Argos是一个结构化数据的搜索引擎。它不仅包含全文搜索引擎的功能，还针对结构化数据搜索提供了丰富的支持。
Argos很大程度是是基于我在eBay的主要项目Voyager以其后续项目Cassini的一个开源仿制品。
Argos确实具有许多全文搜索功能，包括关键字匹配，文本相关性评分等。但是，全文搜索并不是Argos可能工作的最佳方案。Argos最强大的是比赛后的部分。尤其是，Argos可以使用任何表达式来过滤，排序和编译统计信息，并且几乎没有延迟地使数据保持最新。
在电子商务或本地搜索之类的在线行业中，非常典型的是，您已经在具有模式的数据库中组织了数据，但是问题是如何检索满足复杂条件的数据，而结果集却需要由许多人组成的方程式进行排序。动态因素。
对于大多数搜索引擎而言，实时更新也是一个大问题，诸如Lucene / Solr之类的现有解决方案只能执行“近实时更新”，并且经过多次更新后性能会显着下降。
在Argos中，精心设计使Argos可以在一秒钟内更新数千个文档，而不会减慢查询速度。
Argos旨在解决此类问题。
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标记部分 寄存器标记 标记的类型及存储的内容 这里讨论的是x86架构的情形。根据原作者的标记规则（在其文献中有说明），对8个通用寄存器和3个临时寄存器分别进行标记。这个标记是CPUX86State 结构体的成员。 /* ARGOS state */ argos_rtag_t t0tag, t1tag, t2tag;// 3个临时寄存器如 argos_rtag_t regtags[C
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-h -help 查看帮助 -version 查看版本 -machine [type=]name[,prop[=value][,...]] 选择模拟机器(-machine 可选择的所有机器) -cpu cpu 选择cpu （-cpu 可供选择的） -smp n[,maxcpus=cpus][,cores=cores][,threads=threads][,sockets=sockets]
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如何修改控制器： CVector2： class CVector2 { friend class CRotationMatrix2; friend class CTransformationMatrix2; public: /** The <em>x</em> axis */ static const CVector2 X; /*
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原文来自：http://lenkaspace.net/tutorials/programming/robotSimulatorsComparison 文献： Pitonakova, L., Giuliani, M., Pipe, A., Winfield, A. (2018) Feature and performance comparison of the V-REP, Gazebo and A
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学习AngularJS后，发现Js越来越有趣，开发有效率也是非常地高，上手很快。 决定要在JS的道路上一直走下去。 使用Java开发后端代码是一种痛，因此需要JavaScript来解放大脑。 我对选型的平台定义几个目标： 学习成本极低：快速上手,不用学习太多类型技术。 灵活：实现简便，功能模式简单。 热布署：现改现得，不需要太多的布署操作，升级无缝。 稳定：除了系统上的运行稳定，在代码与库
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Argos连锁 转载于:https://www.cnblogs.com/mier001/archive/2009/09/09/1563106.html
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主要内容：引子,一、索引,二、mysql中索引的数据结构,三、源码,五、总结引子 说几句题外话，在京被困三个月之久，不能回家，所以这个源码分析就中断了。之所以在家搞这个数据库的源码分析，主要是在家环境齐全，公司的电脑老旧不堪。意外事件往往打断正常的习惯和运行轨迹，但这却是正常现象。回来也有两周，从本周开始恢复这个源码分析的系列。 大德久远，有始有终！ 一、索引 什么是索引？索引有什么作用？还记得上小学时，老是教使用字典么？如果一个字不认识或者知道读音但字儿不会写都可以通过
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二叉树 ： 闲话少说，直接上代码： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BST</title> </head> <body> <script> //结点 function Node(data,left,right){ this.data=data; t
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我正在使用： neo4j 2.0。1 我有一个具有属性名称的节点人员，我想用Lucene语法搜索该属性。我在我的存储库中使用findByNamelike方法，它非常适合像value*或*value或*etc这样的查询。 但是我需要这样的查询{A*TO D*}。我发现了一个弃用的方法findAllByQuery（名称，查询），用这个方法我可以实现我的需求。 > 我还注意到，如果我从cypher创建节
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包括有以下 type： config _id 为 kibana5 的 version。内容主要是 defaultIndex，设置默认的 index_pattern. search _id 为 discover 上保存的搜索名称。内容主要是 title，column，sort，version，description，hits 和 kibanaSavedObjectMeta。kibanaSavedOb
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主要内容：1 索引的优缺点,2 哈希索引,3 全文索引,4 空间数据索引（R-Tree）我们看看其他哈希索引结构的实现，以及索引的优缺点。 1 索引的优缺点 索引可以让服务器快速的定位到表的指定位置。但是这并不是索引的唯一作用，总结下来索引有以下4个优点： 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。 B-Tree索引可以帮助服务器避免排序和临时表，可以用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作，临时表主要是在去重、排序、分组过程中创建，不需要排序和分组，也就不需要创建临时表。 由
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主要内容：索引,下载索引,构件搜索我们知道，Maven 中央仓库为用户提供了多达数十万构件，而 Nexus 可以代理所有的远程仓库（包括 Maven 中央仓库），可见 Nexus 仓库中构件的数量相当庞大。用户想要在这么多构件中，快速的查找自己所需的构件，一个最直接有效的方式就是：搜索。 Nexus 作为一款成熟的仓库管理工具，它通过维护仓库的索引提供了构件搜索功能，以便帮助用户方便快速地找到所需构件。 本节我们将详细为您介绍 N
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a rt_alarm_container rt_i2c_bus_device rt_pm_ops rt_timer rt_alarm_setup rt_i2c_bus_device_ops rt_pwm_configuration rt_uart_ops addrinfo rt_completion rt_i2c_msg r
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树是一种非线性的数据结构，以分层的方式存储数据，它对于存储需要快速查找的数据非常有用。 树是一种一对多的数据结构。树又有很多子集，比如：二叉树、二叉搜索树、2-3树、红黑树等等。 现实例子就是公司的组织架构，总裁为树的最顶端叫根节点，各部门按照领导人区分为子树。 在计算机科学中，HTML结构就是典型的树结构 树的节点可以有0个或多个子节点。当一棵树（的所有节点）最多只能有两个子节点时，这样的树被称