海量数据
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如何使用MongoDB进行大规模数据的存储和查询？
在当今数据驱动的时代，MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，因其灵活性和可扩展性而受到广泛欢迎。尤其是在处理大规模数据时，MongoDB展现出了其独特的优势。本文将深入探讨如何有效地使用MongoDB进行大规模数据的存储和查询。 ...
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数据分析+用户调研：内容营销的“双剑合璧”
你是不是经常感觉内容营销像是在“盲人摸象”？发出去的内容石沉大海，不知道用户到底喜不喜欢？别担心，今天咱就来聊聊如何用数据分析和用户调研这两把“利剑”，让你的内容营销不再“盲打”，实现精准化和个性化，让每一分投入都花在刀刃上！ 一、 ...
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NMF非负矩阵分解：从实例出发，用KL散度解锁数据背后的秘密
“哇，这数据也太乱了吧！” 你是不是也经常对着一堆数据抓耳挠腮，感觉像在看天书？别担心，今天咱们就来聊聊一种神奇的“数据解码术”——非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF），它能帮你从...
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LSH算法家族大揭秘：各种变种、应用场景和优缺点一网打尽
不知道你有没有遇到过这样的情况：在海量数据里找相似的东西，就像大海捞针一样，费时费力，眼睛都看花了！别担心，今天咱们就来聊聊“局部敏感哈希”（Locality Sensitive Hashing，简称LSH）这个神奇的算法家族，帮你解决这...
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Python实战：余弦相似度LSH算法实现与性能测试
局部敏感哈希（LSH）与余弦相似度：快速找到相似的“你” 在海量数据中，如何快速找到和你相似的“另一个你”？比如，在百万首歌曲中找到与你喜欢的歌曲风格最接近的那些，或者在亿万条微博中找到与你观点最相似的那些。传统的相似度计算方法，如计...
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LSH局部敏感哈希函数选型指南：MinHash、SimHash等算法优劣及实战建议
咱们今天来聊聊 LSH (Locality Sensitive Hashing，局部敏感哈希) 家族里那些事儿。你是不是也经常遇到海量数据相似性检索的难题？别担心，LSH 就是来拯救你的！不过，LSH 算法可不止一种，什么 MinHash...
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中文词形还原告别“变形记”：深度学习模型大比拼（RNN/LSTM/Transformer）
“哎呀，这词儿咋又变样了？” 你是不是也经常在处理中文文本时，被各种“变形”的词汇搞得晕头转向？别担心，今天咱们就来聊聊中文 NLP 的一项关键技术—— 词形还原 ，帮你彻底告别中文词汇的“变形记”！ 1. 啥是词形还原？跟你有啥关系...
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当古文遇上AI：深度学习如何让古籍“开口说话”
你有没有想过，那些尘封在古籍里的文字，有一天也能像老朋友一样，跟你“侃侃而谈”？这可不是天方夜谭！随着人工智能，尤其是深度学习技术的突飞猛进，咱们现在真能让古文“活”过来，听懂它们的故事，理解它们的智慧。 古文的“难”，难在哪？ ...
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别再只用它检测流量异常啦！孤立森林在日志分析中也大有可为
嘿，大家好！今天咱们聊聊孤立森林（Isolation Forest）算法。提到这个算法，很多小伙伴可能首先想到的是用它来检测网络流量中的异常情况。没错，这是它的“经典应用”，但你可别小瞧了它，孤立森林在日志分析领域也是一把好手，能帮我们揪...
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Elasticsearch 和 Splunk 怎么选？优缺点全方位对比分析
日常工作中，日志分析是咱们绕不开的一道坎。服务器运行状况、应用程序报错、用户行为记录……这些数据都藏在日志里。想要从海量日志中快速定位问题、挖掘价值，一款强大的日志管理工具必不可少。今天，咱就来聊聊两款主流的日志分析工具：Elastics...
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Faiss 向量量化技术实战指南：PQ、SQ 详解与性能优化
嘿，哥们儿！咱们今天来聊聊在 Faiss 里怎么玩转向量量化，让你的高维向量飞起来，内存占用嗖嗖地降，查询速度蹭蹭地涨！ 咱的目标是，既要懂原理，也要会实操，把 PQ、SQ 这些量化技术吃透，让你的向量检索系统更上一层楼！ 1. 向量...
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efSearch 参数调优：如何在召回率和搜索速度之间找到平衡？
你好，我是小码哥。今天我们来聊聊一个让程序员又爱又恨的话题—— efSearch 参数调优。相信很多小伙伴在开发搜索功能时，都会遇到召回率和搜索速度之间的“鱼与熊掌不可兼得”的难题。别担心，今天我就来帮你拨开迷雾，教你如何在 efSea...
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日志太多成本hold不住？Elasticsearch ILM来帮你自动管理时序数据，省钱提效！
你是不是也遇到了这样的烦恼：系统运行时间越长，产生的日志、指标等时序数据就越多，像滚雪球一样，把你的存储空间吃得一干二净？更头疼的是，这些海量数据不仅存储成本蹭蹭上涨，时间久了，查询分析也变得越来越慢，甚至卡顿，严重影响了问题排查和系统监...
