elasticsearch系列

运维系列：Centos7配置yum国内源(BaseOS+epel+ELRepo+SCL+IUS+REM)

Centos7配置yum国内源(BaseOS+epel+ELRepo+SCL+IUS+REM）Centos7配置yum国内源(BaseOS+epel+ELRepo+SCL+IUS+REMI)基于RHEL的八个YUM/DNF第三方存储库配置基础源配置base源安装epel源替换epel.repo文件安装ELRepo源安装SCL源安装IUS源安装REMI源安装raven源rhel8安装raven源RH

坦笑&&life·2025-03-25 07:36

[node] 2 fs文件系统模块

它提供了一系列的属性和方法，来满足用户对文件的操作需求目标1掌握fs中文件处理方法readFile、writeFile等的基础用法2node如何安装3一些常用的终端快捷键

爱编程的小学究·2025-03-25 07:06

当我在浏览器中输入www.xxx.com到底发生了什么？

这看似简单的操作背后，实际上隐藏着一系列复杂的技术流程。本文将深入探讨从输入网址到页面加载完成的整个过程，帮助你理解浏览器、网络协议和服务器是如何协同工作的。

isolusion·2025-03-25 07:02

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

【爬虫系列】一些碎碎念的基础认知（1）

引言互联网时代的一些主流搜索引擎（如百度、Google、搜狗、360等）都有强大的网络爬虫系统构建索引数据库。这些搜索引擎平台各自研发了专属的网页抓取工具，例如360安全浏览器采用360Spider，搜狗部署Sogouspider等。根据应用场景和技术特性的不同，网络爬虫主要分为三大技术类型：通用网络爬虫：要遵守robots协议聚焦网络爬虫：与通用的区别是会对网页内容进行筛选和处理。增量式网络爬虫

海苔苔苔苔·2025-03-25 06:24

什么是前端工程化？

前端工程化是指在前端开发中引入一系列标准化和自动化的工具和流程，以提高开发效率、代码质量和项目的可维护性。它包括代码组织、开发工具、构建和打包、版本控制、测试等多个方面。

PromptOnce·2025-03-25 06:23

40岁重启人生学python系列20，四十岁学python编程后，还有公司要吗？还能找到工作吗？

人到四十，都说四十而不惑，可我最近却陷入了深深的困惑之中。事情是这样的，我真真切切感受到了码农的红利，心痒痒的，就自个儿买了本Python入门教程想去试试水。你还别说，摸了一星期代码之后，我发现Python这东西跟我们平时聊天似的，简单直接。就拿打印“Hello,World!”来说，代码简单得很：print("Hello,World!")就这么一行代码，就能在屏幕上输出这句话，是不是特别容易上手？

飞哥知行录·2025-03-25 05:52

Nacos架构与原理 - 通信通道

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。而其中的R1-1.5B模型，作为家族中参数量最小、资源需求最低的版本，更是备受青睐。

·2025-03-25 04:09

AutoSAR系列解析：基础软件模块（BSW）总结

AutoSAR系列解析：基础软件模块（BSW）总结AutoSAR是一种用于汽车电子系统的开放式标准，使得不同供应商之间的软件模块可以相互交互。

编码实践·2025-03-25 04:42

Layotto 是一款使用 Golang 开发的应用运行时，旨在帮助开发人员快速构建云原生应用

sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？

·2025-03-25 04:38

core-v-verif系列之cva6 verilator Model编译

编译命令单个case执行日志Wed,19Mar202511:18:28DEBUGmkdir-p/cva6/verif/sim/out_2025-03-19-5966/directed_testsWed,19Mar202511:18:28DEBUGWed,19Mar202511:18:28INFOCompilingtest:/cva6/verif/tests/riscv-arch-test/risc

CDerL·2025-03-25 03:03

Matplotlib系列4-生成3D三维曲面图

使用matplotlib可以生成漂亮精美，印刷级别的三维曲面图，只需要几行代码即可。下面我们直接看源代码一源代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#创建一个新的figurefig=plt.figure()#添加一个3d坐标轴ax=fig.add_subplot(111,pro

