当前位置: 首页 > news >正文

在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)

前言

在这里插入图片描述
「作者主页」:雪碧有白泡泡
「个人网站」:雪碧的个人网站
「推荐专栏」

java一站式服务
React从入门到精通
前端炫酷代码分享
★ 从0到英雄,vue成神之路★
uniapp-从构建到提升
从0到英雄,vue成神之路
解决算法,一个专栏就够了
架构咱们从0说
★ 数据流通的精妙之道★
★后端进阶之路★

请添加图片描述

文章目录

  • 前言
  • 聚合和分析
    • 执行聚合操作
      • 1. 使用Java API执行聚合操作
      • 2. 使用CURL命令执行聚合操作
    • 执行度量操作
      • 1. 使用Java API执行度量操作
      • 2. 使用CURL命令执行度量操作
    • 结论
  • 搜索性能优化
    • 使用缓存
    • 调整分片大小和数量
    • 使用搜索建议
    • 结论
  • 集群管理
    • 节点发现
    • 负载均衡
    • 故障转移
    • 结论
  • 安全性和访问控制
    • 访问控制
    • 加密
    • 身份验证
    • 结论
  • 应用程序集成
    • REST API
    • 客户端库
    • 结论

在这里插入图片描述

聚合和分析

在Elasticsearch中执行聚合和度量操作可以帮助我们对数据进行更深入的分析。本文将介绍如何使用聚合和度量来执行复杂的数据分析操作,例如计数、平均值、百分位数和分组等。

执行聚合操作

1. 使用Java API执行聚合操作

可以使用Java API执行各种聚合操作。以下是使用RestHighLevelClient对象执行名为my_index的索引中的terms聚合操作的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
TermsAggregationBuilder aggregation =AggregationBuilders.terms("by_age").field("age");
sourceBuilder.aggregation(aggregation);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchRequest对象和SearchSourceBuilder对象执行terms聚合操作,并按年龄字段分组。

2. 使用CURL命令执行聚合操作

也可以使用CURL命令执行各种聚合操作。以下是使用名为my_index的索引中的terms聚合操作检索所有文档的示例:

curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"aggs" : {"by_age" : {"terms" : { "field" : "age" }}}
}
'

执行度量操作

1. 使用Java API执行度量操作

可以使用Java API执行各种度量操作。以下是使用RestHighLevelClient对象执行名为my_index的索引中的avg度量操作的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
AvgAggregationBuilder aggregation =AggregationBuilders.avg("avg_age").field("age");
sourceBuilder.aggregation(aggregation);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchRequest对象和SearchSourceBuilder对象执行avg度量操作,并返回年龄字段的平均值。

2. 使用CURL命令执行度量操作

也可以使用CURL命令执行各种度量操作。以下是使用名为my_index的索引中的avg度量操作检索所有文档的示例:

curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"aggs" : {"avg_age" : {"avg" : { "field" : "age" }}}
}
'

结论

本文介绍了如何使用聚合和度量来执行复杂的数据分析操作,例如计数、平均值、百分位数和分组等。使用Java API或CURL命令都可以对Elasticsearch索引中的数据进行聚合和度量操作,以便更好地理解和分析数据。在实际应用中,需要根据具体需求选择合适的聚合和度量操作来使用。

搜索性能优化

优化Elasticsearch的搜索性能是应用程序中非常重要的一部分。本文将介绍如何使用缓存、调整分片大小和数量,以及使用搜索建议等方式来优化Elasticsearch的搜索性能。

使用缓存

Elasticsearch中有两种类型的缓存:查询缓存和过滤器缓存。查询缓存为相同的查询结果提供快速的响应,而过滤器缓存则会缓存过滤器结果,以便在后续搜索中快速使用。以下是使用Java API启用过滤器缓存的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("age", 30));
sourceBuilder.postFilter(QueryBuilders.termQuery("city", "New York"));
sourceBuilder.size(0);
sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.avg("avg_age").field("age"));
sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("by_city").field("city"));
sourceBuilder.profile(true);
sourceBuilder.cache(true);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchSourceBuilder对象启用了过滤器缓存。

