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时间:2024-11-26 16:45:30 来源：通达信龙的传人指标源码

1.源代码是源码什么
2.elasticsearch ç¨ä»ä¹è¯è¨å¼å
3.Elasticsearch Query详解
4.如何找到软件的源代码
5.Unity3d FootIK写一个最简单的IK（1）
6.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

ik 源码

源代码是什么

说白了就是各种编程语言，你现在所用的源码所有软件都是用各种源代码编出来的，大概样子就像：

<html><head>

function al_c(A){ while(A.tagName!="TABLE")A=A.parentNode;return A.getAttribute("id")}

//--></script></head>

</td>

</div>

elasticsearch ç¨ä»ä¹è¯è¨å¼å

Elasticsearchä¹ä½¿ç¨Javaå¼åå¹¶ä½¿ç¨Luceneä½ä¸ºå¶æ ¸å¿æ¥å®ç°ææç´¢å¼åæç´¢çåè½ï¼ä½æ¯å®çç®çæ¯éè¿ç®åçRESTful APIæ¥éèLuceneçå¤ææ§ï¼ä»èè®©å¨ææç´¢åå¾ç®åã

Elasticsearch Query详解

filter和query是Elasticsearch中两个重要的概念。

filter不参与评分，源码它的源码目标只是判断某个条件是或者否，并且可以利用缓存提高效率。源码风云快手源码

而query则会计算评分，源码它的源码目标是为了判断相关性，但由于计算评分，源码效率比filter要低。源码

index、源码search和storestore、源码_source和doc_values是源码Elasticsearch中的几个关键概念。

我们可以将Elasticsearch对数据的源码存储查询过程分为三个阶段：索引(index)、查询(search)和取回(fetch)。源码

在索引阶段，Elasticsearch会解析源文档，按照mapping配置和字段配置对字段进行索引，并将整个源文档存储（如果没有禁用_source），将指定的字段进行store存储，另外还会为指定字段建立doc_values存储（如果doc_values可用）。

在查询阶段，Elasticsearch会解析query DSL，通过索引或doc_values对字段进行检索和过滤，有声源码下载找到符合条件的文档ID，对于需要聚合计算的，会取出文档并进行计算。

在取回阶段，Elasticsearch会根据需求返回指定的字段，指定_source，fields，或者docvalue_fields，这三个对应三个不同的存储位置，它们的作用也不同。

fields、_source、stored_fields、docvalue_fields都是用来获取自己想要的字段，其中ES推荐使用fields。

fields和_source类似，但是fields会从_source中取出相应的字段数据并按照mapping设置进行一些格式处理、运行时字段计算等。

stored_fields是用来取出被store的字段，通常不建议使用。

docvalue_fields是用来取出建立了doc_values的字段，但部分类型可能不支持。

检索特性中的如何读c 源码collapse字段折叠可以根据特定的字段进行分组，每组都返回结果，例如搜索手机时，可以按品牌字段进行折叠，返回每个品牌的可排序、过滤的数据。

filter过滤有两种使用方式。

highlight高亮是对存在检索关键词的结果字段添加特殊标签，ES支持三种Highlighter。

Highlighter的工作原理是对于一个查询，Highlighter需要找到最佳的文本片段并且高亮目标词句，这需要解决以下三个问题。

async异步搜索支持异步查询，可以使用get async search查看检索的运行状态。

near real-time近实时搜索添加或更新文档不会修改旧的索引文件，而是将新文件写入缓存，延迟刷盘，可以通过API强制更新索引。

pagination分页支持普通分页、深度分页scroll和search after。

inner hits可以查询出不同阶段文档命中，例如在字段折叠中，可以查询出每个分组下具体有哪些文档。

selected field可以返回需要的c ecc加密源码字段，使用_source filter、fields、docvalue_fields、stored_fields返回需要的文档字段。

