using UnityEngine;
using Dreamteck.Splines;
 
public class AlongSplineMovement : MonoBehaviour {
    public Spline spline;
    public float speed = 1f;
    public bool isMoving = true;
 
    private float currentTime = 0f;
    private bool reachedEnd = false;
 
    void Update() {
        if (isMoving && !reachedEnd) {
            currentTime += Time.deltaTime * speed;
            float moveDistance = speed * Time.deltaTime;
            int targetIndex = spline.GetClosestPointIndex(transform.position, moveDistance);
            Vector3 targetPoint = spline.GetPoint(targetIndex);
            transform.position = Vector3.MoveTowards(transform.position, targetPoint, moveDistance);
 
            if (targetIndex == spline.GetPointCount() - 1) {
                reachedEnd = true;
                // 可以在这里添加到达终点的回调或其他逻辑
            }
        }
    }
}

这段代码使用了Dreamteck Splines插件中的功能，使得物体沿着spline移动。其中currentTime用于追踪当前的时间，isMoving控制物体是否在移动，reachedEnd用于检测是否已经到达了spline的末端。在Update方法中，根据当前的时间、速度和spline的点信息来计算物体下一个应该到达的位置，并且更新其transform的位置。如果物体到达了spline的末端，reachedEnd会被设置为true，这时可以添加相应的回调或者其他逻辑。

Elasticsearch 8.x 版本中，弃用了 High Level REST Client，并移除了 Java Transport Client。Elasticsearch 推荐使用新的 Elasticsearch-rest-client 或者使用现代的 REST client 库，如 Apache HttpClient 或 OkHttp。

以下是使用 Apache HttpClient 发送请求的示例代码：

import org.apache.http.HttpHost;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
 
public class ElasticsearchRestClient {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 HttpClient
        CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
 
        // 定义 Elasticsearch 节点
        HttpHost elasticsearchHost = new HttpHost("localhost", 9200);
 
        // 创建 GET 请求
        HttpGet request = new HttpGet("/");
 
        // 执行请求并获取响应
        CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(elasticsearchHost, request);
 
        // 打印响应的内容
        System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity()));
 
        // 关闭 HttpClient
        response.close();
        httpClient.close();
    }
}

确保在项目中包含 Apache HttpClient 的依赖，如使用 Maven：

<dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
    <artifactId>httpclient</artifactId>
    <version>4.5.13</version>
</dependency>

这段代码创建了一个 HttpClient 实例，用于向 Elasticsearch 发送 HTTP 请求。你可以根据需要修改请求方法、路径和配置，以与 Elasticsearch 交互。

在Elasticsearch中，分页通常用于查询结果的分割。有三种常见的分页策略：滚动、分页和深度滚动。

1. 滚动查询(Scroll Query):

   滚动查询是一种长时间保持搜索上下文的方法，允许你逐步遍历大量数据。使用scroll参数开始一个新的搜索，然后使用scroll_id来获取更多的数据。

POST /_search?scroll=5m
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

GET /_search/scroll
{
  "scroll_id": "your_scroll_id",
  "scroll": "5m"
}

2. 分页(Pagination):

   分页通过from和size参数实现，from指定跳过的文档数，size指定返回的文档数量。

GET /_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

3. 深度滚动(Deep Paging):

   当结果集非常大时，分页可能会有问题。深度滚动通过使用search_after参数，它需要你知道前一页的最后一个文档的一些排序字段值。

GET /_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "my_field": "asc" }
  ]
}

GET /_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "my_field": "asc" }
  ],
  "search_after": [ "value_of_my_field_for_last_document_of_previous_page" ]
}

滚动查询适合需要遍历大量数据且不要求实时性的场景，分页适合数据量不大，但需要快速响应的场景，而深度滚动适合当你同时需要遍历大量数据，又需要保持快速响应的场景。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.config.EnableElasticsearchRepositories;
 
@SpringBootApplication
@EnableElasticsearchRepositories(basePackages = "com.example.repository")
public class ElasticsearchApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ElasticsearchApplication.class, args);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中启用Elasticsearch仓库。@EnableElasticsearchRepositories注解用于启用对Elasticsearch的支持，并指定了仓库接口所在的包。这样，你就可以在com.example.repository包下定义Elasticsearch操作的接口，Spring Data会为这些接口创建实现，从而让你能够以声明式的方式进行搜索操作。

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引
response = es.indices.create(index='customer', ignore=400)
print(response)
 
# 获取所有索引
response = es.indices.get_alias("*")
print(response)
 
# 在索引中添加文档
doc = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'about': 'I love to go rock climbing',
    'interests': ['sports', 'music']
}
response = es.index(index="customer", id=1, document=doc)
print(response)
 
# 获取索引中的文档
response = es.get(index="customer", id=1)
print(response)
 
# 更新索引中的文档
doc = {
    'name': 'Jane Doe',
    'age': 25,
    'about': 'I love to collect rock albums',
    'interests': ['music']
}
response = es.update(index="customer", id=1, document=doc)
print(response)
 
# 删除索引中的文档
response = es.delete(index="customer", id=1)
print(response)
 
# 删除索引
response = es.indices.delete(index='customer', ignore=[400, 404])
print(response)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python客户端库来执行基本的操作，包括创建索引、获取索引列表、添加、获取、更新和删除文档。这对于学习如何与Elasticsearch交互非常有帮助。

Elasticsearch 提供了一个强大的查询 DSL，称为 Query DSL。它允许你构建复杂的查询，包括模糊查询。模糊查询可以使用 match 查询或者 query_string 查询来实现。