调整分片大小和数量

分片是Elasticsearch中数据的基本单元,并且将数据划分为多个分片可以使Elasticsearch更好地处理大型数据集。但是,如果分片过大或过小,都会影响搜索性能。以下是使用Java API设置索引分片数和备份数的代码示例:

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
request.settings(Settings.builder().put("index.number_of_shards", 5).put("index.number_of_replicas", 1));

以上代码使用CreateIndexRequest对象设置名为my_index的索引的分片数为5,备份数为1。

使用搜索建议

搜索建议是Elasticsearch中一种重要的搜索优化技术。它可以在用户输入搜索查询时提供自动完成、拼写检查和相关性建议等功能。以下是使用Java API添加基于文本的完整推荐搜索建议的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SuggestionBuilder termSuggestionBuilder =SuggestBuilders.termSuggestion("name").text("jonh");
SuggestBuilder suggestBuilder = new SuggestBuilder();
suggestBuilder.addSuggestion("suggest_name", termSuggestionBuilder);
sourceBuilder.suggest(suggestBuilder);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchSourceBuilder对象添加了一个基于文本的完整推荐搜索建议。

结论

本文介绍了如何使用缓存、调整分片大小和数量以及使用搜索建议等方法来优化Elasticsearch的搜索性能。使用这些技术可以提高搜索响应速度,并增强用户体验。在实际应用中,需要根据具体的搜索需求来选择合适的优化方式。

集群管理

配置和管理Elasticsearch集群是使大规模Elasticsearch应用程序成功运行的关键。本文将介绍如何进行节点发现、负载均衡和故障转移等操作来配置和管理Elasticsearch集群。

节点发现

节点发现是Elasticsearch中一个重要的概念,它允许新节点加入到已有的Elasticsearch集群中。以下是使用Java API启用节点发现功能的代码示例:

Settings settings = Settings.builder().put("discovery.seed_hosts", "host1:9300,host2:9300").put("cluster.name", "my_cluster_name").build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);

以上代码使用Settings对象启用了节点发现功能,并将节点列表设置为host1和host2。

负载均衡

负载均衡是在分布式系统中非常重要的一部分,它可以确保系统中所有节点都平均地承载负载。以下是使用Java API添加负载均衡功能的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")).setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.addInterceptorLast(new ElasticsearchInterceptor())));

以上代码使用RestClient对象添加了一个名为ElasticsearchInterceptor的拦截器来实现负载均衡。

故障转移

故障转移是在Elasticsearch集群中必须考虑的问题。当某个节点发生故障时,需要立即采取行动将其替换为另一个节点。以下是使用Java API添加自动故障转移功能的代码示例:

Settings settings = Settings.builder().put("cluster.routing.allocation.enable", "all").put("cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries", 20).put("cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries", 2).put("indices.recovery.max_bytes_per_sec", "50mb").build();

以上代码启用了自动故障转移功能,并设置了一些相关参数,例如索引恢复速度和并发恢复数等。

结论

本文介绍了如何进行节点发现、负载均衡和故障转移等操作来配置和管理Elasticsearch集群。这些技术可以使Elasticsearch应用程序更稳定、可靠和高效。在实际应用中,需要选择合适的配置选项和管理方案来满足具体需求。

安全性和访问控制

保护Elasticsearch集群和数据是任何生产环境下应用程序的必要条件之一。本文将介绍如何使用访问控制、加密和身份验证等技术来提高Elasticsearch的安全性。

访问控制

访问控制是Elasticsearch中一个非常重要的概念,它可以确保只有经过授权的用户才能够访问Elasticsearch集群和数据。以下是使用Java API添加基于用户名/密码的访问控制的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")).setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(new BasicCredentialsProvider())).setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder.setConnectTimeout(5000).setSocketTimeout(60000)));

以上代码使用RestClient对象添加了一个BasicCredentialsProvider对象作为默认凭据提供者,以实现基于用户名/密码的访问控制。

加密

加密可以确保在Elasticsearch集群和数据传输过程中的安全性。以下是使用Java API启用HTTPS加密的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "https")));

