Ubuntu OS系统融合(英文视频)

原创 于 2015-03-11 13:26:59 发布 · 1.8k 阅读 · 0 ·
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此视频展示了Ubuntu操作系统在手机、平板、电视和桌面应用的演进趋势，旨在为多设备提供统一的操作系统解决方案。

在这个视频里，我们可以看见Ubuntu系统在不断地演进。在未来手机，平板，电视及桌面将使用一个操作系统。Ubuntu手机操作系统正在为这一切做准备。


http://v.youku.com/v_show/id_XOTA5NDA0OTUy.html

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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 1947
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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唯一屹立的厂商： Elastic 在 2025 AV-Comparatives 测试中的全面胜出
12-16 479
Elastic Security在2025年AV-Comparatives商业安全测试中表现卓越，成为唯一在所有测试项目中实现100%防护率的厂商。该平台整合了SIEM、XDR和云安全功能，通过高级行为分析、机器学习模型和专家防护规则，有效抵御零日攻击和复杂威胁。测试结果显示，Elastic在真实环境防护和恶意软件防护测试中均保持完美防护率，优于Microsoft、CrowdStrike等竞争对手。其统一架构支持各类环境部署，提供扩展检测与响应能力，并通过AI驱动的AttackDiscovery功能关联分析
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开始使用 Elastic Agent Builder 和 Strands Agents SDK
12-16 302
本文介绍了如何使用ElasticAgentBuilder创建AI代理，并通过A2A协议在StrandsAgentsSDK中进行编排。主要内容包括：1）在Elasticsearch中创建索引并添加RPS+游戏数据；2）使用AgentBuilder创建自定义工具和游戏代理；3）通过StrandsAgentsSDK开发Python应用，实现更完善的游戏逻辑（隐藏代理选择直到玩家出招）。文章提供了详细的操作步骤，展示了如何将Elasticsearch数据与AI代理结合，以及如何使用StrandsAgentsSDK进
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亲爱的圣诞老人，这里有一点小小的帮助，献给圣诞节
12-15 490
摘要：圣诞老人采用Elasticsearch技术栈替代传统纸质档案，使用escli-rs命令行工具高效管理全球儿童礼物派送数据。该工具支持快速查询、脚本自动化、CSV导出和智能补全功能，帮助圣诞老人在飞行途中也能轻松查询乖巧名单和礼物偏好。通过.env配置安全连接后，精灵们成功将儿童数据批量导入Elasticsearch集群，使圣诞物流系统实现现代化升级。工具内置的--help功能让复杂的API操作变得简单，确保数十亿礼物准时送达。
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在 Google MCP Toolbox for Databases 中引入 Elasticsearch 支持
12-13 1096
本文介绍了Google MCP Toolbox新增的Elasticsearch支持功能，演示了如何通过ES|QL工具安全地将Elasticsearch索引与MCP客户端集成。文章详细说明了安装Elasticsearch实例和示例数据集的方法，并展示了如何配置MCP Toolbox连接到Elasticsearch进行自然语言查询。通过Gemini CLI等MCP客户端工具，用户可以轻松查询电商订单数据。该集成提供了轻量级工具定义和安全基础设施，为构建数据感知型AI应用提供了新可能。
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Streams 处理：告别 Grok 的困扰 - 在 Streams 中解析你的日志
12-12 1084
Elastic 9.2推出的Streams功能革新了日志解析体验，将复杂的数据处理转变为直观的UI操作。该功能支持AI自动生成Grok规则、实时模拟测试、条件处理等，能快速解决非结构化日志问题。用户无需离开Kibana即可完成解析规则的创建、测试和部署，特别适合处理混合数据流和遗留系统日志。Streams基于Elasticsearch ingest pipeline构建，既支持ECS也兼容OTel模式，是日志处理的"全能解决方案"。
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从数据到部署：推进美国州政府中 AI agent 的负责任使用
12-12 879
美国州政府正积极运用AI技术提升公共服务效率，AIagent成为继聊天机器人后的新焦点。弗吉尼亚州率先推出监管分析AI工具，展示创新应用前景。成功部署AI需三大支柱：高质量数据基础（目前仅23%州有数据治理计划）、系统互操作性和安全保障。工具如Elastic Agent Builder能帮助机构安全协作、自动化流程。专家建议通过公私合作模式，结合技术专业与政策监管，推动负责任AI发展。本文强调数据治理是AI应用的核心，良好数据实践将奠定可信AI基础，但提醒需注意第三方AI工具的数据安全风险。（149字）
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Elasticsearch：使用判断列表评估搜索查询相关性
12-12 835
本文介绍了如何使用判断列表(Judgment Lists)来系统评估Elasticsearch搜索查询的相关性。判断列表包含固定查询及其对应相关结果，通过计算recall等指标客观衡量搜索性能改进。文章详细说明了构建判断列表的三种方法（显式、隐式和AI生成判断）及适用场景，并以电影评分应用为例，演示如何通过Ranking Evaluation API计算指标。最后提出建议：从小规模关键查询开始，结合A/B测试验证，定期更新列表，并将其集成到开发流程中，从而实现从技术指标到业务价值的闭环评估。