舒伯特之路·2025-03-25 02:58

Java 类与对象和类的继承

一、类与对象1.1类和对象的概念面向对象程序设计将程序看做是一系列对象组成，而不是一系列动作组成。对象（实例）：一个包含状态（数据）和行为（方法）的编程实体，是具体的。

vivi在写代码·2025-03-25 01:17

2025 2 19 Java 面试题（美团快手）

为了能更深入地理解这些问题，我前往牛客网，在众多资料中精心挑选了一系列完整且具有代表性的面试问题。在此，我

时雨h·2025-03-25 00:44

编程中的循环练习与数据处理技巧

通过对一系列错误的代码进行分析和修改，我们可以加深对循环结

大熊小清新·2025-03-24 23:07

使用clickhouse-backup做数据备份与还原

使用限制：支持1.154390以上的clickhouse仅支持MergeTree系列表引擎不支持备份Tieredstorage或stora_policy云存储上的

bigdata-rookie·2025-03-24 22:28

Elasticsearch Start searching

OnceyouhaveingestedsomedataintoanElasticsearchindex,youcansearchitbysendingrequeststothe_searchendpoint.Toaccessthefullsuiteofsearchcapabilities

Red丶哞·2025-03-24 22:28

基于Flink SQL的实时指标多维分析模型

数据流程介绍1.创建源表kafka接入消息队列数据，定义字段映射规则；2.创建目标表es_sink配置Elasticsearch输出；3.通过多级视图（tmp→tmp_dedup→tmp1/tmp2→tmp3

PONY LEE·2025-03-24 22:57

Elasticsearch快速上手与深度进阶：一站式实战教程

目录1.Elasticsearch简介2.安装与启动方式1：Docker快速安装（推荐）方式2：手动安装3.基础操作3.1创建索引3.2插入文档3.3查询文档3.4更新文档3.5删除文档4.高级查询4.1

LCG元·2025-03-24 22:56

core-v-verif系列之cva6 cva6.py执行示例(1)

执行命令bashverif/regress/dv-riscv-arch-test.shbashverif/regress/dv-riscv-arch-test.sh备注，这里我们设置了环境变量exportRISCV=RISCV_TOOLSexportDV_SIMULATORS=veri-testharness,spikeexportNUM_JOBS=$(nproc)执行输出日志[install-v

CDerL·2025-03-24 22:55

无需Elasticsearch，三步搞定RAG！

不用学Elasticsearch！本文教你用纯Python+博查API，30行代码搭建一个高精度问答系统，本地文件、网页结果一键融合！

BigNorthBear·2025-03-24 22:54

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

大数据学习（82）-数仓详解

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。

viperrrrrrr·2025-03-24 20:41

从零开始学AI——1

本系列叫从零开始学AI不是骗人的，我对AI的了解几乎就是道听途说，所以起了这么一个标题，希望学完从0变1（？此外，我应该不会特别关注代码实现上的内容，因为我对python也是一窍不通。

·2025-03-24 20:50

190.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁振动反馈功能实现

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁振动反馈功能实现效果预览1.振动功能概述1.1功能定义//振动功能实现startVibrator(vibratorCount?

·2025-03-24 20:50

Python如何实现粒子效果如烟雾、火焰、雨滴等.

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在

openwin_top·2025-03-24 19:03

大模型的应用与微调：如何调用 LLM？从 OpenAI API 到本地部署

1.调用OpenAIAPI（GPT系列）OpenAI提供了RESTfulAPI供开发者调用GPT系列模型。

晴天彩虹雨·2025-03-24 19:02

200.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁按钮交互详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁按钮交互详解效果预览1.按钮布局设计Row({space:20}){Button($r('app.string.pattern_lock_button_1'))

·2025-03-24 15:12

183.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件布局设计详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件布局设计详解效果演示1.整体布局结构1.1布局层次Column(){//最外层容器Row(){//标题栏Text()//左侧文本Blank()//中间空白

·2025-03-24 15:12

SM国密算法深度解析与技术实践

SM国密算法深度解析与技术实践一、算法体系概述SM系列密码算法是由中国国家密码管理局发布的商用密码标准体系，涵盖非对称加密、对称加密、杂凑算法、标识密码等多个领域。

·2025-03-24 14:35

AI大模型产品经理学习路线，2025最新，从AI产品经理零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇够了！

作为大模型产品经理，你需要具备一系列跨学科的知识和技能，以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。

AGI-杠哥·2025-03-24 14:23

01.什么是MQTT？

目录00_前言01_简述02_特性03_MQTT运行机制00_前言本系列博客是基于NodeMCU平台来完成的一个物联网小项目，目的在于了解并学习MQTT协议，掌握MQTT协议的作用机制。以上。

墨先森·2025-03-24 13:18

【监控系列】open-falcon

Open-Falcon是一款由小米开源的分布式监控系统，具备高性能、高可用性和易扩展的特点。以下从多个维度对其进行详细解析：1.核心特点分布式架构：模块化设计，各组件独立部署，支持水平扩展。高性能：单实例可处理百万级监控指标，采用RPC通信和数据分片优化。灵活的数据模型：支持Tag（标签）标记数据，便于多维查询。实时告警：支持多条件策略、表达式告警及依赖管理。可视化：提供Dashboard和图表，

yunqi1215·2025-03-24 13:18

python列表添加元素的三种方法定义集合数据对象_python 学习第三天可迭代对象（列表，字典，元组和集合）...

