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2024-08-23

解释：

在Python中，multiprocessing模块用于创建子进程。进程间通信（IPC）通常需要序列化和反序列化数据，而_thread.lock对象不是可序列化的，因为它是一个与线程相关的锁对象，不能被传递到另一个进程中。

解决方法：

避免在multiprocessing中使用_thread.lock对象。
如果需要在多个进程间协调，可以使用multiprocessing模块提供的锁对象，如multiprocessing.Lock。
如果必须使用_thread.lock，可以考虑不使用multiprocessing的进程池或队列，改用线程。

示例代码：




import threading
 
# 使用 threading.Lock 而不是 _thread.lock
lock = threading.Lock()
 
# 在多线程环境中安全地使用锁
with lock:
    # 执行需要互斥的代码
    pass

如果确实需要进程间同步，则使用multiprocessing模块中的进程锁：




from multiprocessing import Process, Lock
 
def func(lock):
    with lock:
        # 执行需要互斥的代码
        pass
 
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    p = Process(target=func, args=(lock,))
    p.start()
    p.join()

2024-08-23

报错信息 "Updates were rejected because the remote history differs from the local history" 表示你在尝试推送本地更改到远程仓库时，由于远程仓库的历史记录和你本地的历史记录不一致，更新被拒绝了。

这通常发生在你克隆了一个仓库，然后在其中进行了一些提交，试图将这些提交推送到远程仓库时。远程仓库可能已经有了一些提交，而这些提交不包含在你的本地历史中，或者本地和远程历史发生了分叉。

解决方法：

使用 git pull 先将远程仓库的更改拉取到本地，并与你的本地更改合并。
如果你确定要覆盖远程历史（慎用，因为这会影响所有人的工作），可以使用 git push --force 来强制推送你的本地更改到远程仓库。
如果你不想合并历史，可以考虑创建一个新的远程分支并推送，或者使用 git push --set-upstream <branch> --force 来创建一个新的远程分支并强制推送你的本地更改。

在执行以上操作之前，请确保你了解这些命令的含义和可能带来的影响，特别是在使用 --force 参数时。

Git回滚到某次提交

2024-08-23

要在Git中回滚到某次提交，你可以使用git reset命令。这里有两种常见的情况：

回滚到某次提交，但是保留当前工作目录的更改，可以使用--soft选项：




git reset --soft <commit_hash>

<commit_hash>是你想回滚到的那次提交的哈希值。

回滚到某次提交，并且撤销所有该次提交以后的更改（即撤销那次提交后面的所有提交），可以使用--hard选项。请注意，这会丢失所有该次提交后的更改，所以请小心使用：




git reset --hard <commit_hash>

如果你只是想查看某次提交的更改，而不影响当前分支，可以使用git checkout命令：




git checkout <commit_hash> -- .

这会检出指定提交的所有文件到工作目录。记住，这样做不会改变当前分支的历史。

2024-08-23

在Elasticsearch中，GEO查询主要用于查找与特定地理位置相关的数据。以下是一些常用的GEO查询以及相应的代码示例：

geo_bounding_box查询：查找在特定矩形边界框内的点。




GET /_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 41.12,
          "lon": -71.3
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 40.12,
          "lon": -72.3
        }
      }
    }
  }
}

geo_distance查询：查找在特定距离范围内的点。




GET /_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "20km",
      "location": {
        "lat": 40,
        "lon": -70
      }
    }
  }
}

geo_polygon查询：查找在特定多边形内的点。




GET /_search
{
  "query": {
    "geo_polygon": {
      "location": {
        "points": [
          {
            "lat": 40,
            "lon": -70
          },
          {
            "lat": 30,
            "lon": -80
          },
          {
            "lat": 20,
            "lon": -90
          }
        ]
      }
    }
  }
}

请注意，这些查询都需要在Elasticsearch中有地理位置字段，并且在索引时需要使用特定的地理数据格式。在实际应用中，需要根据具体的Elasticsearch版本和索引结构进行调整。

6.ELK之Elasticsearch嵌套(Nested)类型

2024-08-23

在Elasticsearch中，嵌套（Nested）类型是一种特殊的字段类型，它允许你索引包含其他对象的对象。嵌套对象可以独立于包含它们的父对象被索引和查询。

以下是一个创建嵌套类型的例子：




PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "nested_field": {
        "type": "nested"
      }
    }
  }
}

在嵌套字段中索引文档：




POST /my_index/_doc/1
{
  "nested_field": [
    {
      "name": "Nested 1",
      "age": 30
    },
    {
      "name": "Nested 2",
      "age": 25
    }
  ]
}

查询嵌套对象：




POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "nested_field",
      "query": {
        "match": {
          "nested_field.name": "Nested 1"
        }
      }
    }
  }
}

这个例子展示了如何创建一个嵌套类型，如何向它索引数据，以及如何执行针对嵌套字段的查询。嵌套查询允许你在嵌套结构中进行复杂的查询操作。

Elasticsearch-高CPU优化

2024-08-23

在Elasticsearch中，优化CPU资源的使用可以通过调整Elasticsearch的配置参数来实现。以下是一些有效的配置更改，以减少CPU使用率：

调整线程池大小：Elasticsearch中的操作通常在不同的线程池中执行。你可以减少这些线程池的大小来减少CPU使用。




# 在elasticsearch.yml中设置
thread_pool.search.size: 5
thread_pool.index.size: 3
thread_pool.bulk.size: 5

调整内存分配：减少Elasticsearch使用的堆内存可以减少CPU的使用。




# 启动Elasticsearch时设置堆大小
./bin/elasticsearch -Xms2g -Xmx2g

禁用不需要的功能：例如，如果不需要地理位置查询，可以禁用它来减少CPU使用。




# 在elasticsearch.yml中设置
index.query.default_field: []

使用更高效的数据结构：例如，使用doc values替代fielddata。
调优查询：优化查询以减少资源消耗，例如使用更精确的查询如term查询代替match查询。
使用节能模式：Elasticsearch 7.10引入了节能模式，可以在某些情况下减少CPU使用。




