
</body>
</html>

在这个例子中，.box元素初始化时会有一个向上移动的动画。通过监听窗口的resize事件，我们可以在屏幕尺寸变化时根据屏幕的高度来调整动画的时长和偏移量，从而模拟出在不同分辨率下的滚动效果。这里的5s是原始动画时间，通过屏幕高度的比例来计算新的动画时间。

2024-08-24

在PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) 总线中，事务层由多个逻辑层组成，用于定义数据包如何在物理层上表示和传输。在PCIe事务层中，存在多种类型的数据包，包括消息包。

在PCIe 2.0规范中，对于Vendor-Defined Messages，规定了可以通过Vendor-Defined Messages发送的请求和完成。这些请求和完成可以用于特定设备的特殊操作或者配置。

在PCIe 2.0规范中，对于Vendor-Defined Messages的规则是：

Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以TLP头部的VC值为0开始。
Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以Format ID 00开始。
Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以TC值为0开始。
Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以Attr字段的TA值为0开始。
Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以Attr字段的TD值为0开始。
Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以Attr字段的EP值为0开始。
Vendor-Defined Messages的请求和完成必须以Attr字段的AT值为0开始。

这些规则是为了确保Vendor-Defined Messages能够正确地在PCIe总线上传输。

由于PCIe协议是由PCI-SIG（PCI Special Interest Group）定义的，因此，实现这些规则的代码通常由PCI-SIG的工程师编写，并在PCI-SIG的文档中提供。由于这些代码通常是在硬件设计中实现，而不是在软件中实现，因此，通常不会有可供我们学习和参考的示例代码。

如果你需要实现PCIe设备的硬件设计，你可能需要购买PCI-SIG的规范文档或者相关硬件设计参考文献，并按照其中的指导进行设计。如果你是软件开发者，你可能需要使用某些库或者驱动来与PCIe设备进行交互，这些通常由硬件厂商或操作系统提供。

在实际的软件开发中，如果你需要在操作系统中实现对PCIe设备的支持，你可能需要遵循操作系统提供的PCIe驱动模型，并按照操作系统的要求实现相关的接口。

总的来说，由于PCIe协议涉及到硬件设计，实现细节通常不会在软件层面公开，因此，难以提供具体的代码示例。如果你需要进行PCIe硬件设计，你应该参考PCI-SIG的文档和标准。如果你是在开发与PCIe设备交互的软件，你应该使用提供的库或者操作系统提供的接口。

深入理解 Elasticsearch 分页技术

2024-08-24

在Elasticsearch中，分页通常是通过from和size参数实现的。from指定了要跳过的文档数量，而size指定了返回的文档最大数量。

以下是一个使用Elasticsearch的Java High Level REST Client进行分页的简单示例：




import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
 
// 假设client是已经配置好的RestHighLevelClient实例
 
// 分页参数
int page = 1; // 当前页码
int pageSize = 10; // 每页显示的文档数量
 
// 构建搜索请求
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name"); // 替换为你的索引名
 
// 设置分页参数
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.from(page * pageSize);
searchSourceBuilder.size(pageSize);
 
// 添加其他搜索条件，例如查询、排序、聚合等
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 这里使用了match_all查询，可以根据需要修改
searchSourceBuilder.sort("fieldname", SortOrder.ASC); // 根据某个字段排序
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("aggregation_name").field("fieldname")); // 添加聚合
 
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
// 执行搜索
try {
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
    // 处理搜索结果
    // ...
    
