《ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案》基于ElasticSearch的0.2版本,覆盖了ElasticSearch各种功能和命令的应用,全面、详细地介绍了开源、分布式、RESTful,具有全文检索功能的搜索引擎ElasticSearch。 《ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案》前两章着重介绍了ElasticSearch的基本功能和用法,包括ElasticSearch的安装和配置、REST API的使用方法,以及怎样使用Query DSL语句进行查询、过滤、排序等。接下来的4章是对ElasticSearch基本功能的扩展,主要介绍了如何使用统计功能来计算查询返回结果的聚集数据、如何实现自动补全功能、如何使用ElasticSearch的空间数据处理能力,以及如何使用预期搜索功能等。第7章介绍了ElasticSearch管理API的能力,如控制分片部署位置、操纵集群等功能。在第8章将学习到如何处理使用ElasticSearch过程中可能遇到的常见问题。 《ElasticSearch 可
本书理论知识体系完备,由浅入深,系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络,以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。同时,本书为各模型设计思想提供了大量的实例,供读者实战演练。? 本书注重内容的完整性与实用性,既可以作为深度学习与计算机视觉初学者、相关专业的在校学生学习核心算法的书籍,也可以作为相关工程人员查阅相关技术的参考手册。?