haystack

问题： I am doing something where I realised I wanted to count how many / s I could find in a string, and then it struck me, that there were several ways to do it, but couldn't decide on what the best (or easiest) was. 我正在做某件事，我意识到我想计算一个字符串中可以找到多少个 / 秒，然后让我感到震惊的是，有几种方法可以做到，但无法决定最好的（或最简单的）是。 At the moment I'm going with something like: 目前，我正在处理类似： string source = "/once/upon/a/time/"; int count = source.Length - source.Replace("/", "").Length; But I don't like it at all, any takers? 但是，我一点都不喜欢它，对吗？ I don't really want to dig out RegEx for this, do I? 我真的不想为此挖掘 RegEx ，对吗？ I know my string is going

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 　　最近项目组需要对老的搜索项目进行迁移和改造，刚入职2个星期的我光荣的接受了这份工作，这也是我第一次接触Haystack和Elasticsearch，以下是记录下工作中的一些需求解决，具体haystack的玩法大家可以看查看官方文档： https://django-haystack.readthedocs.io/en/master/ ,查看本文默认你已经基本了解了haystack的使用，包括基本的配置和使用 在开始 之前，我还是有必要灌输几个概念：什么是ES，什么是Haystack，两者关系。 1.什么是ES？ 在本文你只需要知道它是一个搜索服务器，存放着我们需要被搜索的数据，存储结构类似于我们的数据库，也可以对其记录进行curd的操作，重要的是能够进行‘分词’，同样是建立索引，数据库则需要把整个一句话作为索引，然后才能通过查询这一句话才能使用索引找到该记录，而ES通过‘分词’建立索引，可以建立多个单词索引指向同一记录，我们可以简单的键入一两个关键字就能调用索引弹出相关的信息，当然如果数据量少，就没必要使用ES了，毕竟这种情况下使用模糊查询也慢不了多少。 2.什么是Haystack？ Haystack 是以django的一个应用库，主要用来整合市场是的几大搜索后端作为django对它们操作的统一入口。 　　3.两者关系？ 　

一、字符串替换 str_replace("iwind", "kiki", "i love iwind, iwind said"); 将输出 "i love kiki, kiki said" str_replace(find,replace,string,count)参数 描述 find 必需。规定要查找的值。 replace 必需。规定替换 find 中的值的值。 string 必需。规定被搜索的字符串。 count 可选。一个变量，对替换数进行计数。 二、字符串删除 方法一 $string = 'fdjborsnabcdtghrjosthabcrgrjtabc'; $string = preg_replace('/[abc]+/i','',$string); 方法二 把字符串转化成数组 $arr = str_split($string); foreach( $arr as $key => $value ){ if( in_array($value,array('a','b','c')) ){ unset($arr[$key]); } } $string = implode('',$arr); 三、字符串截取 <? //构造字符串 $str = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"; echo "原字符串：".$str." "; //按各种方式进行截取

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 照片应用程序是Facebook最流行的功能。直至目前为止，Facebook的用户已经上传了超过150万幅照片，这使得Facebook成为最 大的照片共享网站。对于每一个上传的照片， Facebook生成并保存成4种不同大小的图像，即总共有60亿的图片占1.5PB的存储容量。目前的增长速度是每星期220万个新照片，即每周消耗 25TB的额外存储空间。在高峰期，平均每秒会上传550,000幅图像。这些数字给Facebook的照片存储基础架构带来了严重的挑战。 NFS照片基础架构 旧的照片基础架构包含几个层次： ◆上传层接收用户上传的照片，测量原始图像的大小并将其保存到NFS存储层。 ◆照片服务层接收HTTP照片请求，并向用户提供保存于NFS存储层的照片。 ◆NFS存储层建立于商业存储设备之上。 由于每个图像存储在自己的文件内，所以根据命名空间目录和文件inode（内节点），在存储层产生了大量的元数据。这些元数据量远远超过了NFS存 储层的缓存能力，导致了上传和读取每张照片时成倍的I/O操作。整个照片服务的基础架构由于NFS存储层的大量元数据负荷而成为了一个瓶颈，这就是 Facebook严重依赖CDNs来提供照片服务的原因之一。以下两个附加的优化部署，用来在一定程度上减轻这个问题： Cachr ：一个缓存服务层，用来缓存Facebook中较小的

