Elasticsearchrest-high-level-client基本操作本篇主要讲解一下rest-high-level-client去操作Elasticsearch,虽然这个客户端在后续版本中会慢慢淘汰,但是目前大部分公司中使用Elasticsearch版本都是6.x所以这个客户端还是有一定的了解前置准备准备一个SpringBoot环境2.2.11版本准备一个Elasticsearch环境我这里是8.x版本引入依赖elasticsearch-rest-high-level-client7.4.21.配置依赖注意:我使用的是springboot2.2.11版本,它内部的elasticsea
Elasticsearchrest-high-level-client基本操作本篇主要讲解一下rest-high-level-client去操作Elasticsearch,虽然这个客户端在后续版本中会慢慢淘汰,但是目前大部分公司中使用Elasticsearch版本都是6.x所以这个客户端还是有一定的了解前置准备准备一个SpringBoot环境2.2.11版本准备一个Elasticsearch环境我这里是8.x版本引入依赖elasticsearch-rest-high-level-client7.4.21.配置依赖注意:我使用的是springboot2.2.11版本,它内部的elasticsea
对于logback的模板来说，我们是可以自定义的，同时它也提供了一些公开的常量，比如%level,%thread这些，我们如果希望自定义这些常量，需要实现ClassicConverter抽象类，重写它的convert方法。系统变量%thread当前线程%d{yyyy-MM-ddHH:mm:ss.SSS}当前日期时间%level日志级别%msg日志主体%n换行自定义变量ClassicConverterClassicConverter对象负责从ILoggingEvent提取信息，并产生一个字符串。例如，LoggerConverter，它是处理“%logger”转换符的转换器，它从ILoggingE
对于logback的模板来说，我们是可以自定义的，同时它也提供了一些公开的常量，比如%level,%thread这些，我们如果希望自定义这些常量，需要实现ClassicConverter抽象类，重写它的convert方法。系统变量%thread当前线程%d{yyyy-MM-ddHH:mm:ss.SSS}当前日期时间%level日志级别%msg日志主体%n换行自定义变量ClassicConverterClassicConverter对象负责从ILoggingEvent提取信息，并产生一个字符串。例如，LoggerConverter，它是处理“%logger”转换符的转换器，它从ILoggingE
java-leveldeadlock如下代码可以模拟java死锁。注意：当出现死锁时，应用程序是无响应的。错误信息：FoundoneJava-leveldeadlock:============================="Thread-1":waitingtolockmonitor0x000000001c773158(object0x000000076bbc06b8,ajava.util.concurrent.ConcurrentHashMap),whichisheldby"Thread-0""Thread-0":waitingtolockmonitor0x000000001c7745
java-leveldeadlock如下代码可以模拟java死锁。注意：当出现死锁时，应用程序是无响应的。错误信息：FoundoneJava-leveldeadlock:============================="Thread-1":waitingtolockmonitor0x000000001c773158(object0x000000076bbc06b8,ajava.util.concurrent.ConcurrentHashMap),whichisheldby"Thread-0""Thread-0":waitingtolockmonitor0x000000001c7745
关于torch.cat()与torch.stack()整理代码中一直使用torch.cat()和torch.stack()进行tensor维度拼接，花点时间整理下。方便使用🤷♂️：1.用法torch.cat():用于连接两个相同大小的张量torch.stack():用于连接两个相同大小的张量，并扩展维度见代码示例更清晰：importtorcha=torch.tensor(torch.arange(10)).reshape(3,3)b=torch.tensor(torch.arange(10,100,10)).reshape(3,3)print(a)Out[7]:tensor([[1,2,3]
关于torch.cat()与torch.stack()整理代码中一直使用torch.cat()和torch.stack()进行tensor维度拼接，花点时间整理下。方便使用🤷♂️：1.用法torch.cat():用于连接两个相同大小的张量torch.stack():用于连接两个相同大小的张量，并扩展维度见代码示例更清晰：importtorcha=torch.tensor(torch.arange(10)).reshape(3,3)b=torch.tensor(torch.arange(10,100,10)).reshape(3,3)print(a)Out[7]:tensor([[1,2,3]
前端用get或者post请求方式请求后端数据交互，由于后台开始没有成功接收到数据，于是我把请求的数据类型改为json类型数据，结果浏览器控制台报错为400错误:后台报错为：Note:furtheroccurrencesofHTTPrequestparsingerrorswillbeloggedatDEBUGlevel.java.lang.IllegalArgumentException:Invalidcharacterfoundintherequesttarget[/test1?0=[%7B%22address%22:%22%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%B8%82%E6%99%A
前端用get或者post请求方式请求后端数据交互，由于后台开始没有成功接收到数据，于是我把请求的数据类型改为json类型数据，结果浏览器控制台报错为400错误:后台报错为：Note:furtheroccurrencesofHTTPrequestparsingerrorswillbeloggedatDEBUGlevel.java.lang.IllegalArgumentException:Invalidcharacterfoundintherequesttarget[/test1?0=[%7B%22address%22:%22%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E5%B8%82%E6%99%A
