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看图说话|在ElasticSearch之下的故事

摘要 先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索*foo-bar*无法匹配foo-bar? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)? 为什么ElasticSearch占用很多内存? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 内容 图解ElasticSearch 云上的集群 集群里的盒子 云里面的每个白色正方形的盒子代表一个节点——Node。 节点之间 在一个或者多个节点直接,多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticSearch的索引。 索引里的小方块 在一个索引下,分布在多个节点里的绿色小方块称为分片——Shard。 Shard=Lucene Index 一个ElasticSearch的Shard本质上是一个Lucene Index。 Lucene是一个Full Text 搜索库(也有很多其他形式的搜索库),ElasticSearch是建立在Lucene之上的。接下来的故事要说的大部分内容实际上是ElasticSearch如何基于Lucene工作的。 图解Lucene Min...

PTMs| 2020最新NLP预训练模型综述

本篇文章主要介绍邱锡鹏老师在2020年发表的一篇预训练模型的综述:「Pre-trained Models for Natural Language Processing: A survey」 [1]。 该综述系统地介绍了nlp中的预训练模型。主要的贡献包括: 1.深入盘点了目前主流的预训练模型,如word2vec,ELMo,BERT等。 2. 提出了一种预训练模型的分类体系,通过四种分类维度来划分目前已有的预训练模型。包括: 表征的类型,即:是否上下文感知 编码器结构,如:LSTM、CNN、Transformer 预训练任务类型,如:语言模型LM,带掩码的语言模型MLM,排列语言模型PLM,对比学习等 针对特定场景的拓展和延伸。如:知识增强预训练,多语言预训练,多模态预训练和模型压缩等 3. 如何将PTMs学到的知识迁移到下游的任务中。 4. 收集了目前关于PTMs的学习资料。 5. 指明PTMs未来的研究方向,如:局限、挑战、建议。 由于篇幅原因,本文主要针对前面两点进行梳理,即「目前主流的预训练模型」和「预训练模型的分类体系」。 我们建立了自然语言处理、机器学习等讨论组,欢迎大家加...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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