Spring Cloud学习（九）【Elasticsearch 分布式搜索引擎01】

文章目录

  • 初识 elasticsearch
    • 了解 ES
    • 倒排索引
    • ES 的一些概念
    • 安装es、kibana
      • 安装elasticsearch
      • 部署kibana
    • 分词器
      • 安装IK分词器
      • ik分词器-拓展词库
  • 索引库操作
    • mapping 映射属性
    • 索引库的 CRUD
  • 文档操作
    • 添加文档
    • 查看、删除文档
    • 修改文档
    • Dynamic Mapping
  • RestClient 操作索引库
    • 什么是RestClient
    • 创建索引库
    • 删除索引库
    • 判断索引库是否存在
  • RestClient操作文档
    • 新增文档
    • 查询文档
    • 修改文档
    • 删除文档
    • 批量导入文档

初识 elasticsearch

了解 ES

Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。

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elasticsearch 结合 kibana、Logstash、Beats，也就是 elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。

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elasticsearch 是 elastic stack 的核心，负责存储、搜索、分析数据。

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Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。

Lucene的优势：

  • 易扩展
  • 高性能（基于倒排索引）

Lucene的缺点：

  • 只限于Java语言开发
  • 学习曲线陡峭
  • 不支持水平扩展

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。
官网地址: https://www.elastic.co/cn/

目前最新的版本是：7.12.1
相比与lucene，elasticsearch具备下列优势：

  • 支持分布式，可水平扩展
  • 提供Restful接口，可被任何语言调用

搜索引擎技术排名：

  1. Elasticsearch：开源的分布式搜索引擎
  2. Splunk：商业项目
  3. Solr：Apache的开源搜索引擎

什么是 elasticsearch？

  • 一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是 elastic stack（ELK）？

  • 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是 Lucene？

  • 是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

倒排索引

传统数据库（如MySQL）采用正向索引，例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

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正向索引和倒排索引

elasticsearch采用倒排索引：

  • 文档（document）：每条数据就是一个文档
  • 词条（term）：文档按照语义分成的词语

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posting list

倒排索引中包含两部分内容：

  • 词条词典（Term Dictionary）：记录所有词条，以及词条与倒排列表（Posting List）之间的关系，会给词条创建索引，提高查询和插入效率
  • 倒排列表（Posting List）：记录词条所在的文档id、词条出现频率 、词条在文档中的位置等信息
    • 文档id：用于快速获取文档
    • 词条频率（TF）：文档在词条出现的次数，用于评分

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什么是文档和词条？

  • 每一条数据就是一个文档
  • 对文档中的内容分词，得到的词语就是词条

什么是正向索引？

  • 基于文档id创建索引。查询词条时必须先找到文档，而后判断是否包含词条

什么是倒排索引？

  • 对文档内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的信息。查询时先根据词条查询到文档id，而后获取到文档

ES 的一些概念

文档

elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。
文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。

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索引（index）：相同类型的文档的集合
映射（mapping）：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

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概念对比

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架构

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

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文档：一条数据就是一个文档，es中是Json格式
字段：Json文档中的字段
索引：同类型文档的集合
映射：索引中文档的约束，比如字段名称、类型
elasticsearch与数据库的关系：

  • 数据库负责事务类型操作
  • elasticsearch 负责海量数据的搜索、分析、计算

安装es、kibana

安装elasticsearch

部署单点es

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

加载镜像

通过 docker pull 命令拉取

elasticsearch

docker pull elasticsearch:7.16.2

arm linux

docker pull arm64v8/elasticsearch:7.16.2

kibana

docker pull kibana:7.16.2

运行

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.16.2

命令解释：

  • -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
  • -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
  • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
  • -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
  • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
  • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
  • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
  • --privileged：授予逻辑卷访问权
  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
  • -p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器中输入：http://10.211.55.6:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

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部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

  1. 部署

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.16.2
  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
  • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
  • -p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

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此时，在浏览器输入地址访问：http://10.211.55.6:5601，即可看到结果

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  1. DevTools

kibana 中提供了一个DevTools界面：

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这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

分词器

es在创建倒排索引时需要对文档分词；在搜索时，需要对用户输入内容分词。但默认的分词规则对中文处理并不友好。
我们在kibana的DevTools中测试：

POST /_analyze
{"text": "java学习中，勿扰？程序员", "analyzer": "standard"
}

语法说明：

  • POST：请求方式
  • /_analyze：请求路径，这里省略了http://10.211.55.6/:9200，有kibana帮我们补充
  • 请求参数，json风格：
    • analyzer：分词器类型，这里是默认的standard分词器
    • text：要分词的内容

