《欢聚集团》专题

问题内容： 我将此数据插入了Elasticsearch： 旁注：重现： 1）下载：http://wmo.co/20160928_es_query/bulk.json 2）执行：卷曲-s -XPOST ‘ 的http：//本地主机：9200 /测试/外部/ _bulk漂亮 ‘ -数据二进制@ bulk.json 问题： 获取每个“位置”有多少记录的计数。 解决方案1：存储桶聚合..没有得到期望的结果

问题内容： 我想在字段上使用stats或extended_stats聚合，但是找不到完成此操作的任何示例（即，似乎只能将聚合与实际文档字段一起使用）。 是否有可能计算出“元数据”在ElasticSearch查询响应每个命中字段请求集合（例如，，，，等等）？ 我假设答案是“否”，因为未对类似字段进行索引… 问题答案： 注意：就最新版本的Elasticsearch而言，原始答案现在已过时。使用Groo

问题内容： 我有这种结构的文档： 我想对FIELD2.SUBFIELDs中的数字总和的结果进行排序： 如果这样做，我将获得未排序的存储桶，但是我希望存储桶按“ a2”值进行排序。我该怎么做？谢谢！ 问题答案： 你差点就吃了。你只需要一个添加属性到你的条件聚合，是这样的：

问题内容： 我创建了以下聚合物元素： 我这样做是在我的index.html中调用此方法： 我期望对于todo数组中返回的每个对象，都会打印出一个。但是，当我运行该应用程序时，我在控制台中得到以下输出： 未捕获的TypeError：无法读取未定义的属性“ todos” 在 我不确定这里发生了什么以及如何引用从ajax响应接收回的数据。 问题答案： 将头撞在墙上几个小时后，我设法解决了这个问题。我创建

我理解聚合和组合之间的区别，但我在联想方面有点挣扎。我目前的理解是，当“它们相互使用”时，类之间存在关联，例如，在方法调用期间将一个对象传递给另一个对象。另请参阅： http://www.codeproject.com/Articles/330447/Understanding-Association-Aggregation-and-Composit 这两个对象都是独立存在的，和聚合不同，任何对象

我开始研究 OOAD，我很难找到一个 代码示例来说明如何以编程方式实现、和。（到处都有几篇文章，但它们与 C# 或 Java 有关）。我确实找到了一两个例子，但它们都与我的导师的指示相冲突，我很困惑。 我的理解是，在: < li >关联:Foo有一个指向Bar对象的指针作为数据成员 < li >聚合:Foo有一个指向Bar对象的指针，Bar的数据被深度复制到该指针中。 < li >组成:Foo有一

我在读一篇关于OOP中的关系、关联、组合、聚合等的文章。有些事情令人困惑 因此，在PHP中，我们调用以下代码组合 在阅读了几篇关于作文的文章后 以下是组成示例： 因此，根据我的理解，聚合意味着A类的对象可以存在于B类之外，而组合意味着A类生命周期的对象取决于B类。 我正确理解了吗？

原因：org.bson.codecs.configuration.codecConfigurationException：找不到java.time.LocalDateTime类的编解码器。 使用下面的代码 您将在这里找到很少的测试，LocalDateTime可以很好地使用Spring存储库，这是使用MongoTemplate使用Criteria API的经典查询，但在创建聚合查询时会引发此错误。h

这在当前版本的AngularJS中存在吗？我注意到代码中有一个BOOLEAN_ATTR，它获得AngularJS支持的所有attr。我不想修改它，因为害怕改变版本和忘记更新。

是否可以在$match中执行OR？ 我的意思是这样的：

但在我看来不对。有人能建议别的方法做这件事吗。

我有一个包含数百万行的mongoDB集合，我正在尝试优化我的查询。我目前正在使用聚合框架来检索数据，并根据需要对它们进行分组。我的典型聚合查询类似于: 然而，我注意到最后部分只花了几毫秒，开头是最慢的。

我需要聚合一个基于1分钟时间间隔的数据集。当我尝试此操作时,它会抛出错误： 我的数据集如下所示 org.apache.spark.sql.AnalysisException：无法解析（datetime,value）中的列名“60秒”；在org.apache.spark.sql.dataset$$anonfun$resolve$1.apply(dataset.scala:216)在org.apach

一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.jso

$k$均值聚类算法(k-means clustering algorithm) 在聚类的问题中，我们得到了一组训练样本集 ${x^{(1)},...,x^{(m)}}$，然后想要把这些样本划分成若干个相关的“类群（clusters）”。其中的 $x^{(i)}\in R^n$，而并未给出分类标签 $y^{(i)}$ 。所以这就是一个无监督学习的问题了。 $K$ 均值聚类算法如下所示： 随机初始化（