# 在elasticsearch.yml中设置
node.roles: [ "data", "ingest" ]
node.master: false
node.data: true
node.ingest: true
node.ml: false

这些是减少Elasticsearch CPU使用的基本策略。根据具体的Elasticsearch集群和工作负载，可能需要进一步的调整和优化。

HuggingFace CLI 命令全面指南

2024-08-23

Hugging Face的命令行界面（CLI）提供了一种使用命令行与Hugging Face模型库交互的方式。以下是一些常用的Hugging Face CLI命令的简单概述和示例：

登录Hugging Face Hub:




huggingface-cli login

创建新的模型仓库:




huggingface-cli repo create "my-model-repo"

上传文件到仓库:




huggingface-cli repo upload "path/to/file" "my-model-repo"

下载仓库中的文件:




huggingface-cli repo download "my-model-repo" "path/to/save"

列出用户的所有仓库:




huggingface-cli spaces list

创建新的空间（例如，私人空间）:




huggingface-cli spaces create "my-space"

在空间内上传文件:




huggingface-cli spaces upload "path/to/file" "my-space"

在空间内下载文件:




huggingface-cli spaces download "my-space" "path/to/save"

列出空间内的文件:




huggingface-cli spaces list "my-space"

创建新的模型:




huggingface-cli snapshot create-from-files "my-model-files" "my-model-card.md"

这些命令提供了一个基本的视图，展示了如何使用Hugging Face CLI进行基本操作。要获取更详细的选项和参数列表，请参阅官方文档或使用命令 huggingface-cli --help。

使用git将项目提交至阿里云云效代码库

2024-08-23

要使用Git将项目提交至阿里云云效（Alibaba Cloud Code）代码库，您需要先在云效创建一个代码库，并获取其远程仓库地址。以下是提交项目的基本步骤：

在命令行中初始化本地Git仓库（如果尚未初始化）：
```
git init
```
添加所有文件到暂存区：
```
git add .
```
提交暂存区的内容到本地仓库：
```
git commit -m "Initial commit"
```
添加阿里云云效仓库作为远程仓库（请将以下命令中的<repository-url>替换为实际的仓库URL）：
```
git remote add origin <repository-url>
```
推送代码到云效仓库，将本地的master分支代码推送到远程仓库（首次推送可能需要输入云效账号和密码）：
```
git push -u origin master
```

确保您有权限推送到云效的仓库，并且在推送之前已经在云效创建了代码库。如果您的分支名称不是master，请将master替换为实际分支名称。

ES向量功能实战：向量搜索(Docker部署ES及可视化ES-Head)

2024-08-23

以下是一个简化的Docker部署Elasticsearch和Elasticsearch-Head的示例：

首先，创建一个名为docker-compose.yml的文件，内容如下：




version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - type: bind
        source: ./esdata
        target: /usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
 
  elasticsearch-head:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "9100:9100"

然后，在该文件所在目录下运行以下命令来启动服务：




docker-compose up -d

这将启动Elasticsearch和Elasticsearch-Head，并且Elasticsearch-Head将可以通过浏览器访问http://localhost:9100来进行Elasticsearch的可视化。

请注意，这里的Elasticsearch和Elasticsearch-Head使用的是相同的版本7.10.0，并且Elasticsearch的数据目录被挂载到了当前目录下的./esdata文件夹中，以便于数据的持久化。

确保你有足够的权限来运行Docker命令和访问9100和9200端口。如果你在使用的系统上有防火墙或者安全组，请确保相应的端口是开放的。

Elasticsearch查询文档--常见API篇（附详细代码和案例图文）

2024-08-23

在Elasticsearch中，查询文档是一个非常常见的操作。以下是一些常见的查询文档的API和相应的代码示例：

查询所有文档




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
res = es.search(index="my_index", body={"query": {"match_all": {}}})
 
print(res['hits']['hits'])

根据ID查询文档




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
res = es.get(index="my_index", id="my_id")
 
print(res['_source'])

使用查询字符串查询文档




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
res = es.search(index="my_index", q="field:value")
 
print(res['hits']['hits'])

分页查询文档




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
res = es.search(index="my_index", body={"query": {"match_all": {}}}, from_=10, size=10)
 
print(res['hits']['hits'])

排序查询文档




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
res = es.search(index="my_index", body={"query": {"match_all": {}}}, sort='field:asc')
 
print(res['hits']['hits'])

高亮查询文档




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
res = es.search(index="my_index", body={
    "query": {
        "match": {
            "field": "value"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "field": {}
        }
    }
})
 
for hit in res['hits']['hits']:
    print(hit['_id'], hit['_source'], hit['highlight'])

这些API和代码示例涵盖了查询文档的基本操作，如果需要更复杂的查询，可以使用Elasticsearch的查询DSL。