/* 定义一个名为fadeInOut的关键帧 */
@keyframes fadeInOut {
  0%, 100% { opacity: 0; } /* 开始和结束状态 */
  50% { opacity: 1; } /* 中间状态 */
}
 
/* 应用关键帧到一个元素 */
.element {
  animation: fadeInOut 2s infinite; /* 无限循环 */
}

这段代码定义了一个名为fadeInOut的关键帧，它使元素从透明度0渐变到1，再从透明度1渐变回0。然后，.element类使用这个关键帧制定了一个动画效果，该动画每次持续2秒，并且是无限循环的。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的搜索请求
search_request = {
    "query": {
        "match": {
            "content": "保姆级教程"  # 假设我们搜索包含“保姆级教程”的文档
        }
    }
}
 
# 执行搜索请求
response = es.search(index="articles", body=search_request)
 
# 输出搜索结果
if response['hits']['total']['value'] > 0:
    print(f"找到{response['hits']['total']['value']}个结果")
    for hit in response['hits']['hits']:
        print(f"标题: {hit['_source']['title']}")
        print(f"URL: {hit['_source']['url']}")
        print(f"最后更新时间: {datetime.fromisoformat(hit['_source']['last_updated'])}")
        print()
else:
    print("没有找到任何结果")

这段代码演示了如何使用Elasticsearch Python API在名为"articles"的索引中搜索包含特定内容("保姆级教程")的文档，并输出这些文档的标题、URL和最后更新时间。

报错解释：

这个错误表明你正在尝试对一个包含循环依赖的模块进行注解处理。在Java中，模块化系统允许你将代码分解成多个模块，并定义这些模块之间的依赖关系。然而，如果模块A依赖模块B，而模块B又直接或间接地依赖模块A，这就形成了一个循环依赖，编译器和其他工具会处理不了这种情况，因为它们可能陷入无限循环。

解决方法：

1. 检查你的模块依赖关系，确保没有循环依赖。你可以在module-info.java文件中查看和修改模块之间的依赖。
2. 如果循环依赖是无法避免的，考虑重构你的代码，将共同的部分提取到一个新模块中，然后让两个原始模块都依赖这个新模块。
3. 确保你的构建系统（如Maven或Gradle）配置正确，它应该能够处理模块间的循环依赖并且构建项目。

请根据你的具体项目结构和构建系统来实施这些解决步骤。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search, Q
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch(hosts=["localhost:9200"])
 
# 定义搜索对象
search = Search(using=es, index="your_index_name")
 
# 执行精准查询
query = Q("match_phrase", content="your_query_term")
search.query(query)
results = search.execute()
for hit in results:
    print(hit.meta.id, hit.content)
 
# 执行BM25查询
query = Q("multi_match", query="your_query_term", fields=["title", "content"], type="best_fields")
search.query(query)
results = search.execute()
for hit in results:
    print(hit.meta.id, hit.title, hit.content)

这段代码使用了Elasticsearch的Python客户端库elasticsearch和elasticsearch_dsl来执行精准查询和BM25查询。首先，我们创建了一个Elasticsearch客户端并定义了一个搜索对象。然后，我们使用Q对象来构建查询，并将其传递给搜索对象的query方法。最后，我们执行搜索并打印返回的结果。这里的your_index_name和your_query_term需要替换为实际的索引名和查询词。

在 Ubuntu 14.04 上安装 Rsyslog、Logstash 和 Elasticsearch，并配置它们以实现日志集中管理的步骤如下：

1. 更新系统包列表并安装依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y openjdk-7-jdk

2. 安装 Elasticsearch：

wget -qO - https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elasticsearch-2.x.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y elasticsearch

3. 启动并使 Elasticsearch 随系统启动：

sudo service elasticsearch start
sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 10

4. 安装 Logstash：

wget -qO - https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb http://packages.elastic.co/logstash/2.3/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/logstash-2.3.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y logstash

5. 创建 Logstash 配置文件 /etc/logstash/conf.d/syslog.conf 并添加以下内容：

input {
  syslog {
    port => "514"
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

6. 启动并使 Logstash 随系统启动：

sudo /etc/init.d/logstash start
sudo update-rc.d logstash defaults 96 10

7. 安装 Rsyslog：

sudo apt-get install -y rsyslog

8. 编辑 Rsyslog 配置文件 /etc/rsyslog.conf 并确保有以下行：

$ModLoad imudp
$UDPServerRun 514
$ActionFileDefaultTemplate RSYSLOG_TraditionalFileFormat

9. 重启 Rsyslog 服务：

sudo service rsyslog restart

至此，你应该有一个能够将系统日志收集并存储到 Elasticsearch 的集中日志管理系统。你可以通过 Kibana 对 Elasticsearch 中的日志进行可视化和搜索。如果你还没有 Kibana，可以按照以下步骤安装：

1. 添加 Kibana 仓库：

echo "deb http://packages.elastic.co/kibana/4.5/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kibana-4.5.x.list

2. 更新包列表并安装 Kibana：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kibana

3. 编辑 Kibana 配置文件 /etc/kibana/kibana.yml，设置 Elasticsearch 的 URL：

elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

4. 启动并使 Kibana 随系统启动：

sudo service kibana start
sudo update-rc.d kibana defaults 97 10

现在你可以通过浏览器访问 Ki

这个问题并不是一个具体的错误信息，而是关于Elasticsearch性能优化的一个常见设置，即设置操作系统的打开文件描述符的数量。

在Unix-like系统中，每个进程都有一个限制，决定它可以同时打开的文件描述符的数量。Elasticsearch在运行时会打开很多文件描述符，尤其是当它需要打开很多小文件来存储数据时（例如，每个分段的倒排索引文件）。默认情况下，这个限制可能太低，这可能会导致Elasticsearch性能问题。

