如何把魅族Pro 5刷成Ubuntu手机

原创 于 2016-09-12 14:02:55 发布 · 7.7k 阅读 · 2 ·
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Elastic 线下 Meetup 将于 2025 年 9 月 6 号下午在成都举行
07-31 1471
2025年9月6日，ElasticMeetup成都站将在腾讯成都大厦举办。活动由Elastic、腾讯和新智锦绣联合主办，聚焦AI驱动的搜索技术发展。主要内容包括：Elastic社区布道师刘晓国讲解向量搜索和RAG技术；腾讯云专家张小伟介绍ESServerless日志分析方案；Elastic架构师李捷分享AgenticRAG构建经验。活动包含主题演讲、茶歇交流及抽奖环节，需提前实名报名。
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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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哈希、存储、连接：使用 ES|QL LOOKUP JOIN 的日志去重现代解决方案
08-11 400
本文提出了一种创新方法，通过Elastic Stack和ES|QL查询引擎优化PowerShell日志存储，解决安全可见性与存储成本的矛盾。核心方案是：1）使用哈希值唯一标识脚本内容；2）仅存储一次完整脚本到查找索引；3）查询时通过LOOKUPJOIN重建完整上下文。实验显示存储量减少99.99%，同时保持全量分析能力。该方案包含Logstash事件克隆、ingest pipeline处理和ES|QL查询重建三个关键技术环节，既降低了存储成本，又不影响安全检测和取证分析能力。这种"哈希-存储-连接
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Elasticsearch：在向量搜索中使用 Direct IO
08-08 1250
摘要：Elasticsearch 9.0引入的kNN向量重新排序功能虽能提升召回率，但会增加延迟。本文分析了延迟原因：重新排序需要随机访问原始向量数据，当数据量超过RAM容量时，操作系统页面缓存会频繁交换，导致性能下降。解决方案是使用directIO绕过页面缓存，在内存不足时可显著降低延迟（对数级改善），但内存充足时会影响性能。Elasticsearch 9.1开始支持为bbq_hnsw索引启用directIO，建议用户在遇到高延迟时通过JVM参数尝试该功能。
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无服务器日志分析由 Elasticsearch 提供支持，推出新的低价层
08-08 748
摘要：Elastic推出全新无服务器日志分析服务Observability Logs Essentials，为SRE和开发者提供经济高效的云端日志管理方案。该服务基于Elasticsearch强大搜索能力，支持快速日志检索、ES|QL查询分析和可视化仪表板，无需管理基础设施即可实现自动扩展。特点包括：按用量计费的成本透明度、内置高可用性、简化运维流程，帮助团队快速定位系统问题根源。用户可无缝升级至功能更完整的Observability Complete版本。
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依靠 AI、ML 和可观测性来管理你不断增长的基础设施
08-07 745
【摘要】现代基础设施的复杂性和规模扩张对可观测性工具提出新挑战。文章指出四大关键技术：1）利用分离存储架构降低高保真数据成本；2）OpenTelemetry标准化实现全栈监测；3）统一元数据增强信号关联；4）AI/ML实现智能告警和根因分析。这些技术共同解决数据爆炸、厂商锁定和MTTR增长等问题，使运维效率与基础设施规模解耦。未来可观测性竞争将聚焦存储创新和AI驱动的动态工作流，而非传统监控功能。企业需采用这些技术应对云原生时代的运维挑战。
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如何显示一个 Elasticsearch 索引的字段
08-07 1110
本文介绍了在Elasticsearch中显示索引字段的多种方法。主要内容包括：1）使用_mapping API获取字段定义信息；2）通过_search API的_source和fields参数显示字段值；3）处理子字段、合成_source和运行时字段等特殊场景。文章详细比较了各种方法的优缺点，如_source提供原始文档但性能较低，fields参数可直接从存储字段获取值提升效率。同时介绍了docvalue_fields、stored_fields等高级用法，以及如何通过合成_source节省存储空间。这些技
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利用 Elastic API 实现自定义 AI 驱动的 SOAR
08-06 900
【摘要】Elastic安全团队提出利用其开放的API架构构建AI驱动的安全编排自动化与响应(SOAR)方案。该方案通过Python客户端实时监控关键警报，将警报JSON发送至Elastic AI安全助手生成调查与修复建议，并自动推送至Slack频道指派分析师处理。系统支持分析师一键批准执行WinRM命令，全程操作可审计并自动生成安全案例。Elastic的API优先设计使其能灵活集成AI能力和协作工具，显著提升SOC团队对关键警报的响应效率和质量。
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使用 OpenTelemetry 和 Elastic 对 Web 前端进行监测和监控
08-06 590
本文介绍了使用OpenTelemetry进行Web前端监测的方法与实践。文章对比了前端与后端监测的区别，指出前端监测常被忽视的现状，并通过一个基于Svelte和JavaScript的Web应用示例，展示了如何使用OpenTelemetry实现浏览器端监测。主要内容包括：前端监测的现状与挑战、OpenTelemetry浏览器监测的核心组件（追踪、日志、指标）、前后端信号关联的实现方法，以及如何捕获文档加载、用户交互和Core Web Vitals等关键指标。文章特别强调了上下文传播在构建完整应用追踪链路中的重
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什么是 Model Context Protocol （ MCP ）?
