在 Jackson 中，@JsonAnyGetter 注解用于指示 Jackson 在序列化过程中取得对象动态属性的方法。它的作用是将动态属性以键值对的形式包含在序列化结果中。
Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎，可以近乎实时地存储和检索数据结构，它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。如果某个线程在托管代码中空闲（如正在等待某个事件）,则线程池将插入另一个辅助线程来使所有处理器保持繁忙。如果所有线程池线程都始终保持繁忙，但队列中包含挂起的工作，则线程池将在一段时间后创建另一个辅助线程但线程的数目永远不会超过最大值。超过最大值的线程可以排队，但他们要等到其他线程完成后才启动。、
最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
在Go语言中，我们通常使用指针和结构体来表示和操作复杂的数据结构。对于一组同构对象，我们可以使用一个数组来存储它们的指针，每个指针指向一个对象。下面是使用Go语言实现ALLOCATE-OBJECT和FREE-OBJECT的过程：
在表格上执行的所有操作都表示为 Hudi 时间轴中的Instant(瞬间)。可以在表基本路径下找到一个名为“.hoodie”的目录，其中维护这些Instant。Hudi instant由以下组件组成：
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
当前，所有形状都可以移动和旋转，但这并不是它们唯一能做的。我们可以想出一些希望形状表现出来的不同行为。要使形状做其他事情，只需将其代码添加到Shape.GameUpdate中即可。但是，如果我们定义很多行为的话，那么该方法将变得非常庞大。另外，我们可能不希望所有形状的表现都相同。
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT，UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
求解路径分析表示根据要求解的阻抗查找最快、最短甚至是最优的路径。如果阻抗是时间，则最佳路线即为最快路线。如果阻抗是具有实时或历史流量的时间属性，则最佳路径是对指定日期和时间来说最快的路径。因此，可将最佳路径定义为阻抗最低或成本最低的路径，其中，阻抗由您来选择。确定最佳路径时，所有成本属性均可用作阻抗。
简单介绍一下 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以让你快速和近乎实时地存储、搜索和分析海量的数据。它通常被用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和需求的应用程序提供动力。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型猜测，并利用基于JSON的REST API来引用Lucene的功能。
Vue2.X是如何利用Object.defineProperty()实现数据绑定的
源码构建的时候我们可以在应用程序内设置环境变量的值（每行一个），方法是在源码库的.s2i / environment文件中指定它们。这个文件中指定的环境变量在构建过程中和最终的容器镜像中存在。支持的环境变量的完整列表可在每个镜像的documentation中找到。
这是有关对象管理的系列教程中的第八篇。它介绍了与多个工厂合作的概念以及更复杂的形状。
前言： iOS的设计目标鼓励您创建数字接口(digital interface)，对触摸，手势和方向的变化做出反应，就好像它们是物理对象而不仅仅是简单的像素集合。可以使用户可以通过皮肤深层的自身形态与界面更深层次的联系。 工具介绍： UIKit Dynamics是整合到UIKit中的完整物理引擎。它允许您通过添加重力，附件（弹簧）和力等行为来创建感觉真实的界面。您定义了您希望您的界面元素采用的物理特征，动力学引擎将照顾其余部分。 Motion Effects使您可以创建炫酷视差效果。基本上，您可以利用手
这篇分析 doCreateBean() 第三个过程：循环依赖处理。其实循环依赖并不仅仅只是在 doCreateBean() 中处理，其实在整个加载 bean 的过程中都有涉及，所以下篇内容并不仅仅只局限于 doCreateBean()，而是从整个 Bean 的加载过程进行分析。
场景描述：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
Java 内存运行时区域中的程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随线程而生灭，栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的（尽管在运行期会由 JIT 编译器进行一些优化），因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。 而 Java 堆不一样，一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，垃圾收集器所关注的是这部分内存。
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合：第一部分》中，我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案，仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下，让我们再次检查管道
