为了使用 @antfu/eslint-config 配置 ESLint 以兼容 uniapp 项目，你需要按照以下步骤操作：

1. 安装必要的包：

npm install -D eslint @antfu/eslint-config

2. 创建或更新 .eslintrc.js 配置文件：

module.exports = {
  extends: [
    '@antfu/eslint-config',
    // 如果你需要兼容 uniapp 的文件，可以添加以下配置
    // 请确保你已经安装了 eslint-plugin-uniapp
    {
      files: ['*.vue', '*.ts', '*.tsx', '*.js', '*.jsx', '*.uniapp.json'],
      env: {
        uniapp: true,
      },
    },
  ],
  // 其他 ESLint 配置...
};

3. 安装 eslint-plugin-uniapp（如果你需要兼容 uniapp 的文件）：

npm install -D eslint-plugin-uniapp

4. 运行 ESLint 检查你的代码：

npx eslint .

确保你的项目中已经有了 package.json 文件，以便 ESLint 可以正确地从中读取配置。

以上步骤将设置一个兼容 uniapp 的 ESLint 环境，确保你的代码遵循 @antfu 的配置规则。

ElasticSearch的常见操作包括索引文档、查询文档、更新文档和删除文档。以下是对应的ElasticSearch DSL和Python代码示例。

索引文档

ElasticSearch DSL:

PUT /index/type/id
{
  "field1": "value1",
  "field2": "value2"
}

Python代码:

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
doc = {
    'field1': 'value1',
    'field2': 'value2'
}
 
es.index(index="index", doc_type="type", id="id", body=doc)

查询文档

ElasticSearch DSL:

GET /index/type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field1": "value1"
    }
  }
}

Python代码:

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
query = {
    "query": {
        "match": {
            "field1": "value1"
        }
    }
}
 
response = es.search(index="index", doc_type="type", body=query)

更新文档

ElasticSearch DSL:

POST /index/type/id/_update
{
  "doc": {
    "field1": "new_value1"
  }
}

Python代码:

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
doc = {
    "doc": {
        "field1": "new_value1"
    }
}
 
es.update(index="index", doc_type="type", id="id", body=doc)

删除文档

ElasticSearch DSL:

DELETE /index/type/id

Python代码:

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
es.delete(index="index", doc_type="type", id="id")

以上代码提供了ElasticSearch的基本增删改查操作，并且展示了如何在Python中使用Elasticsearch库执行这些操作。

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
 
// 假设hbasePut是从HBase表中获取的Put对象
Put hbasePut = ...
 
// 假设restHighLevelClient是已经配置好的Elasticsearch的RestHighLevelClient实例
RestHighLevelClient restHighLevelClient = ...
 
// 从HBase的Put对象中提取rowkey和列族:列限定符:值
String rowKey = Bytes.toString(hbasePut.getRow());
Map<String, Object> source = new HashMap<>();
for (Cell cell : hbasePut.getFamilyCellMap().get(Bytes.toBytes("your_column_family"))) {
    String qualifier = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));
    String value = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));
    source.put(qualifier, value);
}
 
// 使用Elasticsearch的RestHighLevelClient将数据索引到Elasticsearch
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("your_index_name")
        .id(rowKey)
        .source(source);
 
restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

这段代码展示了如何从HBase的Put对象中提取数据，并将其索引到Elasticsearch中。需要注意的是，这里的your_column_family应该替换为实际的列族名，your_index_name应该替换为Elasticsearch中的索引名。同时，RestHighLevelClient实例需要根据Elasticsearch服务器的配置进行初始化。

using Elasticsearch.Net;
using Nest;
 
// 假设你已经有了一个 Elasticsearch 客户端实例 `elasticClient`
var elasticClient = new ElasticClient(new Elasticsearch.Net.HttpPool(new Uri("http://localhost:9200")));
 
// 构建查询条件
var query = new QueryContainer(new MatchQuery
{
    Field = "name",
    Query = "John Doe"
});
 
