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用户界面分页浅分页（<1000条）：使用from/size无限滚动：使用search_after或PIT数据导出小数据量：使用from/size大数据量：使用scroll或异步搜索实时数据要求需要实时数据：使用search_after需要一致性视图：使用PIT。
之前搭建过seleniumgrid的分布式环境，今天我们再来搭建一次Jenkins的分布式环境：jenkins-slaveJenkins的Master-Slave分布式架构主要是为了解决Jenkins单点构建任务多、负载较高、性能不足的场景。Master-Slave相当于Server和Agent的概念。Master提供web接口让用户来管理job和Slave，job可以运行在Master本机或者被
jenkins使用Role-based Authorization Strategy插件管理视图任务权限
Jenkins连接gitlab显示401报错
GIT_REPO = 'git@gitee.com:wf2023/test-jenkins.git'// Git 仓库 SSH 地址。DOCKER_IMAGE_NAME = 'my-springboot-app:latest'// 镜像名:标签。DOCKER_CONTAINER_NAME = 'my-springboot-app'// 容器名。echo "🌐 访问地址：http://localh
这套系统现在跑得贼溜，但联调阶段简直是地狱模式——视觉坐标系和机械臂坐标系得做旋转补偿，码垛机的托盘尺寸突然变更导致位置重算，还有最要命的通讯丢包问题。两台PLC1215配TP700触摸屏，带着基恩士视觉、ABB机械臂、四台G120变频器还有伺服轴蹦迪，这酸爽必须记录下。这种混编模式充分发挥各自优势——逻辑控制用梯形图直观，算法计算用SCL高效。注意工艺对象的状态位处理，Execute信号必须用到
AI在移动端测试中的角色正从辅助工具转变为自主测试代理，具备自主决策、跨应用协同和持续学习能力。最佳实践包括AI驱动的测试用例生成、自愈测试框架、多模态分析及开源框架应用。本土化适配需针对鸿蒙系统、微信小程序等特殊场景优化。未来将向AI测试数字孪生、LLM需求翻译等方向发展，但面临数据隐私、工具链整合等挑战。人机协同是当前最优模式，AI作为智能协作者提升测试效率和质量。
：AI不是要取代测试工程师，而是让工程师从“重复扫描者”蜕变为“安全架构师”。掌握AI工具的使用逻辑、理解其局限、构建人机协同流程，将是未来三年测试岗位的核心竞争力。
Spring boot集成elasticsearch
Gradio 是一个快速构建机器学习模型网页界面的工具。本文展示了如何使用 Gradio 为基于 Elasticsearch 和 DeepSeekR1 的 RAG 问答系统创建交互式界面。代码示例演示了如何设置 Elasticsearch 连接、处理语义搜索查询，并通过 OpenAI 接口生成回答。通过简单的 Gradio 界面，用户可以输入关于《爱丽丝梦游仙境》的问题，系统会从书中检索相关段落并
或者它 可能有一百个数据节点、三个单独的主节点，以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引（以及上万个分片）。这种情况Elasticsearch集群所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。这种情况Elasticsearch集群至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。这种情况Elastics
也可以用 Elasticsearch 替代 MySQL 进行模糊查询，原理差不多：在 ES 索引里存分词后的加密结果，再用 term query 查就行了。我们可以在数据库里实现跟程序一样的加密/解密算法，比如用 AES。核心思想就是：在原数据加密前，先把它分词，然后把每个分词分别加密，单独存下来，查的时候只查这些加密后的分词。存进扩展字段 phone_index，用英文逗号拼接也行。
groovy复制// 在 "Pipeline" 部分的脚本框中直接编写pipeline {agent anystages {steps {
摘要：人工智能技术正推动智慧医疗发展，电子病历的结构化处理成为关键。本文探讨DeepSeek模型在电子病历处理中的创新应用，通过自然语言理解、知识图谱构建和逻辑推理，将非结构化病历转化为结构化诊断建议模板。研究涵盖技术原理、核心架构、应用价值及实施挑战，展示其在提升诊疗效率、规范医疗行为方面的潜力。同时指出数据质量、伦理法律等现实挑战，提出"AI辅助医生"的定位原则。随着技术发
摘要：圣诞老人采用Elasticsearch技术栈替代传统纸质档案，使用escli-rs命令行工具高效管理全球儿童礼物派送数据。该工具支持快速查询、脚本自动化、CSV导出和智能补全功能，帮助圣诞老人在飞行途中也能轻松查询乖巧名单和礼物偏好。通过.env配置安全连接后，精灵们成功将儿童数据批量导入Elasticsearch集群，使圣诞物流系统实现现代化升级。工具内置的--help功能让复杂的API操
按i进入插入模式，就可以编辑了，编辑完按ESC退出编辑模式，输入:,进入底行模式，再输入wq强制保存并退出，这些命令不懂的话去学下liunx基础。可以进行索引的创建、文档的增删改查等操作。Kibana是ES的一个图形化操作工具，也可以使用es-head，这里我本人使用的是es-head，因此我讲的也是es-head安装。其中的高亮显示是在ES7.9.x版本才有的好像，我在ES7.7版本显示报错，有
