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今年最值得收藏的5个资源聚合网站
推荐几个类似哆啦A梦口袋的神级资源聚合网站，它们能够满足你学习、合网工作、站源生活娱乐等多方面的码多需求，绝对值得收藏。聚合volley源码流程
一：资源吧
这里主要提供源码、网站教程、源码软件、多搜网赚等资源。索聚搜索
资源吧_专注于分享资源|全球聚合资源分享|免费发文|资源首发网
二：我要自学网
提供各种专业软件使用教程。合网
三：菜鸟编程网
一个超级全面的站源编程教程网站。
四：虫部落学术搜索
一个超强的码多聚合资料搜索网站。
五：电子书搜索
一个电子书聚合搜索平台。聚合
这五个网站都非常实用，网站是我自己经常使用的，基本能满足大家的资源搜索需求，是无私分享的良心之作！
es lucene搜索及聚合流程源码分析
本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的gooderp源码运行搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。 协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。 在数据节点中，根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。 构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。 在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，flowable源码下载当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。 全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。 对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。 处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。 评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，rls算法源码GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。 协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。 本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。一区二三区国产好的精华液的最新播放引擎很好用？半职业玩家可爱的害羞鬼认可体验感一绝！
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JavaScript，作为最被低估的编程语言之一，自从Node.js的出现，全端开发（All Stack/Full Stack）概念日渐兴起，现今，其地位不可小觑。JavaScript实质上是一种类C语言，对于具备C语言基础的学习者，理解JavaScript代码大体上较为容易，然而，作为脚本语言，JavaScript的灵活性远超C语言，这在一定程度上给学习者带来了一定的困难。
集合是JavaScript中一种重要的概念，下面我们就来看看其中的几个迭代方法。
首先，集合中的迭代方法包括`_.each`和`_.forEach`，这两个方法在功能上基本一致，主要用于对集合进行遍历。它们接受三个参数：集合、迭代函数和执行环境。其中，`_.each`和`_.forEach`在ES6中为数组添加了原生的`forEach`方法，但后者更灵活，能够应用于所有集合。
`_.each`和`_.forEach`在遍历时会根据集合的类型（类数组或对象）调用不同的实现。如若集合有`Length`属性且为数字且在0至`MAX_ARRAY_INDEX`之间，则判定为类数组，否则视为对象集合。在遍历过程中，`_.each`和`_.forEach`会根据集合的特性使用合适的迭代方式。
在处理集合时，`_.map`和`_.reduce`方法的实现原理类似，`_.map`用于获取集合中元素的映射结果，而`_.reduce`则用于逐元素执行函数并逐步聚合结果。
此外，`_.find`函数与`Array.some()`具有相似性，不同之处在于`_.find`返回第一个使迭代结果为真的元素，而`Array.some()`则返回一个布尔值。`_.find`和`_.detect`函数基于`_.findIndex`和`_.findLastIndex`实现，它们分别在正序和反序的情况下查找满足条件的元素。
在处理集合时，`_.max`方法用于寻找集合中的最大值，通过循环比较集合中的所有项，最终返回最大值。`_.toArray`则负责将各种类型的集合转换为数组，确保数据的格式统一。对于数组、类数组对象、普通对象以及null或undefined的情况，`_.toArray`分别采用了不同的处理方式，确保了转换过程的灵活性与准确性。
至于集合转换为数组的问题，JavaScript中的数据类型多样，理解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。然而，`_.toArray`函数的设计似乎更侧重于处理特定类型的数据，而不仅仅基于JavaScript的基本数据类型。在实际应用中，开发者需要根据具体场景灵活运用这些工具，以实现高效、准确的数据处理。
java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤及源代码
Java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤
Elasticsearch，作为基于Lucene的开源搜索引擎，提供了分布式、RESTful接口和无模式JSON文档支持，其特性包括自动发现、分布式、可扩展性和高可靠性等。下面，我们将详细介绍如何使用Java Client API在Java项目中实现全局检索功能。步骤1：添加依赖
首先，你需要在项目中添加Elasticsearch Java客户端的Maven依赖，找到对应版本号（例如：{ version}）后，将以下代码添加到pom.xml文件中：步骤2：连接Elasticsearch
通过RestHighLevelClient连接Elasticsearch，如示例所示：步骤3：创建索引
在进行检索前，需创建索引，如下所示：步骤4：添加文档
创建索引后，向其中添加文档，例如：步骤5：执行全局检索
执行检索操作，查找符合条件的文档，如代码所示：步骤6：处理和展示结果
获取并处理搜索结果，将匹配的文档信息展示给用户：步骤7：关闭连接
检索操作结束后，别忘了关闭与Elasticsearch的连接： 通过以上步骤，你已经掌握了在Java中使用Elasticsearch进行全局检索的基本流程。Elasticsearch的强大功能远不止于此，包括排序、分页和聚合等，可以满足更多复杂搜索需求。深入学习，你可以参考Elasticsearch官方文档。