安装IK分词器

处理中文分词，一般会使用IK分词器。https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

在线安装ik插件

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

离线安装ik插件

1）查看数据卷目录

安装插件需要知道 elasticsearch 的 plugins 目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看 elasticsearch 的数据卷目录，通过下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[{"CreatedAt": "2023-11-17T15:52:19+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

2）解压缩分词器安装包

把ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

5）测试

IK分词器包含两种模式：

  • ik_smart：最少切分

  • ik_max_word：最细切分

POST /_analyze
{"text": "java学习中，勿扰？程序员", "analyzer": "ik_max_word"
}

结果

{"tokens" : [{"token" : "java","start_offset" : 0,"end_offset" : 4,"type" : "ENGLISH","position" : 0},{"token" : "学习","start_offset" : 4,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "中","start_offset" : 6,"end_offset" : 7,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "勿扰","start_offset" : 8,"end_offset" : 10,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "程序员","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "程序","start_offset" : 11,"end_offset" : 13,"type" : "CN_WORD","position" : 5},{"token" : "员","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "CN_CHAR","position" : 6}]
}

ik分词器-拓展词库

要拓展ik分词器的词库，只需要修改一个ik分词器目录中的 config 目录中的IkAnalyzer.cfg.xml 文件：

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然后在名为 ext.dic 的文件中，添加想要拓展的词语即可：

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要禁用某些敏感词条，只需要修改一个ik分词器 目录中的 config 目录中的IkAnalyzer.cfg.xml 文件：

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然后在名为 stopword.dic 的文件中，添加想要拓展的词语即可：

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分词器的作用是什么？

  • 创建倒排索引时对文档分词
  • 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

  • ik_smart：智能切分，粗粒度
  • ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

  • 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
  • 在词典中添加拓展词条或者停用词条

索引库操作

mapping 映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：
    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
    • 布尔：boolean
    • 日期：date
    • 对象：object
  • index：是否创建索引，默认为true
  • analyzer：使用哪种分词器
  • properties：该字段的子字段

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mapping常见属性有哪些？

  • type：数据类型
  • index：是否索引
  • analyzer：分词器
  • properties：子字段

type常见的有哪些？

  • 字符串：text、keyword
  • 数字：long、integer、short、byte、double、float
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object

索引库的 CRUD

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。创建索引库和mapping的DSL语法如下：

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# 创建索引库
PUT /wxx
{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"type": "object","properties": {"firstName": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}}
}

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查看索引库语法：

GET /索引库名

示例：

GET /wxx

删除索引库的语法：

DELETE /索引库名

示例：

DELETE /wxx

修改索引库

索引库和mapping一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段，语法如下：

PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}

示例：

PUT /wxx/_mapping
{"properties": {"age":{"type": "integer"}}
}

索引库操作有哪些？

  • 创建索引库：PUT /索引库名
  • 查询索引库：GET /索引库名
  • 删除索引库：DELETE /索引库名
  • 添加字段：PUT /索引库名/_mapping

文档操作

添加文档

新增文档的 DSL 语法如下：

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查看、删除文档

查看文档语法：

GET /索引库名/_doc/文档id

示例：

GET /wxx/_doc/文档id

删除索引库的语法：

DELETE /索引库名/_doc/文档id

示例：

DELETE /wxx/_doc/文档id

修改文档

方式一：全量修改，会删除旧文档，添加新文档

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方式二：增量修改，修改指定字段值

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文档操作有哪些？

  • 创建文档：POST /索引库名/_doc/文档id { json文档 }
  • 查询文档：GET /索引库名/_doc/文档id
  • 删除文档：DELETE /索引库名/_doc/文档id
  • 修改文档：
    • 全量修改：PUT /索引库名/_doc/文档id { json文档 }
    • 增量修改：POST /索引库名/_update/文档id { “doc”: {字段}}

Dynamic Mapping

当我们向ES中插入文档时，如果文档中字段没有对应的mapping，ES会帮助我们字段设置mapping，规则如下：
在这里插入图片描述

我们插入一条新的数据，其中包含4个没有mapping的字段：

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  • 插入文档时，es会检查文档中的字段是否有mapping，如果没有则按照默认mapping规则来创建索引。
  • 如果默认mapping规则不符合你的需求，一定要自己设置字段mapping

RestClient 操作索引库

什么是RestClient

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

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利用JavaRestClient实现创建、删除索引库，判断索引库是否存在

根据课前资料提供的酒店数据创建索引库，索引库名为hotel，mapping属性根据数据库结构定义。
基本步骤如下：

  1. 导入课前资料Demo
  2. 分析数据结构，定义mapping属性
  3. 初始化JavaRestClient
  4. 利用JavaRestClient创建索引库
  5. 利用JavaRestClient删除索引库
  6. 利用JavaRestClient判断索引库是否存在
DROP TABLE IF EXISTS `tb_hotel`;
CREATE TABLE `tb_hotel`  (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店名称',`address` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店地址',`price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格',`score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分',`brand` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店品牌',`city` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '所在城市',`star_name` varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级，1星到5星，1钻到5钻',`business` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商圈',`latitude` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '纬度',`longitude` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '经度',`pic` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

