8年ES运维经验整理出的Elasticsearch运维手册修改密码查看pendingtask仅允许系统索引自动创建verboseheadersElasticsearch磁盘占用大于95%时将所有索引置为只读关闭水位线查看只读索引索引只读状态重置重新分配失败的分片机械盘并发度调整加速集群recovery加速reblance,调整节点并发恢复数reroute强制分配丢失的分片

目录scoreboard.pygame_functions.pygame_functions.py14.3.8显示等级game_stats.pyscoreboard.pyscoreboard.pyscoreboard.pygame_functions.pygame_functions.pyalien_invasion.py14.3.9显示余下的飞船数ship.pyscoreboard.py 我们将最高得分圆整到最近的10的整数倍（1），并添加了用逗号表示的千分位分隔符（见2）。然后，我们根据最高得分生成一幅图像（见3），使其水平居中（见4），并将其top属性设置为当前得分图像的top属性（见5

目录12.2.3在OSX系统中安装Pygame12.2.4在Windows系统中安装Pygame12.3开始游戏项目12.3.1创建Pygame窗口以及响应用户输入首先，我们创建一个空的Pygame窗口。使用Pygame编写的游戏的基本结构如下：alien_invasion.py12.3.2设置背景色alien_invasion.py12.3.3创建设置类settings.pyalien_invasion.py12.4添加飞船图像12.4.1创建Ship类ship.py往期快速传送门👆（在文章最后）：感谢大家的支持！欢迎订阅收藏！专栏将持续更新！12.2.3在OSX系统中安装Pygame要安装

目录​编辑14.1.5将Play按钮切换到非活动状态game_functions.py14.1.6隐藏光标game_functions.pygame_functions.py14.2提高等级14.2.1修改速度设置settings.pysettings.pysettings.pygame_functions.py14.2.2重置速度game_functions.py14.3记分game_stats.py14.3.1显示得分scoreboard.pyscoreboard.pyscoreboard.py往期快速传送门👆（在文章最后）：感谢大家的支持！欢迎订阅收藏！专栏将持续更新！14.1.5将Pl

free和meminfo查看内存情况。linux的内存情况我们通常使用free命令来查看$free-mtotalusedfreesharedbufferscachedMem:9253885372527207-/+buffers/cache:153771Swap:99099proc文件系统中的meminfo文件包含关于系统对内存使用情况的信息。free命令就是读取这个文件来呈现当前系统包含物理内存和SWAP内存在内的空闲内存和已使用内存。$cat/proc/meminfoMemTotal:947732kB//总的可以使用的RAM大小，物理内存减去部分保留位和内核二进制代码。MemFree:550

目录13.4.4向下移动外星人群并改变移动方向game_functions.pyalien_invasion.py13.5射杀外星人13.5.1检测子弹与外星人的碰撞game_functions.pyalien_invasion.py13.5.2为测试创建大子弹13.5.3生成新的外星人群game_functions.pyalien_invasion.py13.5.4提高子弹的速度settings.py13.5.5重构update_bullets()game_functions.py13.6结束游戏13.6.1检测外星人和飞船碰撞game_functions.pyalien_invasion.

目录：导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结（尾部小惊喜）前言GitFlow工作流简介Gitflow工作流定义了一个围绕项目发布的严格分支模型，它会相对复杂一点，但提供了用于一个健壮的用于管理大型项目的框架，非常适合用来管理大型项目的发布和维护。贯穿整个开发周期，master和develop分支是一直存在的，master分支可以被视为稳定的分支，而develop分支是相对稳定的分支。特性开发会在feature分支上进行，发布会在

导语上篇博客：Text2SQL学习整理（四）将预训练语言模型引入WikiSQL任务简要介绍了两个借助预训练语言模型BERT来解决WIkiSQL数据集挑战的方法：SQLOVA和X-SQL模型。其中，借助预训练语言模型的强大表示能力，SQLOVA已经超越了人类表现。而X-SQL则更进一步，使用MT-DNN取得了比SQLOVA更好的效果。本篇博客将为大家介绍另一个使用预训练模型的方法：HybridSQL。HybridRankingNetworkforText-to-SQLHybridSQL认为，之前的工作揭示了WikiSQL上Text-to-SQL的几个主要挑战如下:(1)如何融合来自NL问题和表模

目录​编辑10.1.6包含一百万位的大型文件pi_string.py10.1.7圆周率值中包含你的生日吗10.2写入文件10.2.1写入空文件write_message.pyprogramming.txt10.2.2写入多行10.2.3附加到文件write_message.pyprogramming.txt10.3异常10.3.1处理ZeroDivisionError异常division.py10.3.2使用try-except代码块10.3.3使用异常避免崩溃division.py往期快速传送门👆（在文章最后）：感谢大家的支持！欢迎订阅收藏！专栏将持续更新！10.1.6包含一百万位的大型文件

文章目录[C3向量]一.n维向量的定义及其运算1.向量的定义及其线性运算2.线性组合与线性表出线性表出的一些等价命题3.向量组等价行向量组等价和列向量组等价矩阵等价和向量组等价二.向量组的线性相(无)关性1.线性相关性定义2.线性相关性的判定定理3.一些重要的定理与结论4.几何上的表现三.极大无关组与向量组的秩1.极大无关组的定义2.极大无关组的性质3.向量组的秩与矩阵的秩之间的关系四.内积与施密特正交化1.向量的内积(1)内积的定义(2).向量的长度(3)两向量的夹角2.标准正交向量组(1)定义（2）施密特正交化方法（3）正交矩阵五.n维向量空间1.向量空间及子空间(1)向量空间(2)子空间