如果发现有大量来自不该出现的 IP 的请求，或者有不正常的索引操作（比如删除、大规模导出），立马拉响警报。它会记录所有对集群的请求，包括谁、在什么时候、干了什么操作。如果你还在用 HTTP 访问 ES 或 Kibana，就是在裸传数据和密码。以下是针对 ES 用户，无论版本新旧，你必须立即检查和执行的几个技术动作。如果你还在用 5.X、6.X 这种老掉牙的版本，你面对的安全风险是。安全功能默认是开
【代码】.net 8 添加swagger以及批量index，批量删除 elasticsearch。
这里只做演示和介绍，如果只需要了解在Java中使用可跳过，去看第四部分，但是这些还是很有必要了解一下。Docs。
SpringBoot整合ElasticSearch实现高效搜索功能。通过Maven引入依赖，配置ES连接信息，创建实体类映射索引，定义Repository接口实现基础CRUD，编写Service层处理业务逻辑，并利用ElasticsearchRestTemplate实现高级搜索（多条件组合、范围查询、聚合统计）。文章详细展示了从环境搭建到API开发的完整流程，包括中文分词配置、版本兼容等常见问题解
由 Spring 提供，是 Spring 在 ES 官方接口基础之上的二次封装，使用简单，易于上手；缺点是更新太慢，SpringBoot 2.2.x 才提供对 es7.x 的支持，版本关联性很大，不易维护；不过在此还是讲一下 starter 启动器下的 集成步骤，万一官方更新速度加快了呢。Java High Level Rest Client方式 去集成 Elasticsearch（这个是目前公司
Write-Host "[$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')] 当前目录: $(Get-Location)"Write-Host "[$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')] 安装 vuedraggable..."Write-Host "[$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:
实现向量实时生成，保持数据与向量的一致性。：实际部署时建议结合。
安全运营仪表盘是安全团队监控和分析安全事件的核心工具，它能实时可视化威胁数据、日志和指标，帮助快速响应入侵、异常行为等风险。Grafana作为一个开源数据可视化平台，支持多种数据源（如Elasticsearch、Prometheus），可轻松构建高效的安全仪表盘。通过Grafana构建安全运营仪表盘，团队能实现高效可视化，提升威胁响应速度。：该面板能实时显示异常，如果事件率超过阈值，Grafana
本文介绍了基于Java和LangChain开发大语言模型应用的基础知识。LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架，支持Python、JavaScript和Java（通过LangChain4j）。文章详细讲解了语言模型的基础概念、提示词工程、词向量等核心知识，并展示了如何使用LangChain4j的关键模块，包括模型输入输出、内存管理、文档检索等功能。此外，还介绍了如何构建更复杂的链式调用
摘要：本文从技术特性、生态成熟度、市场采用情况等维度对主流Java框架进行客观分层评价。SpringBoot凭借完善生态和稳定性稳居顶流；Quarkus、Micronaut、Vert.x凭借云原生优势跻身一线；Helidon、Javalin等特色框架适合特定场景；Play、Grails等存在感较弱；Struts2、JSF等传统框架已逐渐淘汰。评价强调技术选型需结合具体需求，没有绝对优劣之分。数据指
通过 libcurl 和 nlohmann/json，C++ 可以高效调用 Elasticsearch 的 REST API，实现索引管理、文档 CRUD 和聚合分析。示例代码展示了如何在商品管理场景中集成 Elasticsearch，测试代码确保功能正确性。虽然 C++ 没有官方客户端，但 REST API 的通用性使其易于扩展。如果你有更具体的需求（如复杂查询、集群管理、性能优化），请提供细节
$ \text{推荐分片数} = \lceil \frac{\text{日增数据量(GB)} \times 30}{50} \rceil $$定期审计，结合 Curator 工具自动优化历史索引分片分布。
重启docker容器。
关于以上方案，有一点还要进行特别说明，那就是项目中测试用例之前必须是相互独立的。保持Case独立性我认为是很有必要的，每一个 Test Case 应该只测试一种场景，根据case复杂程度，不同场景同样可大可小，但不能相互影响。当我们有随机的跑其中某个Case或乱序的跑这些Cases时，测试的结果都应该是准确的。Suite level和Directory level同样要注意独立性的问题。保持Cas
Elasticsearch Bulk API 实战指南 摘要：本文详细介绍了Elasticsearch批量操作API（Bulk API）的核心原理和Java实现。通过对比单条写入与批量操作的性能差异，展示了Bulk API在处理大规模数据时的显著优势（吞吐量提升10-100倍）。文章包含四大实战场景： 批量索引文档：通过Java API Client实现高效数据导入 混合操作：在单个请求中组合in