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2026 年的可观测性趋势：成熟度、成本控制与推动业务价值
12-11 608
​过去几年，可观测性领域经历了根本性变革。在最近由 Dimensional Research 进行、Elastic 赞助的报告《2026 年的可观测性格局：平衡成本与创新》中，对 500 多名 IT 决策者进行了调查。结果显示，可观测性已经从可选能力明确转变为关键的业务职能。这一转变在帮助组织优化投资和将可观测性效益延伸到传统 IT 运维之外的同时，也带来了机遇与挑战。以下是未来一年的趋势预测。
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Elastic 推出按需免费培训
12-11 1232
摘要：Elastic宣布将付费培训改为免费开放，推出按需学习模块，包含短视频、动手练习等灵活形式。新培训涵盖ES|QL安全查询、AI助手等主题，并推出免费认证考试（含GenAI认证）。未来将扩展更多模块，优化学习路径。用户可通过Elastic Training官网立即开始学习。注意：功能发布时间以Elastic官方为准。
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如何通过个性化、分群感知排序来提升电商搜索相关性
12-11 1263
本文介绍了在Elasticsearch中实现电商个性化搜索的方法。通过为商品添加分群标签（如"luxury"、"budget"），并结合用户画像，使用乘法提升策略来优化搜索结果排序。这种方法避免了加法式提升的不稳定性，确保相关性高的商品始终优先，同时根据用户偏好给予适度提升。文章详细展示了如何通过function_score查询实现这一策略，包括索引设计、查询构建和权重调整。该方法简单易行，无需机器学习模型，就能实现可预测、可解释的个性化搜索体验。
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使用 Elastic Observability 排查你的 Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore
12-10 733
摘要：Elastic推出针对Amazon Bedrock Agent Core的可观测性集成方案，实现端到端的Agentic AI监控。该方案通过结合平台层指标（Runtime、Gateway、Memory、Identity组件）和应用层OpenTelemetry追踪，解决非确定性行为、黑盒执行和成本盲点等核心挑战。功能包括预置仪表盘、告警模板、分布式追踪瀑布图，以及AI驱动的日志分析（Streams）和专属SRE助手。方案支持从CloudWatch自动采集指标，并通过OTel实现应用级埋点，提供从模型推理
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快速找到答案，将 OpenTelemetry traces 与 Elastic Observability 中现有的 ECS 日志关联起来
12-10 763
摘要：本文介绍了如何通过Elastic Observability将OpenTelemetry traces与ECS日志关联，实现现代可观测性与传统ECS系统的兼容。使用Elastic Distribution of OpenTelemetry(EDOT)的Java SDK注入trace.id和span.id到ECS日志中，并通过EDOT Collector采集处理，确保数据在Kibana中的关联性。文章演示了从混合架构到纯OTel的过渡方案，既保留现有ECS投资，又支持向OTel原生标准的平滑迁移。
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AutoOps 实际应用：调查 ECK 上的 Elasticsearch 集群性能
12-10 956
Elastic的InfoSec团队在多集群ECK环境中部署AutoOps，显著提升了运维效率。通过实时问题检测和可视化分析，将集群性能调查时间从30分钟缩短至5分钟。团队采用Helm chart实现基础设施即代码管理，利用Cloud Connect功能简化安装流程。实际案例显示，AutoOps能快速定位写入拒绝问题，提供分片热点可视化，并通过集群重路由即时解决问题。该方案为云和本地部署提供统一运维体验，大幅降低了Elasticsearch的运维复杂度。
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Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型
12-09 1167
Jina-VLM是一款2.4B参数的视觉语言模型，在多语言视觉问答(VQA)任务中达到SOTA水平。该模型创新性地采用attention-pooling连接器，将视觉tokens减少4倍，同时保持性能，使其可在消费级硬件运行。通过两阶段训练流程，模型在29种语言中表现出色，并避免了纯文本能力的灾难性遗忘。目前支持通过API、CLI和Transformers库使用，但存在tiling开销和多图像推理的局限性。
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为什么统一的数据、搜索和互操作性对国防任务至关重要
12-09 884
摘要：本文探讨了在多域作战中实现数据敏捷性与主权控制的方法。通过采用开放标准、数据网格架构和AI技术，国防组织可以在保持数据主权的同时实现跨领域安全访问。Elasticsearch平台提供了跨集群搜索、向量搜索等功能，帮助快速分析大规模数据，缩短决策时间。开放标准确保了系统互操作性，支持不同保密级别的数据关联。AI驱动的检索生成技术可在低带宽环境中提供准确情报。这些技术与国防数据战略相契合，为未来作战提供了灵活、可扩展的数据解决方案。
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