SpringCloud(十)——ElasticSearch简单了解(一)初识ElasticSearch和RestClient

news2024/11/17 15:58:27

文章目录

  • 1. 初始ElasticSearch
    • 1.1 ElasticSearch介绍
    • 1.2 安装并运行ElasticSearch
    • 1.3 运行kibana
    • 1.4 安装IK分词器
  • 2. 操作索引库和文档
    • 2.1 mapping属性
    • 2.2 创建索引库
    • 2.3 对索引库的查、删、改
    • 2.4 操作文档
  • 3. RestClient
    • 3.1 初始化RestClient
    • 3.2 操作索引库
    • 3.3 操作文档

1. 初始ElasticSearch

1.1 ElasticSearch介绍

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤,首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中,再通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据,当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名,打分,再将返回结果呈现给用户。

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案,称为“Elastic Stack”(以前称为“ELK stack”)。

Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。Elasticsearch是分布式的,这意味着索引可以被分成分片,每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片,并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中,该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引,就不能更改主分片的数量。

Elasticsearch使用Lucene,并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating,如果新文档与注册查询匹配,这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”,处理索引的长期持久性;例如,在服务器崩溃的情况下,可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求,适合作为NoSQL数据存储,但缺少分布式事务。

ElasticSearch中有一些新的概念,这里我们对应于MySQL数据库中的一些概念来对其进行讲解,可能会有更好的效果。

MySQLElasticSearch说明
TableIndex索引,就是文档的集合,类似于数据库中的表
RowDocument文档,就是一条条的数据,类似数据库中的一行,文档都是JSON形式
ColumnField字段,就是JSON中的字段名,类似数据库中的列
SchemaMappingMapping是索引中文档的约束,例如字段类型约束,类似数据库的表结构
SQLDSLDSL是ElasticSearch提供的JSON风格的请求语句,用于操作ElasticSearch

1.2 安装并运行ElasticSearch

因为我们还需要部署kibana容器,因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络:

docker network create es-net

然后使用elasticsearch的7.12.1版本的镜像,直接pull。

pull elasticsearch:7.12.1

如果需要运行es并进行单点部署,那么命令如下:

docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释:

  • -e "cluster.name=es-docker-cluster":设置集群名称
  • -e "http.host=0.0.0.0":监听的地址,可以外网访问
  • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m":前一个是设置初始堆的大小,后一个设置最大堆的大小
  • -e "discovery.type=single-node":非集群模式
  • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data:挂载逻辑卷,绑定es的数据目录
  • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs:挂载逻辑卷,绑定es的日志目录
  • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins:挂载逻辑卷,绑定es的插件目录
  • --privileged:授予逻辑卷访问权
  • --network es-net :加入一个名为es-net的网络中
  • -p 9200:9200:端口映射配置,暴露的HTTP请求的端口
  • -p 9300:9300:端口映射配置,暴露ElasticSearch互联的端口

访问虚拟机地址的9200端口,如果出现以下页面,说明配置成功,
在这里插入图片描述

1.3 运行kibana

kibana可以给我们提供一个ElasticSearch的可视化界面,方便我们学习,运行如下代码表示运行一个kibana,

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1
  • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200":设置elasticsearch的地址,因为kibana已经与elasticsearch在一个网络,因此可以用容器名直接访问elasticsearch
  • --network es-net :加入一个名为es-net的网络中,与elasticsearch在同一个网络中
  • -p 5601:5601:端口映射配置

之后等待其部署完毕后,访问虚拟机的5601端口,发现乳腺的界面表示启动成功,
在这里插入图片描述

1.4 安装IK分词器

在ElasticSearch中,我们常常需要用到分词的操作,英文还好,其自带的就可以进行分词,但是中文,其只会按照逐字的方式对词进行划分,这显然是并不友好的,因此,我们需要安装一个专门的分词器来对中文进行分词。

安装IK分词器的步骤如下:

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit

#重启容器
docker restart es

打开kibana中的目录,找到Dev tools,
在这里插入图片描述
在其中输入DSL查询语句进行分词。

# 测试分词器
POST /_analyze
{
  "text": "我们ikun不惹事,但也不怕事",
  "analyzer": "ik_smart"#分词的模式
}

分词结果如下:
在这里插入图片描述
还有一种分词模式是 ik_max_word ,能够按照最细粒度去进行分词,更加占用内存空间。

2. 操作索引库和文档

2.1 mapping属性

mapping属性相当于就是数据库的字段约束,主要常用的mapping属性约束如下:

  • type:字段数据类型,常见的简单类型如下:
    • 字符串:text(客分词的文本),keyword(精确值,如国家、品牌,ip)
    • 数值: long, integer, short, byte, double, float
    • 布尔值:boolean
    • 日期:date
    • 对象:object
  • index:是否创建索引,默认为true
  • analyzer:使用哪种分词器
  • properties:该字段的子字段

