Ubuntu OS Scope开发视频（英文)

原创 于 2014-11-27 19:13:50 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
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本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

本文提供了由公司社区团队录制的一系列Scope开发视频教程链接，涵盖了开发环境设置、Location支持添加等内容，适合各阶段开发者学习。

在这篇文章中，我们来介绍一下我们录制的Scope开发的视频。这些视频是我们公司的社区team帮录制的。它们的内容是英文的。希望对大家的开发有帮助。


１）Scope开发介绍


２）为Scope添加Location支持


３）设置Scope开发环境


４）Scope开发How-tos



5）如何在装置中运行应用

http://v.youku.com/v_show/id_XODM5MjM4Njg0.html


6）QML在Ubuntu平台中的performance



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Elastic 线下 Meetup 将于 2026 年 1 月 10 号下午在北京举行
11-24 2002
2026年ElasticMeetup北京站将于1月10日在腾讯北京总部举办。活动邀请Elastic、腾讯及新智锦绣专家分享前沿技术，包括Elasticsearch向量搜索与AI应用、MCP超级大脑在智能运维中的实践、腾讯云ES的AI能力建设，以及搜索范式从排序到过滤的转变等主题。现场提供茶歇交流机会，并有抽奖环节。报名需实名登记，成功报名后需联系工作人员获取访客码。活动详情及报名链接：https://elastic.huodongxing.com/event/5835577361800
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Elastic：如何成为一名 Elastic 认证工程师，Elastic 认证分析师及 Elastic 认证可观测性工程师
10-28 2万+
Elasticsearch 无疑是是目前世界上最为流行的大数据搜索引擎。根据 DB - Engines 的统计，Elasticsearch 雄踞排行榜第一名，并且市场还在不断地扩大：能够成为一名 Elastic 认证工程师也是很多开发者的梦想。这个代表了 Elastic 的最高认证，在业界也得到了很高的认知度。得到认证的工程师，必须除了具有丰富的 Elastic Stack 知识，而且必须有丰富的操作及有效的解决问题的能力。拥有这个认证证书，也代表了个人及公司的荣誉。针对个人的好处是，你可以..
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Elastic：开发者上手指南
02-25 16万+
你们好，我是Elastic的刘晓国。如果大家想开始学习Elastic的话，那么这里将是你理想的学习园地。在我的博客几乎涵盖了你想学习的许多方面。在这里，我来讲述一下作为一个菜鸟该如何阅读我的这些博客文章。我们可以按照如下的步骤来学习：1)Elasticsearch简介：对Elasticsearch做了一个简单的介绍2)Elasticsearch中的一些重要概念:cluster,n..........................................................
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Elastic：培训视频 - ​在生产环境中配置 Fleet Server 和 Elastic Agent 之间的安全
01-06 1万+
在这篇文章中，我将会把我写的有些内容录制成视频，供大家参考。希望对大家有所帮助。优酷的视频频道地址在这里。Elastic 简介及Elastic Stack 安装：优酷，腾讯 Elastic Stack docker 部署：优酷，腾讯 Elasticsearch中的一些重要概念（Cluster/Shards/Replica/Document/Type/Index）：优酷，腾讯 开始使用El...............
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Elasticsearch 简介
08-08 17万+
Elasticsearch是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个IT公司。Elasticsearch是由Elastic公司创建并开源维护的。它的开源代码位于https://github.com/elastic/elasticsearch。同时，Elastic公司也拥有Logstash及Kibana开源项目。这个三个开源项目组合在一起，就形成了 ELK软件栈。他们三个共同形成了一个强大的...
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Elasticsearch：使用 ES|QL 与 dense_vector 字段
12-23 574