列表，字典，元组和集合列表list列表是由一系列特定元素组成的，元素和元素之间没有任何关联关系，但他们之间有先后顺序关系列表是一种容器列表是序列的一种列表是可以被改变的序列Python中的序列类型简介（

weixin_39852491·2025-03-24 13:17

Elasticsearch 搜索引擎原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是开源分布式搜索引擎，提供搜素、分析、数据可视化等功能。

AI天才研究院·2025-03-24 13:16

kibana第一次连接elasticsearch出现问题1：Unable to retrieve version information from Elasticsearch nodes.

问题描述elasticsearch容器正常运行，在启动kibana容器后打开对应连接，出现错误：kibanaserverisnotreadyyet.通过docker命令查看kibana日志：dockerlogskibana

皮卡兔子屋·2025-03-24 13:14

【Python系列】高效Parquet数据处理策略：合并与分析实践

在大数据时代，数据的存储、处理和分析变得尤为重要。Parquet作为一种高效的列存储格式，被广泛应用于大数据处理框架中，如ApacheSpark、ApacheHive等。Parquet是一个开源的列存储格式，它被设计用于支持复杂的嵌套数据结构，同时提供高效的压缩和编码方案，以优化存储空间和查询性能。以下将详细介绍如何使用Python对Parquet文件进行数据处理与合并，并提供相应的源码示例。一、

小团团0·2025-03-24 12:41

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

YOLOv8改进：添加AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）引言在目标检测领域中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其速度和效率而受到广泛关注。

鱼弦·2025-03-24 12:34

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列

m0_74825656·2025-03-24 11:01

ES日志分析

日志分析总结：核心错误类型日志中高频出现Client.Timeoutexceeded错误，表明向elasticsearch-logging:9200发起的请求（如获取索引状态/_all/_stats、节点状态

喝醉酒的小白·2025-03-24 11:31

股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？

标题：股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？正文：在金融投资的世界里，量化投资以其科学、系统和客观的特点，成为了众多投资者追求的“圣杯”。

云策量化·2025-03-24 10:16

【产品经理修炼之道】-UX设计实践技巧

本文将深入探讨一系列实践方法，帮助您创建出既美观又实用的产品，确保满足用户的多样化需求。无论您是设计师、产品经理还是创业者，这些策略都将对您的工作产生积极影响。

xiaoli8748_软件开发·2025-03-24 10:46

产品经理必备知识之网页设计系列（二）-如何设计出一个优秀的界面

前言第一部分参见产品经理必备知识之网页设计系列（一）-创建出色用户体验https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/108199875第三部分参见产品经理必备知识之网页设计系列

文宇肃然·2025-03-24 10:45

QtQML Series - Qt中文乱码解决方案

目录系列文章目录前言1.main函数入口设置中文编码2.VisualStudio插件3.如果使用预编译头4.开启UTF-8支持4.1.pro文件4.2MSVC4.3GCC&Clang5.总结系列文章目录系列文章

稳定的菜着·2025-03-24 09:06

LLMOps 是什么？

LLMOps（LargeLanguageModelOperations）指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型（LLMs）的操作和实践。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

WEBGL 2D游戏引擎研发系列第二章 <显示图片>

WEBGL2D游戏引擎研发系列第二章~\(≥▽≤)/~HTML5游戏开发者社区（群号：326492427）转载请注明出处:http://html5gamedev.org/目录HTML52D游戏引擎研发系列第一章

小鬼编程·2025-03-24 08:04

「差生文具多系列」推荐两个好看的 Redis 客户端

声明：大家好，我是风筝作者主页：【古时的风筝CSDN主页】。⚠️本文目的为个人学习记录及知识分享。如果有什么不正确、不严谨的地方请及时指正，不胜感激。直达博主：「古时的风筝」。（搜索或点击扫码）————————————————大家好，我是风筝软件推荐时间到，推荐两款我常用的Redis客户端，都是免费的，且支持Mac、Windows，如果你之前的Redis客户端用的不顺手，可以试试下面这两个。Re

古时的风筝·2025-03-24 08:30

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）

C++学习系列（11）：智能指针（unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr）1.引言在C++传统的内存管理方式中，动态分配的对象需要手动释放，否则可能会导致内存泄漏（MemoryLeak

DoYangTan·2025-03-24 08:58

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域，仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。