以上代码使用RestClient对象启用了HTTPS加密协议,以确保数据传输的安全性。

身份验证

身份验证是Elasticsearch中一个非常重要的概念,它可以确保只有经过授权的用户才能够访问和修改Elasticsearch集群和数据。以下是使用Java API添加基于X-Pack的身份验证功能的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "https")).setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(new BasicCredentialsProvider())).setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder.setConnectTimeout(5000).setSocketTimeout(60000)).setXpackBuilder(XPackClientBuilder.builder("username", "password")));

以上代码使用RestClient对象启用了基于X-Pack的身份验证功能,并将用户名和密码设置为"username"和"password"。

结论

本文介绍了如何使用访问控制、加密和身份验证等技术来提高Elasticsearch的安全性。这些技术可以确保Elasticsearch集群和数据的安全性,并保护其免受未经授权的访问和攻击。在实际应用中,需要根据具体需求来选择合适的安全措施。

应用程序集成

将Elasticsearch集成到应用程序中是实现数据搜索和分析的关键。本文将介绍如何使用REST API和各种客户端库来将Elasticsearch集成到应用程序中。

REST API

Elasticsearch提供了REST API,以便应用程序可以通过HTTP协议与Elasticsearch进行交互。以下是使用Java代码向Elasticsearch索引添加文档的示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
IndexRequest request = new IndexRequest("my_index");
request.id("1");
String jsonString = "{" +"\"name\":\"John\"," +"\"age\":30," +"\"city\":\"New York\"" +"}";
request.source(jsonString, XContentType.JSON);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用RestHighLevelClient对象向名为"my_index"的索引添加ID为1的文档。

客户端库

Elasticsearch也提供了各种语言的客户端库,以便应用程序可以更容易地与Elasticsearch交互。以下是使用Java API添加Elasticsearch客户端库的代码示例:

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.14.0</version>
</dependency>

以上代码将elasticsearch-rest-high-level-client客户端库添加到Java项目中。

以下是使用Java代码向Elasticsearch索引添加文档的客户端库示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
IndexRequest request = new IndexRequest("my_index");
request.id("1");
Map<String, Object> jsonMap = new HashMap<>();
jsonMap.put("name", "John");
jsonMap.put("age", 30);
jsonMap.put("city", "New York");
request.source(jsonMap);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用RestHighLevelClient对象和Elasticsearch客户端库向名为"my_index"的索引添加ID为1的文档。

结论

本文介绍了如何使用REST API和各种语言的客户端库将Elasticsearch集成到应用程序中。这些方法可以使应用程序更有效地与Elasticsearch交互,并实现数据搜索和分析等功能。在实际应用中,需要根据具体需求来选择合适的集成方式。

相关文章:

在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)

前言 「作者主页」&#xff1a;雪碧有白泡泡 「个人网站」&#xff1a;雪碧的个人网站 「推荐专栏」&#xff1a; ★java一站式服务 ★ ★ React从入门到精通★ ★前端炫酷代码分享 ★ ★ 从0到英雄&#xff0c;vue成神之路★ ★ uniapp-从构建到提升★ ★ 从0到英雄&#xff…...

基于weka手工实现KNN

一、KNN模型 K最近邻&#xff08;K-Nearest Neighbors&#xff0c;简称KNN&#xff09;算法是一种常用的基于实例的监督学习算法。它可以用于分类和回归问题&#xff0c;并且是一种非常直观和简单的机器学习算法。 KNN算法的基本思想是&#xff1a;对于一个新的样本数据&…...

Lua 闭包

一、Lua 中的函数 Lua 中的函数是第一类值。意味着和其他的常见类型的值&#xff08;例如数值和字符串&#xff09;具有同等权限。 举个例子&#xff0c;函数也可以像其他类型一样存储起来&#xff0c;然后调用 -- 将 a.p 指向 print 函数 a { p print } -- 使用 a.p 函数…...

Java技术整理(1)—— JVM篇

1、什么是JVM&#xff1f; JVM是一个可运行Java代码的虚拟计算机&#xff0c;包括一套字节码指令集&#xff0c;一组寄存器&#xff0c;一个栈&#xff0c;一个垃圾回收&#xff0c;堆和一个存储方式栈。JVM 是运行在操作系统之上&#xff0c;并不与操作系统直接交互。 2、运行…...

bug解决:AssertionError: No inf checks were recorded for this optimizer.