步骤1：导入课前资料Demo

首先导入课前资料提供的数据库数据：

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然后导入课前资料提供的项目:

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步骤2：分析数据结构

mapping要考虑的问题：
字段名、数据类型、是否参与搜索、是否分词、如果分词，分词器是什么？

ES中支持两种地理坐标数据类型：

  • geo_point：由纬度（latitude）和经度（longitude）确定的一个点。例如：“32.8752345, 120.2981576”
  • geo_shape：有多个geo_point组成的复杂几何图形。例如一条直线，“LINESTRING (-77.03653 38.897676, -77.009051 38.889939)”

字段拷贝可以使用copy_to属性将当前字段拷贝到指定字段。示例：

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步骤3：初始化JavaRestClient

  1. 引入es的RestHighLevelClient依赖：
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
  1. 因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：
<properties><java.version>1.8</java.version><elasticsearch.version>7.16.2</elasticsearch.version>
</properties>
  1. 初始化RestHighLevelClient：
this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://10.211.55.6:9200")
));

创建索引库

步骤4：创建索引库

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@Test
void testCreateHotelIndex() throws IOException {// 1. 创建Request对象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");// 2. 准备请求参数：DSL语句request.source(HotelConstants.MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);// 3. 发送请求client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

# 酒店的mapping
PUT /hotel
{"mappings": {"properties": {"all": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"id": {"type": "keyword"},"name": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","copy_to": "all"},"address": {"type": "keyword","index": false},"price": {"type": "integer"},"score": {"type": "integer"},"brand": {"type": "keyword","copy_to": "all"},"city": {"type": "keyword"},"starName": {"type": "keyword"},"business": {"type": "keyword","copy_to": "all"},"location": {"type": "geo_point"},"pic": {"type": "keyword","index": false}}}
}

删除索引库

步骤5：删除索引库、判断索引库是否存在

删除索引库代码如下：

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判断索引库是否存在

判断索引库是否存在

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索引库操作的基本步骤：

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
  • 准备DSL（ Create时需要）
  • 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

RestClient操作文档

利用JavaRestClient实现文档的CRUD

去数据库查询酒店数据，导入到hotel索引库，实现酒店数据的CRUD。
基本步骤如下：

  1. 初始化JavaRestClient
  2. 利用JavaRestClient新增酒店数据
  3. 利用JavaRestClient根据id查询酒店数据
  4. 利用JavaRestClient删除酒店数据
  5. 利用JavaRestClient修改酒店数据

新增文档

步骤1：初始化JavaRestClient

新建一个测试类，实现文档相关操作，并且完成JavaRestClient的初始化

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步骤2：添加酒店数据到索引库

先查询酒店数据，然后给这条数据创建倒排索引，即可完成添加：

在这里插入图片描述

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;private RestHighLevelClient client;@Testvoid testInit(){System.out.println(client);}@Testvoid testAddDocument() throws IOException {// 根据 id 查询酒店数据Hotel hotel = hotelService.getById(38665L);// 转换为文档类型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 1. 准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());// 2. 准备Json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);// 3. 发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}@BeforeEachvoid setUp(){this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://10.211.55.6:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();}
}

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运行后查看是否添加成功

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查询文档

步骤3：根据id查询酒店数据

根据id查询到的文档数据是json，需要反序列化为java对象：

在这里插入图片描述

修改文档

步骤4：根据id修改酒店数据

修改文档数据有两种方式：
方式一：全量更新。再次写入id一样的文档，就会删除旧文档，添加新文档
方式二：局部更新。只更新部分字段，我们演示方式二

在这里插入图片描述

删除文档

步骤5：根据id删除文档数据

删除文档代码如下：

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文档操作的基本步骤：

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete
  • 准备参数（Index和Update时需要）
  • 发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete
  • 解析结果（Get时需要）

批量导入文档

利用JavaRestClient批量导入酒店数据到ES

需求：批量查询酒店数据，然后批量导入索引库中
思路：

  1. 利用mybatis-plus查询酒店数据
  2. 将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
  3. 利用JavaRestClient中的Bulk批处理，实现批量新增文档，示例代码如下

在这里插入图片描述

@Testvoid testBulkRequest() throws IOException {// 批量查询酒店数据List<Hotel> hotels = hotelService.list();// 1. 创建 RequestBulkRequest request = new BulkRequest();// 2. 准备参数，添加多个新增的Requestfor (Hotel hotel : hotels) {// 转换为文档类型 HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 创建新增文档的Request对象request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));}// 3. 发送请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);}

