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机器学习的原理是在拥有大量过去由专家决策的数据基础之上选取每类事件的特征值，计算机通过算法程序对特征值进行分析之后，对再次发生的事件的特征值进行提取、分析、比对和最终分类，从而达到智能识别的目的。
3）INDEX_REOPENED ：由于打开open或关闭close一个索引导致未分配。 4）DANGLING_INDEX_IMPORTED ：由于导入dangling索引的结果导致未分配。 5）NEW_INDEX_RESTORED ：由于恢复到新索引导致未分配。
2.5结果分析通过使用网页元素参数化功能后，对于一个网页页面里的两个相似元素，自动对页面元素的索引位置进行参数化处理，以满足适配多个不同索引位置的网页相似元素的目标。无需人工识别元素索引位置信息及手工编辑元素信息。
DRS全量、增量底层实现原理可参考产品架构和功能原理。 “全量+增量”： 该模式为数据持续性实时同步，通过全量过程完成目标端数据库的初始化后，增量同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。
是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
索引的原理 介绍一款非常重要工具 explain, 这个分析工具可以对 sql语句进行分析,可以预测你的sql执行的效率.
高级控件 1.自动完成文本控件 在搜索引擎（百度、搜狗）输入几个文字，会出来一些提示。
企业网站不被搜索引擎（首页）收录，立即进行现金赔付。企业零风险建站。收录险内容体现在合同中，具有法律效应。
API （封装了索引和搜索功能）基本概念是要理解的：Index相当于关系型数据库中的数据库实例，这个很不一样哦Type在es7中已被删除，因为会导致数据稀疏，所以以后是1个Index就1个TypeDocument被索引的基本单位Mapping约束字段的类型，以及如何索引
SEGMENT_INDEX 这会将一个segment内的所有Carbon索引文件（.carbonindex）合并为一个Carbon索引合并文件（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。详见表1。 CUSTOM Custom合并，详见合并Segments。
EntityPhysicalIndex 物理索引。 BaseTrapSeverity 告警级别。 BaseTrapProbableCause 告警可能原因。 BaseTrapEventType 告警类型。 EntPhysicalContainedIn 告警对应的实体父索引。
其他索引 地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
实现其他数据结构（如栈、队列、哈希表等）。 基本算法（如排序、查找算法等）。
接着，我们通过切片操作符 : 创建了一个新的切片 sliced，包含原始切片从索引 1 到索引 3 的元素。 映射（Map） 映射是一种无序的键值对集合，也被称为字典或哈希表。在 Go 语言中，映射是一种引用类型，可以使用内置的 make 函数创建。
二级索引支持需要在设计之初就需要认真考虑的问题，带来的问题在于：索引数据一致问题如果要保证二级索引的强一致，那么写入 和 数据&计算rebalance 的时候，索引sharding or resharding 带来的技术难点。
# dict.update()方法：更新/合并一个字典，把第二个字典合并到第一个字典，改变了第一个字典a = {'m':1 , 'n':2 , 'p':3}b = aa.update( {'q':4} )print(a,b)# 和序列的原理一样，a和b指向同一个字典，所以会一起更新
ArrayList 采用的是数组形式来保存对象的，这种方式将对象放在连续的位置中，所以最大的缺点就是插入删除时非常麻烦 LinkedList 采用的将对象存放在独立的空间中，而且在每个空间中还保存下一个链接的索引 但是缺点就是查找非常麻烦 要丛第一个索引开始。
它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的 次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
什么样的列必须要创建索引？ 当一个列出现在where条件中，该列没有创建索引并且选择性大于20%，那么该列就必须创建索引，从而提升SQL 查询性能。当然了，如果表只有几百 条数据，那我们就不用创建索引了。 什么样的列需要收集直方图？
（辅助索引），来看看它们的差异。
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