Ruby 数组是任何对象的有序整数索引集合。数组中的每个元素都与一个索引相关，并可通过索引进行获取。
比如，比较著名的web框架Ruby On Rails，我们正在使用的Fluentd。
Ruby是强类型静态语言，即Ruby中一旦某一个对象被定义类型，如果不通过强制转换操作，那么它永远就是该数据类型，并且只有在Ruby解释器运行时才会检测对象数据类型，它的一切皆为对象（包括 nil 值对象），可以通过调用内置class属性来获取该对象的具体数据类型。对于 Ruby 而言，所有类型都继承自 Object 类(根类为 BasicObject)。
Ruby语言中，以对象为基本单位，可以说所有的元素都是对象。按照之前对于面向对象程序的理解，对象是指包含了特定属性和方法集合的一组程序。对象由类来定义，具体的表现为对象实例。也就是说，对象是类的实例化[2]。
ruby的数组基本使用，跟c#中的数组比起来，最不习惯的区别在于允许负索引（跟javascript到有几分相似） arr=[3,4,5,6,7,8,9] puts arr[0] # 3 puts arr.first # 3 puts arr[arr.length-1] # 9 puts arr[arr.size-1] # 9 puts arr.last #9 puts arr[-1] #9，下标为-1，即相当于取最后一个元素 puts arr[-2] #8，倒着取第二个数 print arr[1..
>>> courses = ['Linux', 'Python', 'Vim', 'C++']
Go 语言数组的长度是不可变的，也就无法数组中添加元素，Go 提供了另一种长度可变的数组，既切片（动态数组），切片可以进行追加元素，相比数组来说更加灵活。
Go 语言提供了数组类型的数据结构。 数组是具有相同唯一类型的一组已编号且长度固定的数据项序列，这种类型可以是任意的原始类型例如整形、字符串或者自定义类型。
Logstash用{}来定义区域。区域内可以包括插件去预定义，可以在一个区域内定义多个插件。插件区域则可以定义键值对来设置。示例：
许多人不停抱怨 Ruby 运行缓慢。诚然，它的确不如人意，然而这并非致命伤，因为问题的根源在于你的数据库速度缓慢，成为了瓶颈。因此，这个标题也可以改为 “Ruby 虽慢，但对你而言无关紧要”。
文章背景： 在实际开发中，经常需要将一组（不只一个）数据存储起来，以便后边的代码使用。在VBA中有使用数组，可以把多个数据存储到一起，通过数组下标可以访问数组中的每个元素。Python 中没有数组，但是加入了更加强大的列表（list）。下面就对列表的内置方法进行介绍。
这篇文章引用的是2014年2月3日的innodb_ruby 0.8.8版本。 在《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来描述InnoDB的内部结构，它提供了这篇文章中用到的所有图表。在对innodb_ruby的快速介绍一文中，我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 在InnoDB索引页的物理结构中描述了InnoDB索引页的物理结构。现在，我们将通过一些实际示例来研究InnoDB如何在逻辑上构造索引。
看到文章Zip operator in Linq with .NET 4.0， Enumerable#zip是Ruby 1.8开始出现的特性，.NET 4/Silverlight 4也有这样的特性。与 Ruby 类似，Enumerable 同样关注你的感受，它为一些行为提供了多个名称。这主要是为了降低学习难度： 你可以根据你的技术背景选择熟悉的名称。 将两个序列按照顺序配对合并（想像一下拉链拉上的情形）为一个包含一序列元组的数组。 元组由每个原始序列的具有相同索引的元素组合而成，在System.Linq命名
github地址： https://github.com/ankane/dexter
Java中的List是一种非常常见的集合类型，它可以容纳多个元素，并且可以动态地添加、删除和修改其中的元素。在本文中，我们将详细介绍Java中的List，包括List的特点、常用方法和使用注意事项。
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
这篇文章是基于2014年2月3日的innodb_ruby 0.8.8版本。 在《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部，它提供了这篇文章中用到的图表。稍后，在对innodb_ruby的快速介绍中，我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 InnoDB索引页的物理结构在《InnoDB索引页的物理结构》一文中进行了描述，逻辑结构在《InnoDB的B+树索引结构》中进行了描述，行记录的物理结构在《InnoDB的行记录的物理结构》一文中进行了描述。现在我们将详细对“page directory”结构进行探讨，这个结构在之前已经出现过几次了，但还没有详细说明。 在这篇文章中，只考虑了紧凑行格式(用于Barracuda 表格式)。
关键时刻，第一时间送达！ 自从我观看了Gary Bernhardt所推崇的视频以后，就对某些编程语言的怪异表现着迷了。一些编程语言比其他语言有更多令人感到意外的表现。例如：有一整本关于Java语言的书，专门介绍它的边界类（Edge）及一些特性。相应的，对于C++语言我们可以参考它的标准规范，花上200美元即可。 下面是我最喜欢的内容，是一些令人感到惊讶、搞笑的内容，还有一些像是魔咒。一般来说，使用这些有着特殊行为的代码被认为是邪恶的，因为你的代码不应该给人带来惊讶的感觉。如果你执意要去做下面这些愚蠢行为的话
这篇文章示例代码比较多， Java 程序员可以看到一些 Ruby 相关语法和使用，Ruby 程序员可以看看 Java 的基本语法和使用方法，本文比较长，将近万字左右，预计需要十几分钟，如果有耐心读完文章的话，你将获得和了解：