2.2 创建索引库

了解了mapping约束后,我们就可以开始创建索引了,创建索引库的语法如下:

PUT /索引库名

创建索引也就是创建每一个字段的约束条件,与数据库类似,我们创建一个名为 ikun 的索引,索引如下:

PUT /ikun
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          },
          "lastName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

执行后显示的结果如下,表明创建成功:

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "ikun"
}

2.3 对索引库的查、删、改

查询索引库的语法如下:

GET /索引库名

删除索引库的语法如下:

DELETE /索引库名

需要注意的是,索引库一经创建就不允许进行修改,但是,我们可以对原来的索引库进行新增,语法如下:

PUT /索引库名/_mapping 
{ "properties": 
  { "新字段名":{ 
	"type": "integer" 
	} 
  } 
}

2.4 操作文档

在索引库中插入文档相当于在数据库的表结构中增加一行数据。

新增文档的DSL语法如下:

POST /索引库名/_doc/文档id
{
  "字段1": "值1",
  "字段2": "值2",
  "字段3": {
    "子属性1": "值3",
    "子属性2": "值4",
  }
}

文档id如果没有指定的话,会随机生成。

比如我们对上面创建的索引库进行新增如下:

POST /ikun/_doc/1
{
  "info": "我们ikun不惹事,但也不怕事",
  "email": "snow@gmail.com",
  "name": {
    "firstName": "i",
    "lastName": "kun"
  }
}

查看文档的语法为:

GET /ikun/_doc/1

删除文档的语法为:

DELETE /ikun/_doc/1

修改文档有两种方法。

一种是全量修改,其会首先找到旧的文档,将旧的文档进行删除,然后将修改的再添加进去。如果旧的文档不存在,这种方法还是会进行新增。语法如下:

PUT /索引库名/_doc/1
{
  "字段1": "值1",
  "字段2": "值2",
}

还有一种是增量修改,只会修改指定的字段,语法如下:

POST /索引库名/_update/文档id
{
  "doc": {
    "字段名": "新的值"
  }
}

比如我们修改上面的文档1的邮箱可以为:

POST /ikun/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "snowsnow@gmail.com"
  }
}

3. RestClient

ES官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发送给ES,这里我们要学习的就是java中调用RestClient。

我们的数据库数据结构如下所示,
在这里插入图片描述
故我们构建索引库的代码如下:

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price": {
        "type": "integer"
      },
      "score": {
        "type": "integer"
      },
      "brand": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "starName": {
        "type": "keyword"
      },
      "bussiness": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "pic": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

在ElasticSearch中,对经纬度专门指定了一个结构 geo_point ,这里面能够存储经度和纬度的结构,除此之外,上面的 copy_to 字段是对字段进行联合索引的时候使用的。比如在上面我们需要对 name 属性和 brand 属性就行搜索,一般是先搜索符合的 name ,再到结果集里面搜索符合条件的 brand ,这样显然非常麻烦,而加入了一个 copy_to 字段后,便可以将该属性复制一份到 all 属性中,当然, all 属性并不存在与索引的 suorce 里面,此后,如果我们需要查询符合条件的 namebrand 时,只需要查询 all 属性即可。

那怎么在java中操作RestClient客户端呢?

3.1 初始化RestClient

首先是引入依赖,需要引入如下的依赖:

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.12.1</version>
</dependencies>

由于SpringBoot在父maven中已经定义了ElasticSearch的版本号,所以改版本的时候需要在 properties 标签中覆盖父pom定义的版本号。

之后就是初始化RestClient了。

如果我们对每一个类都要创建和销毁RestClient客户端的话,那就显得太过麻烦了,我们可以将创建和销毁写作一个Ioc切面,在每一个Bean创建之前切入并创建客户端,在每一个Bean执行后切入并销毁客户端,具体代码如下:

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @BeforeEach
    void setup(){
        this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.59.233:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void teardown() throws IOException {
        this.restHighLevelClient.close();
    }
}

3.2 操作索引库

  • 创建索引库
        @Test
        void createHotelIndex() throws IOException {
            //1.创建Request对象,索引坤名称为ikun
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ikun");
            //2.准备请求参数,即DSL语句,第一个参数为DSL语句,第二个参数指定为JSON形式
            request.source("{\n" +
                    "  \"mappings\": {\n" +
                    "    \"properties\": {\n" +
                    "      \"kunName\": {\n" +
                    "        \"type\": \"text\",\n" +
                    "        \"analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
                    "      }\n" +
                    "    }\n" +
                    "  }\n" +
                    "}", XContentType.JSON);
            //3.发送请求
            restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    
  • 删除索引库
        @Test
        void DeleteHotelIndex() throws IOException {
            //1.创建Request对象
            DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("ikun");
            restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    
  • 判断索引库是否存在
    	@Test
        void ExistHotelIndex() throws IOException {
            //1.创建Request对象
            GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("ikun");
            boolean exist = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(exist);
        }
    

