外语文献翻译
AWS 经评估后决定终止 Amazon Pinpoint 服务，核心时间线如下：
需要特别强调：短信、语音、移动推送、OTP 以及电话号码验证相关的 API 不受本次变更影响——这些接口已在 2024 年第三季度划归 AWS End User Messaging 继续提供服务。另外，本文为对官方公告的整理与精简 ...
这是一篇译文，原文链接：http://www.lucenetutorial.com/lucene-vs-solr.html
许多刚刚接触Lucene与Solr的朋友会问一个比较浅显的问题：我应该使用Lucene还是Solr？
答案很简单：如果你问了自己这个问题，99%的情况下，你需要使用的是Solr。
要搞明白Solr与Lucene之间的关系，可以简单地用汽车与引擎做类比。你不能驾驶一台引擎，但是可以驾驶一辆汽车。类似的，Lucene是一个不可以原样使用（use as-is）的编程库，而Solr是一个可以“开箱即用”的完整的应用。
Apache Solr是基于Lucene构建并集成了许多额外特性的Web应用程序。
它添加的功能包括：
让我们通过考虑下面的问题来理解线段树。
给定一个数组arr[0 . . . n-1]，我们要对数组执行这样的操作：
1 计算从下标l到r的元素之和，其中 0 <= l <= r <= n-1
2 修改数组指定元素的值arr[i] = x，其中 0 <= i <= n-1
一个简单的方案是从l到r执行循环，计算给定区间的元素之和。更新值的时候，简单地令arr[i] = x。第一个操作花费O(n)的时间，第二个操作花费O ...
Why don’t my numbers add up?
为什么我的数加起来对不上？
So you’ve written some absurdly simple code, say for example:
你写了一段极其简单的代码，比如：
0.1 + 0.2
and got a really unexpected result:
然后得到了一个意想不到的结果：
0.30000000000000004
Why don’t my numbers, like 0 ...
哈希表支持在Θ(1)时间内完成下列操作：
1) 查找 2) 插入 3) 删除
对于自平衡的二叉搜索树，比如红黑树（Red-Black Tree），平衡二叉树（AVL Tree），伸展树（Splay Tree）等，上述操作的时间复杂度是O(Logn)。
因此对于常用操作哈希表似乎完胜BST。那么我们在什么时候应该选择BST而不是哈希表，BST的优势何在。下面是BST的几项比较重要的优势。
我们只需通过中序遍历BST即可获得排好序的key列表。而这并非哈希表的自然操作，需要额外的工作才可以实现。
使用BST可以很容易地执行顺序统计，找出最接近的最小和最大元素，执行范围查询。像排序一样，这些操作也不是哈希表的自然操作。
BST相较于哈希表更容易实现，我们可以很容易地实现自定义的BST。而要实现哈希表，我们一般需要依赖编程语言提供的库函数。
使用BST，所有的操作都可以确保在O ...