有没有比使用glReadPixels更快的访问帧缓冲区的方法？我需要对帧缓冲区中的一个小矩形渲染区域进行只读访问，以便在CPU中进一步处理数据。性能很重要，因为我必须重复执行此操作。我在网上搜索并找到了一些方法，例如使用像素缓冲区对象和glMapBuffer，但OpenGLES2.0似乎不支持它们。 最佳答案 从iOS5.0开始，现在可以更快地从OpenGLES获取数据。这不是很明显，但事实证明，iOS5.0中添加的纹理缓存支持不仅适用于将相机帧快速上传到OpenGLES，还可以反向使用以快速访问原始像素在OpenGLES纹理中。您
文章目录①.sku在es中存储模型分析②.建立product的索引信息③.nested数据类型场景④.商品上架逻辑⑤.上架商品服务核心代码⑥.上架库存服务核心代码⑦.上架检索服务核心代码⑧.进行上架流程图(重要)①.sku在es中存储模型分析①.需求:上架的商品才可以在网站展示、上架的商品需要可以被检索②.分析:商品上架在es中是存sku还是spu？检索的时候输入名字,是需要按照sku的title进行全文检索的检素使用商品规格,规格是spu的公共属性,每个spu是一样的按照分类id进去的都是直接列出spu的,还可以切换我们如果将sku的全量信息保存到es中(包括spu属性)就太多字段了③.方案
第一步：引入es相关包org.elasticsearch.clientelasticsearch-rest-high-level-client7.16.2org.elasticsearchelasticsearch7.16.2org.springframework.bootspring-boot-starter-data-elasticsearch2.3.12.RELEASE配置链接服务器信息@ConfigurationpublicclassEsConfig{/***配置RestHighLevelClient对象，将该对象交给Spring容器去管理*配置es服务器的ip、port**@retu
所以我一直在尝试使用OpenGLES2.0创建拖尾粒子效果(seenhere)。不幸的是，使这成为可能的OpenGL命令(累积缓冲区)似乎在OpenGLes中不可用。这意味着有必要走很长的路。This主题描述了一种可能的方法来做这样的事情。但是，我对如何将内容存储在缓冲区中以及如何组合缓冲区感到很困惑。所以我的想法是执行以下操作。使用写入纹理的缓冲区将当前帧绘制到纹理中将之前的帧(但已褪色)绘制到另一个缓冲区中。将第1步放在第2步之上。并显示它。保存显示的内容以供下一帧使用。到目前为止，我的理解是缓冲区以与纹理相同的方式存储像素数据，只是使用着色器可以更轻松地绘制缓冲区。所以这个想法可
es关于在集群中特大搜索范围的问题问题描述在大规模的es集群中，如果一次搜索行为，触发的命中的所以太多，或者涉及的分片太多，则会可能存在串行的动作。这会让搜索变得慢N倍。问题发现在对es的agg聚合分析，执行profile分析计划，发现每个分片的执行时间都不长。但是总的执行时间很长。所以怀疑是es中某个环节是串行了。es最佳工作机制为了好描述问题，我以五个节点的集群为案例，假如我们的单个索引的分片数为25个，此时对这个索引的检索效果是最佳的。标准是每个节点5个分片。为什么是每个节点单个索引最多五个分片？这是因为es官方为了保证节点的安全，而去设置的一个限制。一次检索，单个索引在一个节点上命中的
出发点：打开一般npm包package.json你会发现有个main字段，在打开ts的项目包，你会发现增加了fes2015module字段，module字段。这几个字段的却别是什么？怎么针对这些做一些项目的实现及改进？问题一：main、module的区别main字段主要用于npm包的索引文件，在依赖查找时能够直接返回对应的modulename的js文件；module字段则是支持esmodule的索引字段。两者的区别在于esmodule的支持，main一般用于常规的库文件umd格式，在es6的module规范出现后，rollup率先支持了该模式的依赖解析，webpack随后。问题二：怎么把我的包
一、需求ES中的记录只有具体时间的字段格式，需求是按日期以及其他字段嵌套聚合。二、方法1、ES自带的date_histogram2、用script脚本。三、具体解释1、使用date_histogram方式（1）参数"interval"的值赋为"day""format"的值赋为"yyyy-MM-dd"（2）结果key_as_string:日期key：key_as_string从1970年1月1日0时至今经历的毫秒数，所以这个值/1000/3600/24得到天数可以用在方式二。2、使用script（1）代码"script":{ "source":''' Calendarc=Calendar.get
原生es的复杂查询相关依赖复杂查询概述外层查询-SearchSourceBuilder(类)外层查询概述对查询结果进行分页对查询结果进行排序对查询结果字段进行过滤对查询结果进行聚合求年龄的最大值根据年龄进行分组内层查询-QueryBuilder(接口)概述全量查询条件查询多条件查询相关依赖dependency>groupId>org.elasticsearchgroupId>artifactId>elasticsearchartifactId>version>7.17.6version>dependency>dependency>groupId>org.elasticsearch.client
一，产生enrollmenttoken需要再新的ES节点上产生enrollmenttoken，如果是集群，就到其中的1节点上通过命令产生。enrollmenttoken分两个，一个是kibana连接es使用的，另一个是es加入集群使用的。这里我们生成给Kibana使用的token。参考命令如下：#kibana使用的bin/elasticsearch-create-enrollment-token-skibana--url"https://localhost:9200"#node节点使用的bin/elasticsearch-create-enrollment-token-snode具体步骤：[e
单机版可以自己做实验和测试1、进入ES下载目录https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch选择一个自己想安装的版本，我选择的是2、进去选择linux版本3、上传到linux，我上传到了/opt/shan路径 4、解压软件并重命名文件夹为escd/opt/shantar-zxvfelasticsearch-7.17.5-linux-x86_64.tar.gz-C./mvelasticsearch-7.17.5es5、创建用户，Elasticsearch不允许root用户直接运行，所以要创建新用户，我们在root用户
