kibana like

关于"kibana like"，根据提供的引用信息，我们可以了解到以下几点：

1. like谓词在检索时是不区分大小写的。
2. like可以使用'%oldstring%'进行模糊匹配。
3. like没有位移限制，可以在任何位置进行匹配。

因此，"kibana like"在数据库查询中可以用来进行模糊匹配，无论大小写，并且可以匹配包含"oldstring"的任何位置的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

西班牙风电数据csdn

西班牙风电数据是指西班牙国内关于风能发电的相关统计数据。西班牙是世界上风能发电行业非常发达的国家之一，通过不断投资和发展，该国的风电装机容量逐年增长。

根据最新的西班牙风电数据显示，该国的风力发电机组数量不断增加，已经成为西班牙电力系统的重要组成部分。目前，西班牙拥有大型风电场和分布式风电设施，这些设施遍布全国各地，为国家的能源转型做出了重要贡献。

根据数据，西班牙风电在国内总装机容量占比逐年提高，已经成为国家的主要电力源之一。风能发电所占比重持续增加，已经取代传统的能源发电方式，减少了对化石燃料的依赖，有效降低了能源排放和空气污染。

西班牙近年来还不断加大风电发展的力度，积极吸引国内外投资者，并提供丰厚的政策支持和优惠措施。这些努力使得西班牙的风电产业逐渐成熟并取得了一定的国际竞争力。

总之，西班牙风电数据反映了该国风能发电行业的发展情况。通过不断增加风力发电机组的数量和提高装机容量，西班牙正在逐步实现清洁能源替代传统能源的目标，为环境保护和可持续发展做出了积极的贡献。

word2vec西班牙

Word2vec是一种用于自然语言处理的算法，它可以将单词表示为向量，并通过计算向量之间的相似度来捕捉单词之间的语义关系。通过训练大量的文本数据，Word2vec可以学习到单词之间的语义关系，例如词义相似、词义关联等。

Word2vec的核心思想是通过预测上下文来学习单词的向量表示。具体而言，它有两种模型：连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。CBOW模型通过上下文单词来预测目标单词，而Skip-gram模型则通过目标单词来预测上下文单词。

Word2vec的优点在于它能够将单词表示为连续的向量空间，并且能够捕捉到单词之间的语义关系。这使得Word2vec在自然语言处理任务中表现出色，例如词义相似度计算、文本分类、命名实体识别等。

虽然Word2vec在自然语言处理领域取得了很大的成功，但它也存在一些限制。例如，它无法处理多义词和生僻词，对于这些词可能会得到不准确的向量表示。