获取所有索引curl --location 'http://xx.xx.xx.xx:9200/_cat/indices?v=null&h=index&s=index%3Aasc' \ --header 'Authorization: xxx' \ --data ''将所有index放入index.txt中创建账号密码凭证auth.iniuser=xxx password="xxx"修改代码 es.py# -*- coding=utf-8 -*- import os import multiprocessing index_names = 'index_1,index_2' index_list = [] from_host = 'xxx' to_host = 'xxx' def migrate_one_index_child(index_name): print(str.format("### begin to migrate index, pid: {}, index: {}", os.getpid(), ind
# 第一阶段: 构建依赖和工具 FROM osgeo/gdal:ubuntu-small-3.5.2 AS builder # 设置apt源 RUN sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list \ && sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list # 禁用时区设置 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive # 安装编译环境和工具 RUN apt-get update && apt-get install -y git pip build-essential libboost-dev \ libboost-filesystem-dev libboost-iostreams-dev libboos
参数解释在处理大量地理信息数据时，特别是在小比例尺/低缩放级别下，将所有特征都包含在地图瓦片中可能会导致图层过于密集且难以解决。因此，Tippecanoe提供了一种“点降低”机制，使得在低缩放级别下进行点特征的抽稀。-r 或 --drop-rate此参数代表在基础缩放级别（base zoom level）以下的缩放级别中，每个瓦片中减少点特征的比例（默认为 2.5）。例如，如果设置为 -r 3，Tippecanoe将在每个更低的缩放级别上尝试删除瓦片中 3/4 的点。如果使用 -rg，Tippecanoe将自动估计一个较好的抽稀比例，使得每个最稠密的瓦片中包含不超过 50,000个特征。-B 或 --base-zoom这个参数设定基础缩放级别，即此级别及以上的级别中全部点被包含在瓦片中。如果使用 -Bg，Tippecanoe将自动估计一个较好的基础缩放级别，使得每个最稠密的瓦片中包含不超过 50,000个特征。-al 或 --drop-lines使线特征也适用点降低的规则。-ap 或 --drop-polygons使多边形特征也适用点降低的规则。-K 或 --cluster-dista
Parameters are options added to a prompt that change how an image generates. Parameters can change an image's Aspect Ratios, switch between Midjourney Model Versions, change which Upscaler is used, and lots more.Parameters are always added to the end of a prompt. You can add multiple parameters to each prompt.Using an Apple device?Many Apple devices automatically change double hyphens (--) to an em-dash (—). Midjourney accepts both!Basic ParametersAspect Ratios--aspect, or --ar Change the aspect
转自：https://www.infoq.cn/article/4hjplbxo1xktefxzpqz8BFF 模式：微服务前端数据加载的最佳实践？设想一个场景，你需要使用微服务构建电子商务应用程序。你可以为客户、订单、产品、购物车等提供微服务，微服务暴露 API 给前端使用。但是，微服务提供给前端的数据可能不会按照前端需要的方式进行编排或过滤。这种情况下，前端需要一些逻辑来重新处理这些数据，同时在用户端使用这样的逻辑会占用更多的浏览器资源。在这样的情况下，我们可以使用 BFF 将一些前端逻辑转移到中间层，中间层就是 BFF。当前端请求一些数据时，它将调用 BFF 中的 API。BFF 将执行以下操作：调用相关的微服务 API 并获取所需数据根据前端展现来处理数据将格式化后的数据发送到前端因此，前端将有更少的逻辑，BFF 有助于简化数据展示，并为前端提供一个目的明确的接口。它如何适用于电子商务？下图显示了每个微服务如何通过 BFF 与前端连接。BFF 的角色正如我们已经探讨过的，BFF 充当前端和微服务之间的简单接口。理想情况下，前端团队也将负责管理 BFF。一个 BFF 只关注一个
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