目录一、安装ElasticSearch二、安装IK插件三、安装kibana四、文件上传五、遇到问题一、安装ElasticSearchElasticSearch是一个开源的分布式全文搜索引擎，采用Java编写。它可以轻松地处理大规模数据并提供实时搜索和分析能力。它的设计目标是使数据的存储、检索和分析变得简单，可扩展和快速，并且可以垂直和水平扩展。Elasticsearch通常用于构建应用程序、网站和企业搜索引擎。它也被广泛用于日志分析、安全信息和业务分析、监视和可视化等场景。ElasticSearch下载地址：https://artifacts.elastic.co/downloads/elas

文章目录Elasticsearch如何支持多租户架构？01隔离方式1索引隔离2集群隔离3基于路由的隔离02配置示例1.索引隔离配置2.基于路由的隔离配置03实现原理04权限控制1.定义角色2.分配用户角色05安全性考虑06总结Elasticsearch如何支持多租户架构？Elasticsearch支持多租户架构的方式灵活多样，可以通过多种策略来实现数据隔离和权限控制。多租户架构是指在一个物理实例上支持多个逻辑上独立的租户，每个租户都有自己的数据和配置，而彼此之间相互隔离。以下将详细描述Elasticsearch如何支持多租户架构，包括不同的隔离方式、配置示例以及相关的实现原理。01隔离方式在E

目录一、背景二、依赖三、配置1、ehcache3配置2、redisson配置四、代码实现1、本地缓存使用2、Redisson发布订阅五、测试效果1、启动效果2、本地缓存测试：第一次取数据库，第二次取本地缓存3、消息订阅本地缓存更新测试六、参考文档一、背景使用ehcache3+redisson，实现本地缓存配置管理及分布本地缓存更新方案。项目使用springboot3.1.7gradle8.5。核心逻辑：采用redisson发布订阅模式同步变更消息。二、依赖implementation'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis

 博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式解了近今年学校招生信息流程，人工处理Office中的Excel软件和Access软件已经不能满足现今大量本科生招生的需要。高校人工电话咨询回答的方式获取

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SpringBoot各版本对应的JDK如下：SpringBoot2.5.x：->JDK16及以上版本。SpringBoot2.4.x：->JDK11及以上版本。SpringBoot2.3.x：->JDK8及以上版本，建议使用JDK11及以上版本。SpringBoot2.2.x：->JDK8及以上版本，建议使用JDK11及以上版本。SpringBoot2.1.x：->JDK8及以上版本。SpringBoot2.0.x：->JDK8及以上版本。SpringBoot1.5.x：->JDK7及以上版本。SpringBoot1.4.x：->JDK7及以上版本。SpringBoot1.3.x：->JDK7

在Delphi中使用Python有很多好处，可以扩展Delphi的功能并利用Python强大的科学计算和数据分析库。但是，为了将Python集成到Delphi中，我们需要安装PythonforDelphi(P4D)组件套件。在这篇博客中，我将介绍如何使用Git安装P4D组件套件。步骤1：下载并安装Git程序Git是一个流行的版本控制系统，可以帮助您管理和跟踪代码的变化。在安装P4D之前，您需要下载并安装Git程序。您可以从Git官网下载最新版本的Git程序，并按照安装向导进行安装。步骤2：设置Delphi中的Git设置在安装Git之后，您需要在Delphi中设置Git路径。打开Delphi，选

目录在鸿蒙应用开发中，要集成文心一言或GPT功能，可以按照以下步骤进行：案例分析：在鸿蒙应用开发中，要集成文心一言或GPT功能，可以按照以下步骤进行：了解文心一言或GPT功能：首先要对文心一言或GPT功能有一定的了解，包括其功能特点、使用方式、接口文档等。创建应用项目：在鸿蒙开发IDE中创建一个新的应用项目，设置项目名称、包名等基本信息。导入相关依赖：在应用项目的build.gradle文件中导入相关的依赖库，以便在代码中使用文心一言或GPT功能。具体的依赖库可以参考文心一言或GPT的官方文档。编写代码逻辑：在应用的代码中，根据文心一言或GPT的接口文档，编写相关的代码逻辑来调用其功能。例如，

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作者：ChrisHegarty任何向量数据库的核心都是距离函数，它确定两个向量的接近程度。这些距离函数在索引和搜索期间执行多次。当合并段或在图表中导航最近邻居时，大部分执行时间都花在比较向量的相似性上。对这些距离函数进行微观优化是值得的，我们已经从之前类似的优化中受益，例如参见SIMD、FMA。随着Lucene和Elasticsearch最近对标量量化的支持，我们现在比以往任何时候都更加依赖这些距离函数的byte变体。根据之前的经验，我们知道这些变体仍有显着性能改进的潜力。目前的状况当我们利用巴拿马向量API来加速Lucene中的距离函数时，大部分注意力都集中在float（32位）变体上。我们