// 执行查询
var searchResponse = elasticClient.Search<MyDocument>(s => s
    .Index("myindex")
    .Query(query)
);
 
// 输出查询结果
foreach (var document in searchResponse.Documents)
{
    Console.WriteLine(document.Name);
}
 
// 假设 MyDocument 是一个映射到 Elasticsearch 文档的类
public class MyDocument
{
    public string Name { get; set; }
    // 其他属性...
}

这段代码展示了如何使用Elasticsearch.NET客户端在Elasticsearch中执行一个基本的查询。它首先创建了一个Elasticsearch客户端实例，然后构建了一个匹配查询条件，并将其用于查询名为"myindex"的索引中所有匹配"John Doe"名字的文档。最后，它遍历并打印出了查询结果中的文档。

ElasticSearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索和分析引擎，它使你能够快速、近乎实时地存储、搜索和分析大量数据。IK分词器是一个开源的、结合了中文词库和词向量的分词插件，用于处理中文文本。

安装 IK 分词器通常涉及以下步骤：

1. 确保你已经安装了 ElasticSearch。
2. 下载与你的 ElasticSearch 版本相匹配的 IK 分词器版本。
3. 将 IK 分词器插件复制到 ElasticSearch 的插件目录中。
4. 重启 ElasticSearch 以使插件生效。

以下是一个简单的示例，演示如何在 ElasticSearch 中使用 IK 分词器：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}
 
POST /my_index/_analyze
{
  "text": "中华人民共和国国旗",
  "analyzer": "ik_analyzer"
}

在这个示例中，我们首先创建了一个名为 my_index 的索引，并在其设置中定义了一个使用 IK 分词器的分析器 ik_analyzer。然后，我们使用 _analyze 端点测试分词器对“中华人民共和国国旗”这句话的分词效果。

请注意，具体的安装步骤可能会根据 ElasticSearch 和 IK 分词器的版本有所变化，因此建议参考官方文档进行安装。

在OpenCV中，我们可以使用cv2.line(), cv2.rectangle(), cv2.circle(), cv2.ellipse(), cv2.polylines()等函数来绘制各种图形。

下面是这些函数的基本用法：

1. 直线绘制：cv2.line()

import cv2
import numpy as np
 
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)

2. 矩形绘制：cv2.rectangle()

import cv2
import numpy as np
 
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)

3. 圆形绘制：cv2.circle()

import cv2
import numpy as np
 
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)

4. 椭圆绘制：cv2.ellipse()

import cv2
import numpy as np
 
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)

5. 多边形绘制：cv2.polylines()

import cv2
import numpy as np
 
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
 
img = np.zeros((512,512,1), np.uint8)
cv2.polylines(img,[pts],True,(255,255,255),2)

以上代码中，我们首先创建了一个空白的图像，然后调用相应的绘图函数在图像上绘制了我们需要的图形。这些函数的参数可能会有所不同，但是大部分都遵循以下模式：

cv2.function(image, start_point, end_point, color, thickness)

其中，

• image：要绘制图形的图像
• start\_point：图形的起始点
• end\_point：图形的结束点
• color：图形的颜色，以(B, G, R)的格式给出
• thickness：线的粗细，如果为负值（如-1），则表示要绘制实心图形

注意：在使用这些函数时，确保你的numpy数组是uint8类型，这样才能正确地显示颜色。

在Vue中，常用的表单验证规则可以通过第三方库如vee-validate或Vue自带的v-model结合computed properties实现。以下是一些常见的验证规则示例：

1. 必填项（required）:

required: value => !!value || 'This field is required.'

2. 最小长度（minLength）:

minLength: min => value => value.length >= min || `The minimum length is ${min} characters.`

3. 最大长度（maxLength）:

maxLength: max => value => value.length <= max || `The maximum length is ${max} characters.`

4. 邮箱（email）:

email: value => /.+@.+\..+/.test(value) || 'This must be a valid email address.'

5. 数字（number）:

number: value => /^\d+$/.test(value) || 'This field must be a number.'