以下是一个使用 Elasticsearch 的 Python 客户端 elasticsearch-py 进行模糊查询的例子：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 模糊查询关键词
search_term = "example"
 
# 执行模糊查询
response = es.search(
    index="your_index",  # 你的索引名
    body={
        "query": {
            "match": {
                "field_name": search_term  # 你想要查询的字段名
            }
        }
    }
)
 
# 打印查询结果
print(response)

在这个例子中，我们使用 match 查询在 your_index 索引的 field_name 字段中搜索包含 "example" 的文档。你需要替换 your_index 和 field_name 为你的实际索引名和字段名。

记得，在使用模糊查询时，你可以根据需要调整查询的分析器和相关性评分参数。

在Elasticsearch中，实现分布式锁通常涉及创建一个特殊的索引，用来管理锁的状态。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Elasticsearch索引模板来实现一个分布式锁：

1. 创建一个索引模板，确保所有相关的锁索引都会应用这个模板。
2. 使用一个文档来代表每个锁，并将其存储在一个特定的索引内。
3. 通过使用Elasticsearch的乐观并发控制机制，如版本号或者if_seq_no和if_primary_term参数来更新锁的状态。

以下是一个简化的Python示例，使用官方的elasticsearch客户端，展示了如何创建一个分布式锁和释放锁：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个索引模板
def create_index_template():
    index_template = {
        "index_patterns": ["locks-*"],
        "settings": {
            "number_of_shards": 1,
            "number_of_replicas": 0
        },
        "mappings": {
            "properties": {
                "lock_key": {
                    "type": "keyword"
                },
                "owner": {
                    "type": "keyword"
                },
                "version": {
                    "type": "integer"
                }
            }
        }
    }
    es.indices.put_template('lock_template', index_template)
 
# 获取锁
def acquire_lock(lock_key, owner_id, lock_index="locks-000001"):
    doc_id = f"{lock_key}"
    version = None
    if es.exists(index=lock_index, id=doc_id):
        response = es.get(index=lock_index, id=doc_id)
        version = response['_version']
    
    new_version = version + 1 if version else 1
    result = es.index(index=lock_index, id=doc_id, document={
        "lock_key": lock_key,
        "owner": owner_id,
        "version": new_version
    }, op_type='create', version=version, version_type="external")
    
    return result['result'] == 'created'
 
# 释放锁
def release_lock(lock_key, owner_id, lock_index="locks-000001"):
    doc_id = f"{lock_key}"
    response = es.get(index=lock_index, id=doc_id)
    current_version = response['_version']
    
    result = es.delete(index=lock_index, id=doc_id, version=current_version, version_type="external")
    
    return r

在Elasticsearch中设置账号密码需要通过Elasticsearch的内置用户elastic和kibana。以下是如何为Elasticsearch设置账号密码的步骤：

1. 使用Elasticsearch用户进入Elasticsearch CLI。

bin/elasticsearch-users useradd elastic

2. 设置密码。

bin/elasticsearch-users passwd elastic

3. 修改Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml，启用基本认证。

xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

4. 重启Elasticsearch服务。

bin/elasticsearch-service restart

5. 使用新设置的账号密码进行验证。

curl -u elastic:changeme -X GET "localhost:9200/"

注意：在生产环境中，密码应该是安全的，不要直接在命令行中输入密码，而是使用提示输入或者配置文件来安全管理密码。

如果你是在Elasticsearch集群环境中设置账号密码，步骤类似，只是在集群的每个节点上都需要执行上述步骤。记得在修改配置文件后，需要在所有节点上重启Elasticsearch服务。

如果你需要在Kibana中使用这个账号，你还需要在Kibana的配置文件kibana.yml中设置elastic用户的凭证：

elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "yourpassword"

同样，在集群环境中，你需要在所有Kibana节点上设置这些凭证。

😩抱歉，出了点小问题，请稍后重试

cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
project(my_project LANGUAGES CXX)
 
# 使用find_package查找名为my_lib的库
find_package(my_lib)
 
# 如果找不到my_lib，尝试使用pkg_check_modules来查找
if(NOT my_lib_FOUND)
  pkg_check_modules(PC_my_lib my_lib)
  if(PC_my_lib_FOUND)
    set(my_lib_INCLUDE_DIRS ${PC_my_lib_INCLUDE_DIRS})
    set(my_lib_LIBRARIES ${PC_my_lib_LIBRARIES})
    message(STATUS "Found my_lib via pkg-config")
  endif()
endif()
 
# 如果上述方法都没有找到库，则报错
if(NOT my_lib_FOUND)
  message(FATAL_ERROR "Could not find my_lib library")
endif()
 
# 使用find_path查找头文件my_lib.h的路径
find_path(my_lib_INCLUDE_DIR my_lib.h)
 
# 如果找到了头文件路径，将其存储在变量中
if(my_lib_INCLUDE_DIR)
  message(STATUS "Found my_lib headers in: ${my_lib_INCLUDE_DIR}")
else()
  message(FATAL_ERROR "Could not find my_lib headers")
endif()
 
# 将库和头文件路径添加到项目中
include_directories(${my_lib_INCLUDE_DIR})
target_link_libraries(my_project ${my_lib_LIBRARIES})

这个示例代码展示了如何在CMake中查找一个名为my_lib的库。它首先尝试使用find_package来查找库，如果找不到，它会使用pkg_check_modules来查找。如果两者都失败，它会报告错误。然后，它使用find_path来查找库的头文件路径。如果找到了，它会将库和头文件路径添加到项目中。如果任何查找步骤失败，它都会报告一个致命错误。