3.3 操作文档

  • 增加文档

    如果我们需要用RestClient进行文档的增加,那么首先我们需要的就是类型转换,我们的文档内容肯定是从数据库中进行获取,但是,数据库中的数据与索引库的数据还是有一点不一样的,那就是经纬度。在数据库中,我们定义的是经度以及纬度,但是,在索引库中,我们定义的是一个数据结构 geo_point ,里面包含了经度以及纬度,所以,我们首先定义一个与索引库结构一致的类,如下:

    @Data
    @NoArgsConstructor
    public class HotelDoc {
        private Long id;
        private String name;
        private String address;
        private Integer price;
        private Integer score;
        private String brand;
        private String city;
        private String starName;
        private String business;
        private String location;
        private String pic;
    
        public HotelDoc(Hotel hotel) {
            this.id = hotel.getId();
            this.name = hotel.getName();
            this.address = hotel.getAddress();
            this.price = hotel.getPrice();
            this.score = hotel.getScore();
            this.brand = hotel.getBrand();
            this.city = hotel.getCity();
            this.starName = hotel.getStarName();
            this.business = hotel.getBusiness();
            this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
            this.pic = hotel.getPic();
        }
    }
    

    之后,便可以读取数据库中的信息对索引库进行文档的增加了,增加的代码如下,

    @SpringBootTest
    public class HotelIndexTest {
        @Autowired
        private IHotelService hotelService;
    
        private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    
        @Test
        void AddHotelDocument() throws IOException {
            //1.根据ID查询酒店数据
            Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
            //2.转换为文档类型
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            //3.准备Request对象,其参数只接受String
            IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
            //4.准备JSON文档
            request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON);
            //5.发送请求
            restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    
        @BeforeEach
        void setup(){
            this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                    HttpHost.create("http://192.168.59.233:9200")
            ));
        }
    
        @AfterEach
        void teardown() throws IOException {
            this.restHighLevelClient.close();
        }
    }
    
  • 查询文档

    	@Test
        void FindHotelDocument() throws IOException {
            //1.准备Request对象,其参数只接受String
            GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");
            //2.发送请求得到响应
            GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
            //3.解析相应结果,即将source字段解析为json格式的字符串
            String json = response.getSourceAsString();
            //4.将JSON格式的字符串解析为相应的对象
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    
  • 更新文档

        @Test
        void UpdateHotelDocument() throws IOException {
            //1.准备Request对象,其参数只接受String
            UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
            //2.准备参数,特别注意,这里是逗号,没有冒号!!
            request.doc(
                    "price", "1001",
                    "startName", "四钻"
            );
            //3.发送请求
            restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    
  • 删除文档

        @Test
        void UpdateHotelDocument() throws IOException {
            //1.准备Request对象,其参数只接受String
            DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
            //2.发送请求
            restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    
  • 批量新增数据

        @Test
        void AddMoreDocument() throws IOException {
            //1.批量查询数据库中的信息
            List<Hotel> hotels = hotelService.list();
            //2.创建Request
            BulkRequest request = new BulkRequest();
            //3.准备参数,添加多个新增的Request
            for(Hotel hotel: hotels){
                HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
                request.add(new IndexRequest("hotel")
                        .id(hotel.getId().toString())
                        .source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));
            }
            //4.发送请求
            restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    

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系列文章目录 线上问诊&#xff1a;业务数据采集 线上问诊&#xff1a;数仓数据同步 线上问诊&#xff1a;数仓开发(一) 文章目录 系列文章目录前言一、Hive on yarn二、数仓开发1.ODS开发2.DIM开发3.DWD开发 总结 前言 上次我们已经将MYSQL的数据传送到了HDFS&#xff0c;但…

【跟小嘉学 Rust 编程】二十三、Cargo 使用指南

系列文章目录 【跟小嘉学 Rust 编程】一、Rust 编程基础 【跟小嘉学 Rust 编程】二、Rust 包管理工具使用 【跟小嘉学 Rust 编程】三、Rust 的基本程序概念 【跟小嘉学 Rust 编程】四、理解 Rust 的所有权概念 【跟小嘉学 Rust 编程】五、使用结构体关联结构化数据 【跟小嘉学…

