我正在使用Sendgrid将电子邮件发送到邮件列表，使用X-SMTPAPIheader指定多个收件人。来自Sendgriddocumentation“header必须换行以将行长度保持在72以下。”我正在使用ActionMailer发送电子邮件，并使用headers方法设置X-SMTPAPIheader。为了保持行少于72个字符，我尝试用逗号+换行符+空格替换每个逗号。例如，headers["X-SMTPAPI"]={:to=>['user1@example.com','user2@example.com','user3@example.com','user4@example.com'
快速导航（持续更新中…）Cesium源码解析一（terrain文件的加载、解析与渲染全过程梳理）Cesium源码解析二（metadataAvailability的含义）Cesium源码解析三（metadata元数据拓展中行列号的分块规则解析）Cesium源码解析四（Quantized-Mesh(.terrain)格式文件在CesiumJS和UE中加载情况的对比）目录1.前言2.本篇的由来3.terrain文件的加载3.1更新环境3.2更新和执行渲染命令3.3数据优化3.4结束当前帧4.总结1.前言 目前市场上三维比较火的实现方案主要有两种，b/s的方案主要是Cesium，c/s的方案主要是u
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中，基于Location-BasedService（LBS）业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-LengthEncoding（RLE）设计了一款高效的倒排索引结构，使检索耗时（TP99）降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述，并给出最终灰度验证的结论。1.前言最近十年，Elasticsearch已经成为了最受欢迎的开源检索引擎，其作为离线数仓、近线检索、B端检索的经典基建，已沉淀了大量的实践案例及优化总结。然而在高并发、高可用、大数据量的C端场景，目前可参考的资料并不多。因此
开门见山|拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.16.1|配置存放的目录#存放配置文件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/config#存放数据的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/data#存放运行日志的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/log#存放IK分词插件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/plugins若你使用了moba，直接右键新建即可如上图所示依次类推创建
文章目录概念索引相关操作创建索引更新副本查看索引删除索引索引的打开与关闭收缩索引索引别名查询索引别名文档相关操作新建文档查询文档更新文档删除文档映射相关操作查询文档映射创建静态映射创建索引并添加映射概念es中有三个概念要清楚，分别为索引、映射和文档（不用死记硬背，大概有个印象就可以）索引可理解为MySQL数据库；映射可理解为MySQL的表结构；文档可理解为MySQL表中的每行数据静态映射和动态映射上面已经介绍了，映射可理解为MySQL的表结构，在MySQL中，向表中插入数据是需要先创建表结构的；但在es中不必这样，可以直接插入文档，es可以根据插入的文档（数据），动态的创建映射（表结构），这就
本人是音乐爱好者，从小就特别喜欢那个随着音乐跳动的方框效果，就是这个：arduino上一大把对，我忍你很久了，我就想用mpy做，全网没有，行我自己研究。果然兴趣是最好的老师，我之前有篇博客专门讲音频，有兴趣的可以回顾一下。提到可视化频谱，必然绕不开fft，大学学过这玩意，当时一心玩，老师讲的一个字都么听进去，网上教程简略扫了一下，大该就是把时域转频域的工具，我大mpy居然没有fft函数，奶奶的，先放着。音频信息如何收集？第一种傻瓜式的ADC，模拟转数字，原始粗暴，第二种，I2S库，我之前博客有讲过，数据是PCM编码。然后又去学PCM编码，一学豁然开朗，舒服，以代码为例：audio_in=I2S
我有一个关于配置elasticsearch以连接AWSelasticsearch服务以在生产环境中运行项目的问题。我的gem文件:gem'searchkick'gem'faraday_middleware-aws-signers-v4'gem'aws-sdk','~>2'gem"elasticsearch",">=1.0.15"引用:https://github.com/ankane/searchkick我的config/initializers/elasticsearch.rb文件:require"faraday_middleware/aws_signers_v4"ENV["ELAS
我正在编写一个导入脚本来处理一个可能有数十万行的文件(日志文件)。使用一个非常简单的方法(如下)占用了足够的时间和内存，我觉得它随时都会耗尽我的MBP，所以我终止了这个过程。#...File.open(file,'r')do|f|f.each_linedo|line|#dostuffheretolineendend这个文件特别有642,868行:$wc-lnginx.log/code/src/myimport642868../nginx.log有谁知道处理此文件中每一行的更有效(内存/cpu)方法吗？更新上面f.each_line中的代码只是将正则表达式与该行进行匹配。如果匹配失败，我
我使用antlr和javacc/freecc有一段时间了。现在我需要使用antlr语法编写一堆解析器，但此类解析器需要用rubylang编写。我用谷歌搜索但没有找到。是否有任何采用antlr语法并创建解析器的ruby解析器生成器？如果有很多，您认为哪个是最好的？TIA保罗 最佳答案 您可以使用JRuby轻松逃脱并将您的ANTLR解析器保存在java中。如果PEGs足以胜任你的工作，treetop和更新的citrus是rubyists使用的常用工具。我在研究项目时挖掘的其他解析器是:peggy,Kanocc,Racc.对于
我的代码必须解析Vcard2.1格式。我正在使用vpim(没有其他库)当我运行Vpim::Vcard.decode(data)时出现错误:undefinedmethod`each'for#堆栈跟踪:NoMethodError(undefinedmethod`each'for#):vpim(0.695)lib/vpim/rfc2425.rb:82:in`unfold'vpim(0.695)lib/vpim/rfc2425.rb:308:in`decode'vpim(0.695)lib/vpim/vcard.rb:692:in`decode'app/models/event.rb:71:i