本文介绍了Elasticsearch ES|QL中新增的向量搜索功能，包括对dense_vector字段的原生支持以及KNN函数和向量相似度函数的使用。通过创建包含3维向量的产品索引示例，演示了如何执行近似最近邻搜索(KNN)和精确搜索(向量相似度函数)，并展示了如何结合传统过滤条件进行高效查询。文章还介绍了可选参数微调、TEXT_EMBEDDING函数等高级功能，强调ES|QL为语义搜索提供了灵活控制，适用于推荐系统、语义搜索引擎等场景。
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在 Elasticsearch 中通过乘法增强来影响 BM25 排名
12-23 563
本文探讨了Elasticsearch中BM25评分模型与业务指标结合的优化方法。传统加法增强方式（如should子句、rank_feature）会导致排名不稳定，因为其固定数值在不同查询场景中对BM25分数的影响不成比例。相比之下，乘法增强通过function_score实现，能够保持BM25的几何结构，提供可控、可预测的排名调整。文章通过电商搜索案例说明，乘法增强能按比例调整分数（如品牌提升50%），在保留文本相关性的同时实现业务目标，避免加法方法导致的排名不可控问题。这种架构分离了业务决策与评分实现，使
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通过将 OpenTelemetry Collector 用作框架，释放其强大功能
12-22 431
摘要：OpenTelemetry Collector不仅是一个遥测路由器，更是一个可扩展框架，支持用户通过自定义组件满足特定需求。文章介绍了如何开发自定义Processor组件，包括配置结构、处理逻辑和工厂模式实现，并演示了如何构建和运行包含自定义组件的Collector。这种扩展能力使得Collector可以处理特殊协议、实现数据清洗或适配专属后端系统。Elastic的OpenTelemetry发行版就是基于此框架构建的自定义实现。该机制为开发者提供了灵活解决观测性需求的技术路径。
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使用 Elasticsearch Agent Builder 构建对话式费用助手，结合 Telegram, n8n 和 AWS Bedrock
12-22 918
本文介绍了一个基于自然语言交互的个人财务管理工具。该系统通过Telegram聊天界面接收语音或文本指令，利用n8n工作流编排器、AWS Bedrock（Claude3.5 Sonnet）和Elasticsearch等技术栈实现费用数据的智能管理。主要功能包括：1）自然语言处理，识别"添加费用"或"查询支出"等指令；2）语音转文本处理；3）结构化数据存储与语义搜索；4）通过AgentBuilder执行ES|QL查询。项目提供Colab一键部署方案，支持用户通过对话方式记
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让我们把这个 expense 工具从 n8n 迁移到 Elastic One Workflow
12-21 741
摘要：本文介绍了作者基于Elastic OneWorkflow、Gemini和Telegram构建的对话式费用助手系统。该系统通过Telegram接收用户输入（支持语音和文本），使用Gemini进行意图分类和信息提取，将结构化费用数据与语义嵌入一起存储在Elasticsearch中，并通过ES|QL工具进行分析查询。与原有n8n方案相比，该实现将所有组件整合在Elastic生态内，虽然目前功能相对简化（采用轮询机制而非webhooks），但展示了Elastic平台在整合AI代理和工作流方面的潜力。文章详细说
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Kibana：使用 ES|QL 构建地图，对国家或地区的指标进行对比
12-20 1155
本文介绍了使用Elasticsearch和Kibana构建国家/地区指标对比地图的教程。通过ES|QL新增函数LOOKUPJOIN和ST_GEOTILE，演示了创建choropleth图层（按网络流量着色）、添加文档点图层（显示单个日志）和聚合数据图层（显示网格化统计）的步骤。特别展示了如何通过人口数据对流量指标进行标准化处理，使国家间的比较更加公平。教程详细说明了从上传地理数据、创建索引到构建地图可视化的完整流程，并强调了性能优化考虑。
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使用 Node.js Elasticsearch 客户端索引大型 CSV 文件
12-20 416
摘要：本文介绍了使用Elasticsearch Node.js客户端批量索引大型CSV文件的方法。通过bulk API可将JSON文档批量索引到Elasticsearch，对于内存受限的大文件，建议使用bulk helper实现流式处理。文章提供了两种方案：1）一次性加载CSV并转换为JSON对象进行索引；2）使用流式处理，通过设置flushBytes参数分批发送请求。后者能有效处理内存不足的情况，同时保持代码简洁性。
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Elasticsearch Serverless 定价解析：VCUs 和 ECUs 说明
12-20 807