08-06 2617
MCP（ModelContextProtocol）是为解决LLM与外部系统集成问题而设计的标准化协议。它采用客户端-服务器架构，通过统一接口连接AI应用与数据源/工具，包含三大核心功能：资源（数据访问）、工具（执行操作）和提示（交互模板）。MCP解决了AI应用与外部系统直接集成导致的M×N扩展问题，将维护责任转移至服务提供方，显著降低开发复杂度。该协议支持JSON-RPC通信，强调安全控制，并兼容现有AI框架（如LangChain），使开发者能专注于核心逻辑而非底层集成。官方提供多语言SDK和规范文档，支持
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升级 Elasticsearch 到新的 AWS Java SDK
08-05 783
Elasticsearch即将从AWS Java SDK v1迁移至v2，原因是AWS将于2025年12月31日停止对旧版SDK的支持。迁移工作涉及重构测试代码以适应新版SDK的行为差异，主要影响区域自动检测、IMDS协议支持和端点URL格式等方面。虽然Elasticsearch 8.19.x及9.1.0+版本已内置兼容逻辑，但用户仍需注意配置调整，如明确指定S3区域、使用IMDSv2协议等。建议用户在升级前充分测试，确保平滑过渡。此次迁移旨在避免依赖已停止维护的组件可能带来的安全风险。
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在后 Enterprise Search 时代使用你的 App Search 数据
08-05 1017
本文介绍了如何在Elastic Stack 9.0版本弃用Enterprise Search后继续使用AppSearch数据的方法。虽然Enterprise Search不再更新，但用户仍可通过查询特定索引（如.ent-search-actastic-engines_v26）获取引擎数据，检索文档、同义词集和策划内容。文章详细说明了如何通过Elasticsearch API访问这些数据，并建议使用Elastic Search UI创建类似AppSearch的用户体验。对于新安装9.0+版本的用户，Enter
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Elastic 9.1/8.19：默认启用 BBQ，ES|QL 支持跨集群搜索（CCS）正式版，JOINS 正式版，集成 Azure AI Foundry
08-03 1133
Elastic宣布正式发布9.1和8.19版本，并延长8.x系列支持。新版本带来多项创新功能，包括更快的二进制量化(BBQ)、ACORN搜索算法优化、Azure AI Foundry集成、攻击发现自动化等。Elastic Cloud Serverless现已在Microsoft Azure上线，提供更便捷的解决方案部署方式。核心产品Elasticsearch、Observability和Security均获得重要更新，涉及搜索性能提升、AI集成、安全分析等方面。所有新功能已通过Elastic Cloud提供
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用于 UBI 的 Elasticsearch 插件：从搜索查询中分析用户行为
08-03 1175
摘要：本文介绍了如何使用Elasticsearch插件实现用户行为洞察(UBI)标准，以捕获和分析搜索应用中的用户行为数据。UBI通过标准化schema记录搜索查询和用户交互事件，帮助优化搜索体验。文章详细说明了UBI插件的安装配置步骤，包括在Elastic Cloud上部署、创建测试索引，以及如何捕获查询和点击事件。通过示例展示了如何存储查询元数据并将用户行为事件与原始查询关联，最后演示了使用ES|QL分析热门查询的基本方法。这些数据可用于优化搜索结果相关性、训练学习排序模型等应用场景。
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使用 Elasticsearch 和 AI 构建智能重复项检测
07-31 1127
摘要：本文探讨了如何利用Elasticsearch结合AI技术构建智能重复检测系统，解决金融和保险领域的申请重复问题。系统通过Elasticsearch的音近搜索功能处理姓名拼写差异，使用AI模型生成地址变体，并采用本地LLM进行最终去重判断。文章详细介绍了从环境搭建、索引配置到实际应用的完整流程，包括处理姓名变异、地址差异等复杂场景。该方案不仅能有效识别"Katherine Johnson"与"Kate Johnson"等变体名称的重复申请，还可应用于政府服务、医疗
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统一你的数据：使用 ES|QL 的跨集群搜索现在已正式发布！
07-31 984
Elasticsearch宣布正式发布基于ES|QL的跨集群搜索(CCS)企业级功能。该功能允许用户通过单一查询分析分布在多个集群中的数据，支持地理分布、环境隔离等多种部署场景。新版本采用分布式查询处理架构，具备弹性故障处理机制，支持三种ENRICH数据增强模式，并优化了大规模集群下的性能表现。系统会记录详细的查询监控数据，未来还将扩展LOOKUP JOIN等功能。企业用户现可升级至最新版体验这一统一数据分析解决方案。
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在 Elasticsearch 8.19 和 9.1 中引入更强大、更具弹性和可观测性的 ES|QL
07-30 1359
Elasticsearch 8.19和9.1版本发布，重点增强了ES|QL查询语言功能。主要更新包括：生产级LOOKUP JOIN功能正式可用，支持混合数值类型join和索引别名；查询引擎默认具备更强弹性，支持部分结果返回和自动重试；性能提升显著，优化了30多项操作；跨集群搜索(CCS)正式发布；新增可观测性功能如查询日志和实时监控API。此外还引入了LLM completion支持、新聚合函数等特性，帮助用户构建更强大的搜索解决方案。
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