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  1. elasticsearch-analysis-ik-1.9.5.

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  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-12-07
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:fan1992219
  1. elasticsearch

  2. elasticsearch-1.7.0下载,分布式多用户全文搜索引擎, elasticsearch免费下载
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-05-16
    • 文件大小:28311552
    • 提供者:qq_37587173
  1. Elasticsearch参考手册中文版高清

  2. Elasticsearch 权威指南(中文版)高清版原作者: clinton gormley,zachary tong
  3. 所属分类:群集服务

    • 发布日期:2018-08-23
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:boolean_show
  1. ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案

  2.  ElasticSearch是一个基于ApacheLucene构建的开源搜索服务器。它提供了一个可扩展的搜索解决方案,内置支持近实时搜索和多租户。   《ElasticSearch 可扩展的开源弹性搜索解决方案》将教你如何构建一个快速、灵活、可扩展的搜索解决方案,通过建立自定义集群进入ElasticSearch的世界。通过学习数据索引和分析,你将掌握ElasticSearch的强大功能,包括如何搜索数据、如何扩大搜索范围,以及如何进行集群管理。   从建立自己的ElasticSearch集群开
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-10-12
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:tianshan2010
  1. x-pack-sql-jdbc-7.7.1.jar.sha512

  2. x-pack-sql-jdbc-7.7.1是数据库客户端连接elasticsea rch的驱动jdbc库 sha512
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-18
    • 文件大小:155
    • 提供者:iwhp
  1. x-pack-sql-jdbc-7.8.0.jar

  2. 数据库客户端连接elasticsea rch的驱动jdbc库 x-pack-sql-jdbc-7.8.0.jar
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-22
    • 文件大小:799744
    • 提供者:iwhp
  1. rapidfire:基于Express的Web服务器框架-源码

  2. 熊熊大火 基于Express的WebServer框架 快速开始 安装 npm i -S luasenvy/rapidfire 启动Web服务器 const { RapidFire } = require('luasenvy/rapidfire') const rapidFire = new RapidFire({ host: 'localhost', port: 8000 }) rapidFire.ignition() http://localhost:8000将响应Cannot GET / 益
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:324608
    • 提供者:weixin_42101720
  1. avrae-service:https:avrae.io的后端代码-源码

  2. 阿夫雷 Avrae是一款可以在Discord上在线运行Dungeons&Dragons 5e的机器人。 这个项目是网络API ... FIXME 您可以在加入Avrae Development Discord! 要求 Python 3.6+ MongoDB服务器 Redis服务器 跑步 配置 开发配置默认为 Docker Compose运行的MongoDB / Redis服务器。 将docker/config-development.py复制到config.py 。 设置环境变量AVR
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:296960
    • 提供者:weixin_42107491
  1. pytorch-kaggle-starter:用于Kaggle比赛的Pytorch入门套件-源码

  2. 概要 Pytorch Kaggle入门程序是用于管理Kaggle比赛中的实验的框架。 通过提供一组用于模型训练,数据加载,调整学习率,进行预测,汇总模型和格式化提交内容的辅助功能,它减少了第一次提交的时间。 内部是示例Jupyter笔记本,介绍了如何在热门比赛中获得高分: -8% -前15% 这些笔记本概述了基本的单一模型提交内容。 可以通过集成模型和使用测试时间扩充来显着提高分数。 产品特点 实验-从jupyter笔记本或python脚本中的python字典启动实验。 附加可视化工具
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42116701