这真的是最恶心的一个error&#xff08;比网络回传找哪层没有传播到还要恶心&#xff01;&#xff09;&#xff0c;找了好久的问题所在之处&#xff0c;最后偶然发现了这篇文章&#xff1a; 解决pytorch半精度amp训练nan问题 - 知乎 然后发现自己用的混合精度训练&#xff0c;发…...

Django笔记之数据库查询优化汇总

1、性能方面 1. connection.queries 前面我们介绍过 connection.queries 的用法&#xff0c;比如我们执行了一条查询之后&#xff0c;可以通过下面的方式查到我们刚刚的语句和耗时 >>> from django.db import connection >>> connection.queries [{sql: S…...

JVM内存区域

预备 为了更好的理解类加载和垃圾回收&#xff0c;先要了解一下JVM的内存区域&#xff08;如果没有特殊说明&#xff0c;都是针对的是 HotSpot 虚拟机。&#xff09;。 Java 源代码文件经过编译器编译后生成字节码文件&#xff0c;然后交给 JVM 的类加载器&#xff0c;加载完…...

某行业CTF一道流量分析题

今晚看了一道题&#xff0c;记录学习下。 给了一个hacktrace.pcapng&#xff0c;分析主要内容如下&#xff1a; 上传两个文件&#xff0c;一个mouse.m2s&#xff0c;一个mimi.zip&#xff0c;将其导出。 mimi.zip中存放着secret.zip和key.pcapng 不过解压需要密码&#xff…...

【Kafka】1.Kafka简介及安装

目 录 1. Kafka的简介1.1 使用场景1.2 基本概念 2. Kafka的安装2.1 下载Kafka的压缩包2.2 解压Kafka的压缩包2.3 启动Kafka服务 1. Kafka的简介 Kafka 是一个分布式、支持分区&#xff08;partition&#xff09;、多副本&#xff08;replica&#xff09;、基于 zookeeper 协调…...

Kafka API与SpringBoot调用

文章目录 首先需要命令行创建一个名为cities的主题&#xff0c;并且创建该主题的订阅者。 1、使用Kafka原生API1.1、创建spring工程1.2、创建发布者1.3、对生产者的优化1.4、批量发送消息1.5、创建消费者组1.6 消费者同步手动提交1.7、消费者异步手动提交1.8、消费者同异步手动…...

JavaScript构造函数和类的区别

原文 构造函数 没有显式的创建对象创建对象时使用new操作符。所有属性和方法赋值给this对象。没有return语句按照惯例&#xff0c;构造函数的方法名首字母应该使用大写字母&#xff0c;用于区分普通函数&#xff0c;其实构造函数也是函数&#xff0c;其主要功能是用来创建对象…...

Spring与Spring Bean

Spring 原理 它是一个全面的、企业应用开发一站式的解决方案&#xff0c;贯穿表现层、业务层、持久层。但是 Spring 仍然可 以和其他的框架无缝整合。 Spring 特点 轻量级 控制反转 面向切面 容器 框架集合 Spring 核心组件 Spring 总共有十几个组件核心容器(Spring core) S…...

并发相关面试题

巩固基础&#xff0c;砥砺前行 。 只有不断重复&#xff0c;才能做到超越自己。 能坚持把简单的事情做到极致&#xff0c;也是不容易的。 如何理解volatile关键字 在并发领域中&#xff0c;存在三大特性&#xff1a;原子性、有序性、可见性。volatile关键字用来修饰对象的属性…...

Hadoop+Python+Django+Mysql热门旅游景点数据分析系统的设计与实现(包含设计报告)

系统阐述的是使用热门旅游景点数据分析系统的设计与实现&#xff0c;对于Python、B/S结构、MySql进行了较为深入的学习与应用。主要针对系统的设计&#xff0c;描述&#xff0c;实现和分析与测试方面来表明开发的过程。开发中使用了 django框架和MySql数据库技术搭建系统的整体…...

php中nts和ts

PHP语言解析器:官方提供了2种类型的版本&#xff0c;线程安全(TS)版和非线程安全(NTS)版 TS: TS(Thread-Safety)即线程安全&#xff0c;多线程访问时&#xff0c;采用了加锁机制&#xff0c;当一个线程访问该类的某个数据时进行数据加锁保护&#xff0c;其他线程不能同时进行访…...