本文是Elasticsearch查询DSL API的完整指南，从基础到高级应用全面讲解了如何使用DSL进行高效数据检索。文章首先介绍了DSL的核心价值，然后详细解析了基础查询语法和核心查询类型（布尔查询、范围查询、KNN向量搜索）。进阶部分涵盖了复杂查询组合、性能优化技巧和边界处理。最后还介绍了聚合查询等高级功能。全文通过丰富示例（如电商搜索场景）演示实际应用，帮助开发者快速掌握Elasticse
要在 CentOS 9 上安装 Elasticsearch 7.6，你需要遵循以下步骤。Elasticsearch 7.6 是一个相对较旧的版本，因此在 CentOS 9 上安装它可能需要一些额外的步骤，特别是考虑到 CentOS 9 基于较新的操作系统（例如 Rocky Linux 9）和一些依赖库的变动。由于 Elasticsearch 的发行版不再直接提供 RPM 包，你可以从 Elasti
本文介绍了Elasticsearch分词器的配置方法和应用场景。主要内容包括：1）分词器配置通过elasticsearch-settings.json文件实现，包含analyzer和filter两部分，可自定义拆分工具和过滤规则；2）索引分词器和搜索分词器的区别在于前者侧重细粒度拆分以提高召回率，后者根据需求灵活控制粒度以提升精确度；3）三种典型配置组合对比分析：索引细+搜索细适合模糊搜索，索引细
摘要：Elasticsearch节点启动失败，日志显示"UnrecognizedVMoption'UseAVX=2'"错误
余弦相似度是一种常用的相似度度量方式，它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来评估相似度，公式为：$\cos \theta = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{|\mathbf{A}| |\mathbf{B}|}$，其中$\mathbf{A}$和$\mathbf{B}$是两个向量，$\cdot$表示点积，$|\cdot|$表示向量的范数。余弦相似度范围在$[-1,
ElasticSearch讲义-复合查询
本文介绍了Elasticsearch 7.8.0版本在Linux和Windows系统下的安装部署方法。主要内容包括：Linux单机安装（创建用户、修改配置文件、启动验证）、Linux集群部署（节点配置、集群参数设置）以及Windows单机安装的基本步骤。重点讲解了Linux环境下的系统配置优化，如修改文件描述符限制、虚拟内存设置等，并提供了详细的命令操作和配置文件修改示例。集群部署部分详细说明了节
本文介绍了如何使用Go语言的Elasticsearch客户端库进行ES操作。主要内容包括：1) 配置初始化Typed Client；2) 创建索引并定义字段映射；3) 文档的增删改查操作；4) 构建类型安全的搜索查询；5) 执行聚合分析；6) 性能优化建议。重点说明了Typed API如何通过类型系统避免手写JSON字符串，提供编译期检查，同时推荐了单例客户端、批量写入等最佳实践。该方案能在保证代
Linux系统安装Elasticsearch命令指南
解决jdk版本问题，直接使用es自带的jdk。
在请求参数或者请求体JSON中，都支持使用false来描述boolean值false，使用true来描述boolean值true。所有的REST API都支持在原生的JSON number基础之上，将numbered parameters作为字符串来提供。| 2001-03-01 00:00:00(2001.02.01加上1个月，再向下舍入到最近一天) |REST参数（使用HTTP时，映射到HTT
在 Kubernetes（K8s）集群中，故障排查是运维的关键环节。日志收集帮助捕获应用和系统的运行时信息，而链路追踪（Trace）则用于可视化请求在微服务间的流转路径。K8s 中，Pod 日志通常输出到 stdout/stderr，需通过日志收集器聚合到中央存储（如 Elasticsearch），便于查询和分析。实践中，建议从小规模测试开始，逐步优化配置。如果您有具体场景（如特定错误代码），可提
【代码】ES安装常见使用与安装。
摘要 本文通过一个电商平台Jenkins自动化部署失败案例，详细分析了CentOS 8系统下常见的401仓库认证错误及其解决方案。故障分析表明，CentOS 8生命周期结束导致官方仓库不可用是根本原因。文章提供了三阶段解决方案：1) 修复CentOS 8仓库配置，切换到Vault归档仓库；2) 优化软件安装过程，采用多重回退机制；3) 改进Nginx部署策略，实现灵活配置。这些方法不仅解决了当前问
两种方式均可实现完整 CRUD 操作，8.x 用户建议优先使用新 Java API Client 以获得更好的类型安全和流畅 API 体验。（8.x 版本后新增）。以下分别介绍两种方式的使用方法。
Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，广泛应用于日志分析、性能监控和复杂搜索等场景。通过引入自然语言处理中的嵌入技术，可以提升Elasticsearch在相似度搜索和文本匹配中的精度。
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