不得不感叹，Elasticsearch通过组合一片片小Lucene的服务，就实现了大型分布式数据的全文检索。这无论放到当时还是现在，都很不可思议。可以说了，Elasticsearch 几乎垄断了所有日志实时分析、监控、存储、查找、统计的市场，其中用到的技术有很多地方可圈可点。现在市面上新生代开源虽然很多，但是论完善性和多样性，能够彻底形成平台性支撑的开源仍然很少见。而Elasticsearch本身

前面我们讲过，MapReduce的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用SQL进行大数据分析和统计，MapReduce编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序，成本也确实太高了。那么

今天我们继续来讨论经典的深度学习模型在计算机视觉领域应用。今天和你分享的论文是《用于图像识别的深度残差学习》（Deep Residual Learning for Image Recognition）[1]。这篇论文获得了CVPR 2016的最佳论文，在发表之后的两年间里获得了超过1万2千次的论文引用。

到目前为止，我们在专栏里已经讨论了关于搜索引擎方方面面的很多话题，包括经典的信息检索技术、查询关键字理解、文档理解以及现代搜索引擎的架构等等。同时，我们也从机器学习角度出发对搜索引擎的最核心部分，也就是排序算法进行了最基本的分享，囊括了单点法排序学习（Pointwise Learning to Rank）、配对法排序学习（Pairwise Learning to Rank）以及列表法排序学习（Li

从今天开始，我们讨论几个相对比较高级的计算机视觉话题。这些话题都不是简单的分类或者回归任务，而是需要在一些现有的模型上进行改进。我们聊的第一个话题就是图像中的（Object Recognition）和我们前面介绍过物体识别和分割。通俗地讲，就是给定一个输入的图像，我们希望模型可以分析这个图像里究竟有哪些物体，并能够定位这些物体在整个图像中的位置，对于图像中的每一个像素，能够分析其属于哪一个物体。

这一课时我们讲解了多种不同的 Flink 大数据下的去重方法，并且详细比较了它们的异同。在实际的业务场景中，精确去重和非精确去重需要灵活选择不同的方案，在准确性和效率上达到统一。点击这里下载本课程源码。

机房之间的数据同步一直是行业里的痛，因为高昂的实现代价，如果不能做到双活，总是会有一个1:1机器数量的机房在空跑，而且发生故障时，没有人能保证冷备机房可以马上对外服务。但是双活模式的维护成本也不低，机房之间的数据同步常常会因为网络延迟或数据冲突而停止，最终导致两个机房的数据不一致。好在Otter对数据同步做了很多措施，能在大多数情况下保证数据的完整性，并且降低了同城双活的实现难度。即使如此，在业务

上个课时我们讲解了日志分析的一些 Linux 命令，如果想对一些偏大型或复杂场景进行分析，而又缺乏系统的日志收集检索系统，此时就需要借助脚本（Shell、Python、PhP 等）来帮助我们进行日志分析，本课时我们就讲解如何通过 Shell 来进行日志分析，并介绍一些比较高效的方法。

从今天开始，我们讨论几个相对比较高级的计算机视觉话题。这些话题都不是简单的分类或者回归任务，而是需要在一些现有的模型上进行改进。我们聊的第一个话题就是图像中的（Object Recognition）和我们前面介绍过物体识别和分割。通俗地讲，就是给定一个输入的图像，我们希望模型可以分析这个图像里究竟有哪些物体，并能够定位这些物体在整个图像中的位置，对于图像中的每一个像素，能够分析其属于哪一个物体。

在“14 | 响应式全栈：响应式编程能为数据访问过程带来什么样的变化”中我们提到了全栈响应式编程的概念，知道了数据访问层同样需要处理响应式场景。而在日常开发过程中被广泛采用的关系型数据库，采用的都是非响应式的数据访问机制。那么，关系型数据库能否具备响应式数据访问特性呢？这就是这一讲将要探讨的话题。