- Elasticsearch 的出现为容器日志管理提供了一个强大而灵活的解决方案。Elasticsearch 是一个分布式、开源的搜索与分析引擎,具备高可用性、可扩展性和强大的全文搜索能力。它能够快速地索引和搜索海量的日志数据,通过其丰富的查询语言和数据聚合功能,可以轻松地从复杂的容器日志数据中提取有价值的信息。例如,我们可以根据容器的名称、命名空间、时间范围等条件精确地筛选出特定容器的日志,还可以 Elasticsearch 的出现为容器日志管理提供了一个强大而灵活的解决方案。Elasticsearch 是一个分布式、开源的搜索与分析引擎,具备高可用性、可扩展性和强大的全文搜索能力。它能够快速地索引和搜索海量的日志数据,通过其丰富的查询语言和数据聚合功能,可以轻松地从复杂的容器日志数据中提取有价值的信息。例如,我们可以根据容器的名称、命名空间、时间范围等条件精确地筛选出特定容器的日志,还可以
- Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力,能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量,这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作,可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中,并利用Elasticsearch的向量搜索功能,就可以实现对文章的语义相似度检索,从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。 Elasticsearch具有出色的索引和搜索能力,能够快速处理大规模的数据。而Word2Vec模型则可以将文本中的词语映射为低维向量,这些向量能够很好地捕捉词语的语义信息。通过将文章中的词语向量进行组合等操作,可以得到文章的语义向量表示。将其存储在Elasticsearch中,并利用Elasticsearch的向量搜索功能,就可以实现对文章的语义相似度检索,从而有效地判断文章是否存在抄袭嫌疑。
- BBQ)是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时,维持高召回率,并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中,向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性,导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限,它能够在不影响准确性的情况下,将向量数据的压缩率提高32倍。 BBQ)是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时,维持高召回率,并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中,向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性,导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限,它能够在不影响准确性的情况下,将向量数据的压缩率提高32倍。
- 众所周知,由于对象存储的架构限制,要想检索对象存储里的文件,只能使用前缀的方式过滤,然后一页一页的列举,限制多,效率低,要是桶内对象实在太多,可能光列举就要列举一两天。你可能会问,不少大公司的一个桶里都是几亿几十亿的对象,那他们都是怎么检索的呢?很简单但很有效的方案——在上传对象时候把对象信息存到其他数据库里,如 Elasticsearch、MongoDB、MySOL 等,然后在数据库里检索... 众所周知,由于对象存储的架构限制,要想检索对象存储里的文件,只能使用前缀的方式过滤,然后一页一页的列举,限制多,效率低,要是桶内对象实在太多,可能光列举就要列举一两天。你可能会问,不少大公司的一个桶里都是几亿几十亿的对象,那他们都是怎么检索的呢?很简单但很有效的方案——在上传对象时候把对象信息存到其他数据库里,如 Elasticsearch、MongoDB、MySOL 等,然后在数据库里检索...
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