本篇文章是100天"学习Golang"系列文章的第10篇，主要介绍了Go语言中的数组以及数组的语法、多维数组、数组是值类型等内容。通过阅读本篇文章，读者能够了解到如何在Go语言中定义和使用数组，并掌握一些实用的代码技巧。
DumpHeaderMap就是一个工具，其作用就是将.hmap文件中的内容解析展示出来。
Go 不是一种很简单的编程语言。尽管它的许多方面都很简单：语法很简单，大多数语义也很简单。然而，语言不仅仅是语法，我们希望利用它编写出实用的代码。利用 Go 编写有用的代码并不总是那么容易。
LinkedIn是一个社交网络，为专业人士。它是建立使用开源产品。他们赞助了很多开源的项目。这里是LinkedIn所使用的开源产品的列表。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
许多开发人员喜欢 Ruby 编程语言，因为它具有丰富的标准实用程序库。例如，Ruby中的数组有大量的方法。
innodb_ruby是jeremycole的一个用于分析Innodb相关结构的一个程序，也是非常方便我们研究Innodb的结构的工具。 1. 工具安装
创建列表subject = ["Liunx","python","web","java"]
操作系统版本：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)，默认的yum源安装后ruby的版本是2.0 ,而innodb_ruby需要2.2及以上版本，因此修改yum源，再安装指定高版本
在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
更多内容请见原文，原文转载自： https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/120615596
本文基于2014年3月innodb_ruby的0.8.8版本。 在前文《学习innoDB核心之旅》中，我在innodb_ruby的项目中引入了一个新的库和命令行工具。现在我来展示一下他的一些功能。我不会尝试解释所有公开的innoDB结构，因为那会让演示偏离我的本意。我们稍后会再来介绍这些结构。
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
于是elasticsearch提供了可以直接和数据库关联，并且自动根据数据库中的数据更新索引logstash。
智慧工地安全着装识别系统通过python+opencv网络模型AI视频分析技术，智慧工地安全着装识别系统对现场物体的不安全状态以及人员的不安全行为（不按要求着装）进行自动实时分析。由于Python 较为简单，一般无法进行复杂的后端搭建，所以该语言通常用来进行一些简单的文本处理、数据处理等操作。按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
字符串就是一系列字符。在Python中，用引号括起的都是字符串，其中引号包括单引号和双引号。这种灵活性能够在字符串中包含引号和撇号，如：
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部，它提供了这篇文章中用到的图表。稍后，在对innodb_ruby的快速介绍中，我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 在InnoDB索引页的物理结构中描述了InnoDB索引页的物理结构，在InnoDB的B+树索引结构中描述了InnoDB的逻辑结构。现在我们将详细了解这些页面中使用的记录的物理结构。 在这篇文章中，只考虑了紧凑行格式(用于Barracuda表格式)。
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
sorted sets 是 Redis 类似于 SortedSet 和 HashMap 的结合体，一方面它是一个 set，保证了内部 value 的唯一性，另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score，代表这个 value 的排序权重。内部使用 HashMap 和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。sorted sets 中最后一个value被移除后，数据结构自动删除，内存被回收。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
本文实例讲述了php数组函数array_push()、array_pop()及array_shift()简单用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Lua 是一种来自巴西的小型编程语言，并且是唯一来自巴西并在全球产生重大影响的技术。
es存储数据索引需按照天进行分割，即logstash 每天00:00生成新的索引，观察发现logstash默认情况下生成新的索引的时间为每天的 08:00 时，导致第二天的数据会被存储到前一天索引中（kibana 查询不受影响）。分析发现 logstash 生成索引文件名中的日期是从@timestamp字段的值中获取，默认为UTC时间。
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
在百度站长工具中有一中方式向百度搜索引擎提交链接的方式，就是主动推送，这个方式应该和发布文章合并到一起，当文章生成保存到数据库之后，即文章发布成功，应该自动生成链接推送到百度搜索引擎，这样方便百度的收录。在百度的站长工具中有提交方式，如下图所示。
上图中用红色圈中的部分，就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看，命令如下。
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