问题： Implement strStr(). Returns the index of the first occurrence of needle in haystack, or -1 if needle is not part of haystack. Example 1: Input: haystack = "hello", needle = "ll" Output: 2 Example 2: Input: haystack = "aaaaa", needle = "bba" Output: -1 解决： 【注】strStr(String haystack, String needle)：用于判断字符串str2是否是str1的子串。如果是，则该函数返回str2在str1中首次出现的地址；否则，返回 -1。 ① 使用两个指针顺序遍历两个字符串的每一个元素即可。注意p1每次失败后只能移向第一个字符的下一个位置，否则会漏掉很多组合。 public class Solution{//14ms public int strStr(String haystack, String needle) {//子串是按顺序排放的 if(needle.length() == 0) return 0; int p1 = 0; int p2 = 0; int fir = 0;//记录起始位置 int

分布式技术的发展，深刻地改变了我们编程的模式和思考软件的模式。值 2019 岁末，PingCAP 联合 InfoQ 共同策划出品“分布式系统前沿技术 ”专题， 邀请众多技术团队共同参与，一起探索这个古老领域的新生机。本文出自 UCloud 后台研发工程师邓瑾。 为了应对 IO 性能要求很高的数据分析、AI 训练、高性能站点等场景，UFS 团队又推出了一款基于 NVMe SSD 介质的性能型 UFS，以满足高 IO 场景下业务对共享存储的需求。性能型 UFS 的 4K 随机写的延迟能保持在 10ms 以下，4K 随机读延迟在 5ms 以下。 性能的提升不仅仅是因为存储介质的升级，更有架构层面的改进，本文将从协议、索引、存储设计等几方面来详细介绍性能型 UFS 升级改造的技术细节。 协议改进 此前容量型 UFS 设计时支持的协议为 NFSv3，其设计理念是接口无状态，故障恢复的逻辑简单。此外 NFSv3 在 Linux 和 Windows 上被广泛支持，更易于跨平台使用。但是 NFSv3 的设计缺点导致的高延迟在高 IO 场景下是不可接受的，所以在性能型 UFS 中，我们选择仅支持性能更好、设计更先进的 NFSv4 协议。 NFSv4 与 NFSv3 相比，更先进的特性包括：支持有状态的 lock 语义、多协议间的 compound 机制等。特别是 compound 机制，可以让多次

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 00007 整数反转 题目描述 给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。 示例 1: 输入: 123 输出: 321 示例 2: 输入: -123 输出: -321 示例 3: 输入: 120 输出: 21 力扣地址 https://leetcode.com/problems/reverse-integer https://leetcode-cn.com/problems/reverse-integer 解题报告 从个位逐个*10逆向追加, 可能有精度损失 public int reverse(int x) { int reverse = 0; while (x != 0){ int pop = x % 10; x = x / 10; if(reverse > Integer.MAX_VALUE / 10 || (reverse == Integer.MAX_VALUE / 10 && pop > Integer.MAX_VALUE % 10)){ reverse = 0; break; } if(reverse < Integer.MIN_VALUE / 10 || (reverse == Integer.MIN_VALUE / 10 && x < Integer.MIN

前言 很少有朋友写相关haystack与whoosh的文章，更没有一个较好的示例。所以我把这个完整的 示例开源 了，希望有兴趣的同学能够交流。 示例网站 解决的问题： 不同字段的优先级，比如Title比Content高。（haystack的whoosh backend默认不支持此功能） 相关性搜索（more_like_this）功能 能结合mysql数据库使用 解决中文分词功能（可以用我自己的yaha分词，或者结巴分词） 实现了更好的 ChineseAnalyzer，这个的 测试地址 使用whoosh 2.5.1。默认haystack使用whoosh2.4，用2.5会报错 修正了haystack+whoosh2.5.1的搜索词纠正功能，默认用老的Spelling API，在whoosh2.5.1下不支持。 同时注意： 如果使用结巴分词默认的ChineseAnanlyzer，请修改代码如下会更好： def ChineseAnalyzer(stoplist=STOP_WORDS,minsize=1,stemfn=stem,cachesize=50000): return ChineseTokenizer()|LowercaseFilter()|StopFilter(stoplist=stoplist,minsize=minsize)\ |StemFilter(stemfn=stemfn