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

在这个例子中，我们构建了一个SearchRequest，并通过SearchSourceBuilder设置了分页参数。然后，我们可以添加其他搜索条件，如查询、排序和聚合。最后，我们执行搜索并处理返回的结果。

注意：在实际应用中，分页的实现可能需要根据具体的应用场景来调整，例如，可能需要记住上一次的搜索结果，以便在后续的分页请求中提供连续的结果集。

ES常见查询总结

2024-08-24

在Elasticsearch中，常见的查询类型包括：

全文查询（Full text queries）：
- match 查询：用于全文搜索，可以在全文字段上执行。
- multi_match 查询：在多个字段上执行 match 查询。
精确查询（Term level queries）：
- term 查询：用于精确匹配，不分析查询字符串。
- terms 查询：对字段执行多个精确匹配。
- range 查询：根据值的范围查询。
复合查询（Compound queries）：
- bool 查询：结合其他查询的结果，执行复杂的逻辑运算。
- function_score 查询：调整文档的相关性得分。
地理查询（Geo queries）：
- geo_shape 查询：查找与形状或多边形相交的地理空间数据。
- geo_bounding_box 查询：查找位于特定边界框内的地理数据。
过滤查询（Filter queries）：
- exists 查询：查找包含指定字段的文档。
- prefix 查询：查找字段值以特定前缀开头的文档。

以下是一个使用Elasticsearch DSL（Domain Specific Language）的例子，使用了一些常见查询类型：




{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "Elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "status": "published"
          }
        },
        {
          "range": {
            "publish_date": {
              "gte": "2020-01-01"
            }
          }
        },
        {
          "geo_bounding_box": {
            "location": {
              "top_left": {
                "lat": 40.73,
                "lon": -74.1
              },
              "bottom_right": {
                "lat": 40.01,
                "lon": -71.12
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个查询使用了 bool 查询来组合一个全文匹配查询（match）和几个过滤查询（term 和 range）以及一个地理边界框查询（geo_bounding_box）。它表示搜索在2020年1月1日后发布，且标题中包含"Elasticsearch"字样，并且位于纽约特定区域内的文档。

如何关闭vue项目中的[eslint]校验

2024-08-24

关闭Vue项目中的ESLint检查，可以有以下几种方法：

在项目根目录下的.eslintrc.js或.eslintrc.json文件中注释或删除相关规则。
如果使用的是VSCode编辑器，可以在项目根目录下创建一个.vscode文件夹，然后在该文件夹中创建一个settings.json文件，并设置eslint.enable为false。
在package.json中的scripts部分，移除或注释掉关于eslint的命令。
如果是在Vue CLI创建的项目，可以修改vue.config.js文件，设置lintOnSave为false。

下面是关闭ESLint的示例代码：

方法1：修改.eslintrc.js配置文件




module.exports = {
  // 其他配置...
  rules: {
    // 'no-console': 'error', // 例如，你可以将这行注释掉或删除
    // 'no-unused-vars': 'error', // 同上
  }
};

方法2：VSCode设置

在.vscode/settings.json中添加：




{
  "eslint.enable": false
}

方法3：修改package.json




{
  "scripts": {
    "lint": "echo 'Linting disabled'",
    "lint:fix": "echo 'Linting disabled'"
  }
}

方法4：修改vue.config.js

如果项目中存在vue.config.js，则添加或修改以下内容：




module.exports = {
  lintOnSave: false,
  // 其他配置...
};

如果没有这个文件，你需要在项目根目录下创建它，并添加上述内容。

Elasticsearch 中的位向量

2024-08-24

在Elasticsearch中，位向量是一种特殊的数据类型，用于存储布尔值（0或1）的数组，其中每个位表示文档中是否存在某个词。位向量通常用于快速计算文档之间的相似度（如余弦相似度）。

位向量可以在Elasticsearch中通过mappings定义，例如：




PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector": {
        "type": "binary",
        "doc_values": true
      }
    }
  }
}

在上面的例子中，我们创建了一个名为my_index的索引，并定义了一个名为my_vector的位向量字段。

要索引包含位向量的文档，可以使用如下方式：




POST my_index/_doc/1
{
  "my_vector": "1110"  // 表示三个词存在，第四个词不存在
}

在查询时，可以使用script_score查询来计算查询向量与文档向量之间的余弦相似度：




GET my_index/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector')",
        "params": {
          "query_vector": [1, 0, 1, 1]  // 查询向量
        }
      }
    }
  }
}

在上面的查询中，我们使用script_score查询计算每个文档和查询向量的余弦相似度。my_vector是索引中每个文档的位向量字段，query_vector是执行查询时使用的位向量。