Elasticsearch Serverless定价机制详解：基于VCU和ECU的弹性计费模式 摘要：Elasticsearch Serverless采用创新的VCU（虚拟计算单元）和ECU（Elastic消费单位）定价模型。Search、Ingest和ML三种VCU类型分别对应不同工作负载，计费基于实际分配资源而非固定用量。Search VCU计算考虑交互式数据集大小、搜索负载和SearchPower设置，采用阶梯式扩容而非线性增长。存储按月计费，AI工作负载可选择按token付费的Elastic推理服务
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Elasticsearch：构建一个 AI 驱动的电子邮件钓鱼检测
12-19 1035
使用 n8n 和 Elastic Agent Builder 构建一个 AI 驱动的电子邮件钓鱼检测系统。钓鱼攻击仍然主导着网络安全威胁形势，攻击者越来越多地使用复杂的社会工程技术来绕过传统过滤器。作为一名使用 Elastic 技术的安全从业者，我构建了一个自动化的钓鱼检测与分析系统，将 n8n 工作流自动化与 Elastic 的 AI 驱动的 Agent Builder 相结合。本文将介绍该系统的架构、实现方式，以及对三个月内 44 封钓鱼邮件进行分析所获得的真实洞察。
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Kibana 数据可视化的新配色方案 —— 我们如何以及为什么创建它
12-19 743
Kibana数据可视化推出全新配色方案，作为设计系统视觉刷新的一部分。该方案基于Elastic品牌形象，在OKLCH色彩空间通过数学生成10种色调，包含5种基础色的深浅组合。新方案解决了旧系统无法支持复杂场景的问题，提升了一致性和可访问性（WCAG标准4.5:1对比度），同时优化了堆叠图表等场景的可读性。方案于2024年11月测试，2025年4月随Kibana9.0正式发布，为严重性等级等场景提供了统一处理标准。团队将持续迭代改进可视化体验。
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Observability：和你的 AutoOps 聊聊
12-19 977
摘要：Elastic的AutoOps通过实时收集和分析集群指标，帮助诊断Elasticsearch问题并提供解决方案。系统会记录问题事件并按严重程度分类显示。借助ElasticAI，离散事件被关联成连贯故事，快速识别根因。通过ElasticAgentBuilder的聊天交互，用户能在短时间内处理大量事件，如解决节点搜索队列过高、数据节点负载不平衡等问题。AI驱动的AutoOps显著加快了集群恢复过程，未来将引入AI助手进一步优化问题诊断。
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Elastic 在 AWS re:Invent：总结一年在 agentic AI 创新中的合作
12-19 931
Elastic 的能力（包括向量数据库和上下文工程）与 AWS 服务的集成，帮助客户更快、更灵活地构建智能、可扩展且安全的应用。我们持续的合作在 2025 年再次推动了与 AWS 的显著创新。本文重点介绍我们在 2025 年与 AWS 的持续合作，帮助你充分利用 AI 的力量。
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使用 LocalAI 和 Elasticsearch 构建本地 RAG 个人知识助手
12-19 1563
本文介绍了如何利用Elasticsearch和LocalAI构建本地私有RAG（检索增强生成）系统。该系统使用e5-small模型生成嵌入，dolphin3.0-qwen2.5-0.5b模型进行文本生成，完全运行在中端笔记本上，无需云端服务。文章详细说明了系统配置步骤，包括Elasticsearch实例设置、模型选择比较、数据处理流程和性能测试结果。测试显示该系统能在17秒内完成查询响应，同时保持数据隐私和离线可用性。通过对比不同模型（如smollm2-1.7b-instruct和llama-smoltal
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Elasticsearch：你是说，用于混合搜索（hybrid search）
12-18 943
摘要：Elastic推出简化混合搜索体验的新功能，通过semantic_text字段和检索器实现文本与语义搜索的无缝结合。新功能支持开箱即用的语义搜索，提供RRF和linear等检索器简化得分组合，并引入ES|QL查询语言支持FORK/FUSE等高级操作。系统既提供默认设置也支持深度定制，让用户能根据查询特征智能选择搜索方式。目前该功能已在Elastic{ON}活动中展示，开发者可通过文档探索更多定制可能性。（149字）
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在 Kibana 中可视化你的 Bosch Smart Home 数据
12-18 631
摘要：shc2es工具可将Bosch智能家居控制器的本地API数据导入Elasticsearch，实现时间序列可视化。该工具通过长轮询获取温度、湿度等设备状态数据，转换为NDJSON格式后存入Elasticsearch，并预置Kibana仪表板展示房间温度变化等指标。安装配置简单，首次运行需配对控制器，支持OpenTelemetry集成监控。用户可自定义查询和可视化，轻松分析智能家居运行数据。（149字）
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