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深度学习人脸表情识别算法 - opencv python 机器视觉 计算机竞赛

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文章目录 0 前言1 技术介绍1.1 技术概括1.2 目前表情识别实现技术 2 实现效果3 深度学习表情识别实现过程3.1 网络架构3.2 数据3.3 实现流程3.4 部分实现代码 4 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; 深度学习人脸表情识别系…
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口袋参谋：找关键词的三种方法！

口袋参谋：找关键词的三种方法！

​如何找热搜关键词&#xff1f;99%的商家都不知道。那么今天可以根据我说的三种方法去做。 第一种方法&#xff1a;利用竞争对手 通过分析竞争对手&#xff0c;正在使用和采取何种优化方法&#xff0c;来帮助你理解市场上正在流行什么样的关键字&#xff0c;这些热词可以直接从…
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美国DDoS服务器：如何保护你的网站免遭攻击？

美国DDoS服务器：如何保护你的网站免遭攻击？

​　　在当今数字化时代&#xff0c;互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。随着互联网的普及和发展&#xff0c;网络安全问题也日益严重。其中&#xff0c;DDoS攻击是目前最常见和具有破坏性的网络攻击之一。那么&#xff0c;如何保护你的网站免遭DDoS攻击呢?下面将介绍…
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自动化物流运输设备模组要选择哪种类型？

自动化物流运输设备模组要选择哪种类型？

在自动化物流运输设备中&#xff0c;选择合适的模组类型取决于具体的运输需求和应用场景。 1、同步带模组&#xff1a;同步带模组是一种低噪音、低成本的物流运输设备&#xff0c;适用于中短距离、轻型货物的运输。它采用同步带传动的方式&#xff0c;具有传动准确、运行稳定、…
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代码随想录二刷 ｜ 链表 ｜ 翻转链表

代码随想录二刷 ｜ 链表 ｜ 翻转链表

代码随想录二刷 &#xff5c; 链表 &#xff5c; 翻转链表 题目描述解题思路 & 代码实现双指针法递归法 206.翻转链表 题目描述 给你单链表的头节点 head &#xff0c;请你反转链表&#xff0c;并返回反转后的链表。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,4…
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G管螺纹尺寸对照表

G管螺纹尺寸对照表

G管螺纹尺寸对照表 NPT 是 National (American) Pipe Thread 的缩写&#xff0c;属于美国标准的 60 度锥管螺纹&#xff0c;用于北美地区&#xff0e;国家标准可查阅 GB/T12716-1991 PT 是 Pipe Thread 的缩写&#xff0c;是 55 度密封圆锥管螺纹&#xff0c;属惠氏螺纹家族&a…
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URDF文件

URDF文件

URDF&#xff08;Universal Robot Description Format&#xff09;&#xff1a;通用机器人描述格式&#xff0c;包含的内容有&#xff1a;连杆、关节&#xff0c;运动学和动力学参数、可视化模型、碰撞检测模型等。 父子关系树&#xff1a;连杆link1 --> 关节joint1 -->…
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【TEC100TAI-KIT】青翼科技基于复微青龙JFMQL100TAI的全国产化智能异构计算平台

【TEC100TAI-KIT】青翼科技基于复微青龙JFMQL100TAI的全国产化智能异构计算平台

板卡概述 TEC100TAI-KIT是我司自主研制的一款基于上海复旦微电子复微青龙100TAI的全国产智能异构计算平台开发套件&#xff0c;该套件包含1个复微青龙100TAI核心板和1个PCIE规格的扩展底板。 该套件的核心板集成了100TAI的最小系统&#xff0c;包含一颗JFMQL100TAI900片上系统…
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SpringCloud微服务：Nacos和Eureka的区别

SpringCloud微服务：Nacos和Eureka的区别

目录 配置&#xff1a; 区别&#xff1a; ephemeral设置为true时 ephemeral设置为false时&#xff08;这里我使用的服务是order-service&#xff09; 1. Nacos与eureka的共同点 都支持服务注册和服务拉取 都支持服务提供者心跳方式做健康检测 2. Nacos与Eu…
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阅读记录【arXiv2020】 Adaptive Personalized Federated Learning

阅读记录【arXiv2020】 Adaptive Personalized Federated Learning

Adaptive Personalized Federated Learning 论文地址&#xff1a; https://arxiv.org/abs/2003.13461 摘要 对联邦学习算法个性化程度的研究表明&#xff0c;只有最大化全局模型的性能才会限制局部模型的个性化能力。在本文中&#xff0c;我们提倡自适应个性化联合学习&…
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