四款简洁好看 自适应的APP下载单页源码

分享四款简洁好看 自适应的APP下载单页源码&#xff0c;采用了底部自动获取ICP备案号&#xff0c;还有蓝奏云文件直链解析。不光可以做APP下载引导页&#xff0c;也可以随便改下按钮做网站引导页&#xff0c;自由发挥即可&#xff01; 蓝奏云直链解析的好处&#xff1a;APP放在…

交换机之间用管理vlan互联,并用ACL进行管控的实例

交换机之间用管理vlan互联&#xff0c;用网管机可以对其进行运维&#xff0c; 拓朴描述&#xff1a; 网关起在S2上&#xff0c;管理vlan999&#xff0c;IP&#xff1a;1.1.1.1/30&#xff0c;lookback 0 地址用2.2.2.2/32当做外网接口IP S1上&#xff1a;管理vlan999&#x…

多线程与高并发——并发编程(3)

文章目录 三、锁1 锁的分类1.1 可重入锁、不可重入锁1.2 乐观锁、悲观锁1.3 公平锁、非公平锁1.4 互斥锁、共享锁2 深入synchronized2.1 类锁、对象锁2.2 synchronized的优化2.3 synchronized实现原理2.4 synchronized的锁升级2.5 重量级锁底层 ObjectMonitor3 深入ReentrantLo…

家政保洁行业小程序如何快速搭建

随着互联网的快速发展&#xff0c;家政保洁行业也逐渐向数字化转型。小程序作为一种轻量级应用&#xff0c;越来越成为各行各业进行线上推广的重要工具。那么&#xff0c;如何快速搭建家政保洁行业的小程序呢&#xff1f;本文将为你提供详细的步骤和指导。 一、准备开发环境 在…

合宙Air724UG LuatOS-Air LVGL API控件--容器 (Container)

容器 (Container) 容器是 lvgl 相当重要的一个控件了&#xff0c;可以设置布局&#xff0c;容器的大小也会自动进行调整&#xff0c;利用容器可以创建出自适应成都很高的界面布局。 代码示例 – 创建容器 cont lvgl.cont_create(lvgl.scr_act(), nil) lvgl.obj_set_auto_re…

第 3 章 栈和队列(用递归函数求解迷宫问题(求出所有解))

1. 背景说明&#xff1a; 若迷宫 maze 中存在从入口 start 到出口 end 的通道&#xff0c;则求出所有合理解并求出最优解 迷宫示意图&#xff1a; 输入文本&#xff1a; 10 10181 3 1 7 2 3 2 7 3 5 3 6 4 2 4 3 4 4 5 4 6 2 6 6 7 2 7 3 7 4 7 6 7 7 8 11 18 8 2. 示例代码…

Ae 效果:CC Threads

生成/CC Threads Generate/CC Threads CC Threads&#xff08;CC 编织条&#xff09;效果基于当前图层像素生成编织条图案和纹理。可以用在各种设计中&#xff0c;如背景设计、图形设计、文字设计等。 ◆ ◆ ◆ 效果属性说明 Width 宽度 设置编织的宽度。 默认值为 50。值越大…

【计算机组成 课程笔记】3.1 算数运算和逻辑运算

课程链接&#xff1a; 计算机组成_北京大学_中国大学MOOC(慕课) 3 - 1 - 301-算术运算和逻辑运算&#xff08;13-7--&#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 计算机的核心功能就是运算&#xff0c;运算的基本类型包括算数运算和逻辑运算。想要了解计算机是如何实现运算的&#xff0c;我…

linux免密登录报错 Bad owner or permissions on /etc/ssh/ssh_config.d/05-redhat.conf

问题&#xff1a;权限不对的 解决&#xff1a; 1.检查文件的所有者和权限。 确保文件的所有者是正确的。 运行以下命令来确定文件的所有者和权限&#xff1a; ls -l /etc/ssh/ssh_config.d/05-redhat.conf 通常情况下&#xff0c;SSH配置文件应该属于root用户。如果所有者不是…

HDLBits 练习 Always if2

Always if2 一个常见的错误&#xff1a;如何避免产生锁存器。 当设计一的电路的时候&#xff0c;你首先应该从电路的角度去思考。 我想要一个逻辑门我想要一个有着3和输入和3输出的组合逻辑电路。我想要一个后边跟着一个触发器的组合逻辑电路。 你必须不能先写代码&#xf…

VC++6.0下载安装使用教程

一、前言 微软原版的 VC6.0 已经不容易找到&#xff0c;网上提供的都是经过第三方修改的版本&#xff0c;删除了一些使用不到的功能&#xff0c;增强了兼容性。这里我们使用 VC6.0 完整绿色版&#xff0c;它能够支持一般的 C/C 应用程序开发以及计算机二级考试。 二、VC6.0 下…