设计模式之责任链模式【Java实现】

责任链&#xff08;Chain of Resposibility&#xff09; 模式 概念 责任链&#xff08;chain of Resposibility&#xff09; 模式&#xff1a;为了避免请求发送者与多个请求处理者耦合在一起&#xff0c;于是将所有请求的处理者 通过前一对象记住其下一个对象的引用而连成一条…...

Android 12.0 系统systemui状态栏下拉左滑显示通知栏右滑显示控制中心模块的流程分析

1.前言 在android12.0的系统rom定制化开发中,在系统原生systemui进行自定义下拉状态栏布局的定制的时候,需要在systemui下拉状态栏下滑的时候,根据下滑坐标来 判断当前是滑出通知栏还是滑出控制中心模块,所以就需要根据屏幕宽度,来区分x坐标值为多少是左滑出通知栏或者右…...

服务器安装JDK

三种方法 方法一&#xff1a; 方法二&#xff1a; 首先登录到Oracle官网下载JDK JDK上传到服务器中&#xff0c;记住文件上传的位置是在哪里&#xff08;我放的位置在/www/java&#xff09;&#xff0c;然后看下面指示进行安装 方法三&#xff1a; 首先登录到Oracle官网下载…...

cpu查询

1.mpstat查看系统cpu状况 mpstat 1 1或者mpstat -P ALL查看每个cpu使用状态&#xff0c;&#xff08;用户态cpu是用来&#xff0c;内核态cpu使用率&#xff0c;等待IO使用率&#xff09; 2.vmstat 可以查看系统运行任务数&#xff08;正在cpu运行进程和就绪队列进程&#xff0…...

【muduo】关于自动增长的缓冲区

目录 为什么需要缓冲区自动增长的缓冲区buffer数据结构buffer类 写详细比较费时间&#xff0c;就简单总结下。 总结自Linux 多线程服务端编程&#xff1a;使用 muduo C 网络库 Muduo网络编程&#xff1a; IO-multiplexnon-blocking 为什么需要缓冲区 Non-blocking IO 的核心…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

LeetCode - 394. 字符串解码

题目 394. 字符串解码 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 使用两个栈&#xff1a;一个存储重复次数&#xff0c;一个存储字符串 遍历输入字符串&#xff1a; 数字处理&#xff1a;遇到数字时&#xff0c;累积计算重复次数左括号处理&#xff1a;保存当前状态&a…...

dedecms 织梦自定义表单留言增加ajax验证码功能

增加ajax功能模块&#xff0c;用户不点击提交按钮&#xff0c;只要输入框失去焦点&#xff0c;就会提前提示验证码是否正确。 一&#xff0c;模板上增加验证码 <input name"vdcode"id"vdcode" placeholder"请输入验证码" type"text&quo…...

Golang dig框架与GraphQL的完美结合

将 Go 的 Dig 依赖注入框架与 GraphQL 结合使用&#xff0c;可以显著提升应用程序的可维护性、可测试性以及灵活性。 Dig 是一个强大的依赖注入容器&#xff0c;能够帮助开发者更好地管理复杂的依赖关系&#xff0c;而 GraphQL 则是一种用于 API 的查询语言&#xff0c;能够提…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

pikachu靶场通关笔记22-1 SQL注入05-1-insert注入(报错法)

目录 一、SQL注入 二、insert注入 三、报错型注入 四、updatexml函数 五、源码审计 六、insert渗透实战 1、渗透准备 2、获取数据库名database 3、获取表名table 4、获取列名column 5、获取字段 本系列为通过《pikachu靶场通关笔记》的SQL注入关卡(共10关&#xff0…...

C++ Visual Studio 2017厂商给的源码没有.sln文件 易兆微芯片下载工具加开机动画下载。

1.先用Visual Studio 2017打开Yichip YC31xx loader.vcxproj&#xff0c;再用Visual Studio 2022打开。再保侟就有.sln文件了。 易兆微芯片下载工具加开机动画下载 ExtraDownloadFile1Info.\logo.bin|0|0|10D2000|0 MFC应用兼容CMD 在BOOL CYichipYC31xxloaderDlg::OnIni…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理

1.前言 &#x1f4dd; 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 &#x1f3af; Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...