一、前言 ik分词器官方源码版下载地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik ik分词器官方发行版下载地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 源码版需要使用maven进行编译，生成发行版（release）才能使用elasticsearch插件工具安装。发行版已经编译好，可以直接安装。ik的发行版，就是一个“.zip”格式的压缩包。笔者建议使用发行版去安装，操作简单。本教程详细指导如何在elasticsearch8.4.3安装最新
es、kibana、ik分词器的版本要一致：此次都使用8.2.3版本一、ElasticSearch安装，解压即可用1、ElasticSearch下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearchhttps://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch 2、将压缩包移动到D:/apps/installsoft/将elasticsearch-8.2.3-windows-x86_64.zip解压进行基本配置：在elasticsearch-8.2.
一、安装可视化工具KibanaES是一个NoSql数据库应用。和其他数据库一样，我们为了方便操作查看它，需要安装一个可视化工具Kibana。官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana和前面安装ES一样，选中对应的环境下载，这里选择windows环境，注意安装的版本一定要和ES的版本一致，不然可能会启动不起来。解压后进到config目录下修改kibana.yml配置文件修改完配置，进入bin目录，双击kibana.bat文件启动。启动后，打开kibana地址：http://localhost:5601/，出现下面界面就是安装成功了。点自己浏览进入下
内核启动流程文章目录内核启动流程1.概述2.启动文件分析3.rtthread_startup函数分析4.跟移植相关的代码4.1地址映射4.1.1映射内核程序所处内存4.1.2映射整个内存4.2中断控制器4.3串口驱动4.4Timer驱动1.概述内核启动流程可以分为2步骤(非官方)：启动(汇编)使用汇编代码编写，涉及非常底层的设置，比如CPU设置等等地址映射也在这里实现它最终会调用rtthread_startup函数rtthread_startup函数(C函数)以后的代码，基本都是使用C语言编写了主要工作是：单板级别的初始化：rt_hw_board_init定时器初始化：rt_system_ti
一夜之间人们都开始谈论AIGC仿佛一夜之间，人们都开始关注AIGC，都在热烈地讨论AIGC，大家被ChatGPT异想天开的能力所折服，用它将流行歌曲改写为生活趣事，将文章变成打油诗，并模仿圣经语言来描述荒诞的事情。甚至连程序员都甘拜下风，技术公司Replit的创始人给ChatGPT发了一段JavaScript代码，让它找到里面的bug。ChatGPT的回答非常全面也非常有意思：它首先试图确认这段代码的意图是什么，然后根据意图很快就找到了bug所在，并且还附上了相当细致的描述，来解释问题出在哪，会导致什么样的bug，应该怎么改，为什么要这样改等等。而且ChatGPT还给出了一段代码示例，把修改部
目录基于centos7搭建laravel+scout+elasticsearch+ik-analyzer用于中文分词全文检索服务及测试相关软件及版本安装或升级jdk（版本：19.0.2）安装es（版本：8.1.1）安装ik-analyzer（版本：8.1.1）laravel7框架安装laravel-scout-elastic包在laravel中使用es进行中文分词及查询代码优化方案一方案二异常问题基于centos7搭建laravel+scout+elasticsearch+ik-analyzer用于中文分词全文检索服务及测试浏览该文章，建议先食用异常问题这一节相关软件及版本软件/框架版本jdk
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ElasticSearch从入门到精通–第六话（补充篇：Docker启动es、Kibana、IK分词器使用、地理位置、分数查询设置、聚合）elasticsearch是ELK的核心，负责存储、搜索、分析数据(ELK包含：Elasticsearch、Logstash(数据抓取)、Kibana（数据可视化）)es底层是Lucene实现，Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，优势:易扩展高性能(基于倒排索引)es优势：支持分布式，可水平扩展提供Restful接口，可被任意语言调用倒排索引以词条和文档id对应起来，形成反向索引查询数据时，会先将关键词用分词器进行拆分，然后将拆分的多个词条，依次在
开发流程1、RT-Smart环境搭建下载RT-Smart用户态应用代码：1git clone https://github.com/RT-Thread/userapps.git进入到userapps目录，克隆RT-Threadrt-smart分支1git clone -b rt-smart https://gitee.com/rtthread/rt-thread.git更详细环境配置请移步到—>RT-Thread-优雅の在D1S上运行RT-Smart「Rb君」，公众号：RTThread物联网操作系统优雅的在D1S上运行RT-Smart2、配置工具链在userapps/tools目录下运行get
开发流程1、RT-Smart环境搭建下载RT-Smart用户态应用代码：1git clone https://github.com/RT-Thread/userapps.git进入到userapps目录，克隆RT-Threadrt-smart分支1git clone -b rt-smart https://gitee.com/rtthread/rt-thread.git更详细环境配置请移步到—>RT-Thread-优雅の在D1S上运行RT-Smart「Rb君」，公众号：RTThread物联网操作系统优雅的在D1S上运行RT-Smart2、配置工具链在userapps/tools目录下运行get