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于大批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
1. 自动垃圾收集 ---- 自动垃圾收集是查看堆内存，识别正在使用哪些对象以及哪些对象未被使用以及删除未使用对象的过程。 使用中的对象或引用的对象意味着程序的某些部分仍然维护指向该对象的指针
今天忙里偷闲在浏览外文的时候看到一篇讲C#中泛型的使用的文章，因此加上本人的理解以及四级没过的英语水平斗胆给大伙进行了翻译，当然在翻译的过程中发现了一些问题，因此也进行了纠正，当然，原文的地址我放在最下面，如果你的英文水平比较好的话，可以直接直接阅读全文。同时最近建了一个.NET Core实战项目交流群637326624，有兴趣的朋友可以来相互交流。目前.NET Core实战项目之CMS的教程也已经更新了6篇了，目前两到三天更新一篇。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。
最近在熟悉公司内部的埋点采集，发现数据架构最后是存放到apache pinot库的，因为之前从来没见过，所以有了本文的学习文档。
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。
在Rust源代码中，rust/library/alloc/src/vec/mod.rs这个文件是Rust标准库中的Vec类型的实现文件。Vec是一个动态大小的数组类型，在内存中以连续的方式存储其元素。
程序计数器（PC，Program Counter Register）。在 JVM 规范中，每个线程都有它自己的程序计数器，并且任何时间一个线程都只有一个方法在执行，也就是所谓的当前方法。程序计数器会存储当前线程正在执行的 Java 方法的 JVM 指令地址；或者，如果是在执行本地方法，则是未指定值（undefined）。
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
这是有关创建定制脚本渲染管道的系列教程的第十部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。
这是关于对象管理系列的第12篇也是最后一篇教程。它涵盖了kill区域的增加和更严格的关卡对象管理。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
选择排序法指每次选择所要排序的数组中的最大值(由大到小排序，由小到大排序则选择最小值)，将这个数组元素的值与最前面没有进行排序的数组元素的值互换。
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
本章将介绍T C P为应用层提供的服务，以及 T C P首部中的各个字段。随后的几章我们在了解T C P的工作过程中将对这些字段作详细介绍。
3.2.0 版本包含许多新功能和改进。本文将重点介绍一些最突出的新功能。有关更改的完整列表，请务必查看发行说明。您还可以观看发布视频，了解 Apache Kafka 3.2.0 中的新功能摘要。
您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
这是有关学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第一篇。在其中，我们将创建一个简单的时钟并对程序进行编程，以使其显示当前时间。你不需要具有Unity编辑器的任何经验，但是假定你一般具有多窗口编辑器应用程序的经验。
您可以查看有关由Cloudera Manager管理的主机的摘要信息。您可以查看所有主机，集群中的主机或单个主机的信息。
可观测性成本正在飙升，因为企业努力通过高性能和 24/7 可用性来提供最佳客户满意度。
卷积神经网络新手指南之二 引言 本文将进一步探讨有关卷积神经网络的更多细节，注：以下文章中部分内容较为复杂，为了保证其简明性，部分内容详细解释的研究文献会标注在后。 步幅和填充 让我们看回之前的转换层
mheap.go文件是Go语言运行时包中（runtime）的一个文件，它的作用是实现Go语言的堆内存管理。具体来说，它定义了mheap结构体和相关的方法，用于在Go语言的运行时环境中跟踪、分配和释放堆内存。
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第14部分。这次，我们重新考虑了使用多个摄像机的渲染，现在添加了post FX。
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本，但它是设计为易于由程序员扩展。
tips：window.onload 和 $(function)异同：两者的功能相同，都是等到页面加载结束之后，再执行内部的代码。但是有一定的区别，主要是window.onload只能定义一次，如果定义多次，后边的会将前边的覆盖掉，$(function)可以定义多次的。
版权说明：本文书写过程中参照了红帽的技术文档；本系列文章中的部分测试代码为红帽公司版权所有，因此不能提供源码文件。
ZK的数据模型是一种树形结构，具有一个固定的根节点（/），可以在根节点下创建子节点，并在子节点下继续创建下一级节点。每一层级用/隔开，且只能用绝对路径（get/work/task1）的方式查询ZK节点，而不能用相对路径。
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