6. 最小值（minValue）:

minValue: min => value => value >= min || `The value must be greater than or equal to ${min}.`

7. 最大值（maxValue）:

maxValue: max => value => value <= max || `The value must be less than or equal to ${max}.`

在Vue组件中使用这些规则，可以这样定义data:

data() {
  return {
    form: {
      name: '',
      email: ''
    },
    rules: {
      name: [
        { validator: this.rules.required, message: 'Name is required.' }
      ],
      email: [
        { validator: this.rules.required, message: 'Email is required.' },
        { validator: this.rules.email, message: 'Email must be valid.' }
      ]
    }
  };
}

在模板中使用v-model和v-validate指令:

<input v-model="form.name" v-validate="rules.name">
<span v-if="errors.has('name')">{{ errors.first('name') }}</span>
 
<input v-model="form.email" v-validate="rules.email">
<span v-if="errors.has('email')">{{ errors.first('email') }}</span>

这里errors.has('field')检查字段是否有验证错误，errors.first('field')显示第一条错误信息。如果使用vee-validate，则可以更简洁地定义规则并使用内置的验证指令。

在Elasticsearch中，运行时字段（Runtime fields）是一种在查询时定义的临时字段类型，它允许你在不需要将数据预先映射到索引中的情况下对数据执行复杂的转换或计算。

运行时字段的定义非常灵活，可以在查询时使用，并且不需要在索引映射中预定义。这使得你可以根据需要动态地添加字段，而不会影响索引的固有结构。

以下是一个简单的运行时字段的使用示例：

假设我们有一个名为logs的索引，它包含一个message字段，我们想要添加一个运行时字段upper_message，它将把message字段的值转换为大写。

POST /logs/_search
{
  "runtime_mappings": {
    "upper_message": {
      "type": "keyword",
      "script": "emit(doc['message'].value.toUpperCase())"
    }
  },
  "query": {
    "match": {
      "upper_message": "ERROR"
    }
  }
}

在这个例子中，我们在查询时定义了一个名为upper_message的运行时字段，它的类型是keyword，并且使用了一个简单的Painless脚本来提取message字段的值并将其转换为大写。然后，我们可以在查询中使用这个新的运行时字段来匹配包含"ERROR"的文档。

请注意，运行时字段不会更改索引的固有结构，只在查询执行时临时添加。此外，运行时字段的脚本可以包含复杂的逻辑，你可以使用它们来执行文本分析、数据转换或其他自定义计算。

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "Elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "publish_date": {
              "gte": "2015-01-01",
              "lte": "2016-12-31"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "content": "Elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "content": "apache"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个查询使用了布尔查询（bool query），它结合了必须匹配（must）、过滤（filter）、应当匹配（should）和不能匹配（must\_not）的查询子句。这是一个更为复杂的查询示例，它演示了如何在title字段中搜索"Elasticsearch"，同时确保内容在指定的日期范围内，并且在content字段中可以找到"Elasticsearch"。同时，它还排除了在content字段中含有"apache"的文档。这个查询展示了如何在Elasticsearch中构建更为复杂的查询逻辑。

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义KNN搜索的函数
def knn_search(index_name, query_vector, k=1):
    body = {
        "from": 0,
        "size": k,
        "query": {
            "script_score": {
                "query": {
                    "match_all": {}
                },
                "script": {
                    "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['vector_field']) + 1.0",
                    "params": {
                        "query_vector": query_vector
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    # 执行搜索
    results = es.search(index=index_name, body=body)
    return results['hits']['hits']
 
# 示例向量
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3]
 
# 示例索引名
index_name = "my_knn_index"
 
# 执行KNN搜索
knn_hits = knn_search(index_name, query_vector, k=3)
 
# 输出结果
for hit in knn_hits:
    print(hit)

这段代码展示了如何在Elasticsearch中使用Python客户端执行简化的KNN搜索。它定义了一个knn_search函数，该函数接受索引名、查询向量和K值作为参数，并返回最近邻的文档列表。这里使用了余弦相似度来评估文档与查询向量之间的相似度，并通过Elasticsearch的脚本查询功能进行了计算。