解决方法是，您需要提高操作系统级别的文件描述符限制。这可以通过修改/etc/security/limits.conf文件来实现，添加以下行：

elasticsearch - nofile 65535

这里的elasticsearch是运行Elasticsearch进程的用户。nofile是指定资源的关键字，表示文件描述符的数量，而65535是新的限制值。

请注意，这个值可能需要根据您的具体情况进行调整。如果您的系统用户有多个Elasticsearch实例运行，您可能需要调整这个值来确保所有实例都能够打开所需数量的文件描述符。

另外，在进行这样的更改后，可能需要注销或重启系统，以确保新的限制生效。

from datetime import datetime, timedelta
 
def get_surrounding_blocks(es, index, location, time_field, time_value, time_format, time_zone, block_size):
    """
    获取特定时间点周围的时间块
    :param es: Elasticsearch 客户端实例
    :param index: Elasticsearch 索引名
    :param location: 地理位置点，格式为 [经度, 纬度]
    :param time_field: 时间字段名
    :param time_value: 时间值，格式为字符串
    :param time_format: 时间值的格式
    :param time_zone: 时区字符串
    :param block_size: 时间块大小，格式为字符串，例如 '5m' 或 '1h'
    :return: 时间周围的块列表
    """
    # 解析时间值
    time_value_parsed = datetime.strptime(time_value, time_format)
    if time_zone:
        time_value_parsed = time_value_parsed.replace(tzinfo=pytz.timezone(time_zone))
    
    # 计算时间周围的块
    before_time = time_value_parsed - timedelta(minutes=5)  # 提前5分钟
    after_time = time_value_parsed + timedelta(minutes=5)  # 延后5分钟
    
    # 转换时间块大小
    block_size_dict = {
        '5m': {'minutes': 5},
        '10m': {'minutes': 10},
        '30m': {'minutes': 30},
        '1h': {'hours': 1},
        '2h': {'hours': 2},
        '6h': {'hours': 6},
        '12h': {'hours': 12},
        '1d': {'days': 1},
    }
    block_size_timedelta = timedelta(**block_size_dict[block_size])
    
    # 计算边界时间块
    before_block_start = before_time - block_size_timedelta
    after_block_start = after_time - block_size_timedelta
    
    # 查询边界时间块
    before_block_query = {
        "query": {
            "bool": {
                "filter": [
                    {
                        "range": {
                            time_field: {
                                "gte": before_block_start,
                                "lt": before_time,
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "geo_distance": {
                            "distance": block_size_dict[block_size]['minutes'] * 60 * 1000,  # 转换为毫秒
                            "location_field": location
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    }
    after_block_query = {
        "query": {
            "bool": {
                "filter": [
                    {
                        "range": {
                            time_field: {
                                "gt": after_time,
                                "lte"

在Elasticsearch中使用HanLP自定义词典，你需要按照以下步骤操作：

1. 准备自定义词典文件，例如userdict.txt。
2. 将词典文件放置在Elasticsearch节点的某个目录下，例如/path/to/your/userdict.txt。
3. 修改HanLP配置文件hanlp.properties，添加自定义词典的路径。

hanlp.properties 示例配置：

CustomDictionaryPath=/path/to/your/userdict.txt

4. 重启Elasticsearch使配置生效。

请注意，路径/path/to/your/userdict.txt需要替换为你的实际文件路径。如果你使用的是自定义配置文件或者不同的插件版本，配置项的名称可能会有所不同，请根据实际情况调整。

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引
res = es.indices.create(index='customer', ignore=400)  # 如果索引已存在会抛出错误，可以设置ignore=400忽略
print(res)
 
# 添加一个文档到索引
doc = {
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "email": "john@example.com",
    "address": "123 Main St",
    "location": "europe"
}
res = es.index(index='customer', id=1, document=doc)
print(res)
 
# 获取一个文档
res = es.get(index='customer', id=1)
print(res)
 
# 更新一个文档
doc = {
    "name": "Jane Doe",
    "age": 25,
    "email": "jane@example.com",
    "address": "456 Main St",
    "location": "asia"
}
res = es.update(index='customer', id=1, document=doc)
print(res)
 
# 删除一个文档
res = es.delete(index='customer', id=1)
print(res)
 
# 删除索引
res = es.indices.delete(index='customer', ignore=[400, 404])
print(res)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API进行基本的索引操作，包括创建索引、添加文档、获取文档、更新文档和删除文档。同时，在删除索引时，使用了ignore参数来忽略可能出现的404错误，因为在Elasticsearch中，如果索引不存在，尝试删除会导致错误。

import requests
 
# 设置Elasticsearch集群的地址
es_url = "http://localhost:9200/"
index_name = "kibana_sample_data_ecommerce"
 
# 构建请求体
query_body = {
    "query": {
        "match": {
            "customer_first_name": "Marie"
        }
    }
}
 
# 执行POST请求
response = requests.post(es_url + index_name + "/_search", json=query_body)
 
# 打印响应结果
print(response.json())

这段代码使用Python的requests库来执行一个Elasticsearch的请求体搜索。它首先设置Elasticsearch集群的URL和要搜索的索引名称。然后，它定义了一个查询体，其中包含了一个match查询来查找名字为"Marie"的客户的所有文档。最后，它发送一个POST请求到Elasticsearch，并打印出返回的结果。