across clusters分布式检索支持多种检索API的分布式搜索。

multiple indices多索引检索支持同时从多个索引检索数据。

shard routing分片路由可以提高容错和检索能力。

自定义检索模板search templates可以复用检索模板，根据不同变量生成不同的query DSL，使用Mustache语法。

同义词检索search with synonyms可以定义同义词集，提高检索准确度。

排序sort results支持多字段、数组字段、嵌套字段排序。

所有的检索特性可以查看官方文档。

query用于回答相似度是多少的问题，计算评分。

filter用于回答是或否的问题，不计算评分，可使用缓存，效率更高。

组合查询BooleanBoosting在ik分词测试时，android 源码关闭selinux需要将analyzer和search_quote_analyzer设置成一样的分词器，才能正确检索出结果。

match_phrase容易受到停用的影响，不配置ik的停用词影响match搜索，配置之后影响match_phrase，需要修改源码。

如何找到软件的源代码

源码就是指编写的最原始程序的代码。运行的软件是要经过编写的，程序员编写程序的过程中需要他们的“语言”。音乐家用五线谱和音符，建筑师用图纸和笔，那程序员的工作的语言就是“源码”了。

人们平时使用软件时就是程序把“源码”翻译成我们可直观的形式表现出来供我们使用的。[1]

任何一个网站页面，换成源码就是一堆按一定格式书写的文字和符号，但我们的浏览器帮我们翻译成眼前的模样了

Unity3d FootIK写一个最简单的IK（1）

前言：

历经无数次尝试与调整，终于找到了在Unity环境中实现FootIK的基本方法。整个过程虽然充满了挑战，但学习到的知识与技巧却让我感到收获满满。

预备设置：

为了使用Unity内部的IK系统，我们需要进行以下步骤的设置。

1. 为FBX模型设置Humanoid Avatar，确保在Avatar设置界面中正确绑定骨骼。

2. 创建并配置AnimatorController，激活特定层级的IK Pass功能。

3. 编写脚本，声明OnAnimatorIK方法，用于处理IK解算。

创建FootIK脚本：

1. 定义脚本中的变量，这些变量将用于后续算法的执行。

2. 在FixedUpdate函数中获取骨骼信息，计算IK位置。

3. 编写AdjustFeetTarget方法，获取脚部Transform的位置，并进行调整以避免模型穿模。

4. 实现FootPositionSolver方法，使用Raycast检测地面位置，计算旋转角度。

动画曲线设置：

在动画中，脚部抬离地面时，需通过动画曲线调整IK目标的权重。通过在FBX Inspector中配置动画曲线，根据动画片段的不同阶段，设置合适的权重值，以实现脚部自然抬起与落地的效果。确保在Animator面板中正确添加Float参数，以便在播放动画时动态调整。

实践与原理：

1. 整理脚本并将其应用到角色GameObject上，激活IK功能，通过设置目标层级，使角色能够在阶梯上自然行走。

2. 讲解算法原理与流程，包括使用简单射线检测计算IK位置，以及在OnAnimatorIK方法中，通过动画曲线动态调整权重，影响骨骼位置。

揭秘Unity IK本质：

深入理解MoveFeetToIkPoint方法的工作原理，包括transform坐标变换、Animator的Getter与Setter机制。发现IK Goal实际上包含了与地面的偏移信息，并通过yVar变量进行动态调整，确保角色脚部贴合地面，防止穿模。了解Unity内部动画计算流程与IK应用顺序，揭示了为何增量赋值能有效控制角色行走。

小结：

通过解析Unity内置的IK系统，对功能插件的原理有了更深入的理解。展望未来，希望能够探索更多高级的IK实现方法，如Final IK与AnimationRigging，进一步提升角色动画效果。同时，源代码的分享将为社区开发者提供参考与灵感，促进Unity生态的共同进步。

Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的方法。

IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，无需重启 ES 实例。然而，这种方式并不稳定，因此，采用更为推荐的方案，即修改源码实现轮询查询数据库，以实现实时更新。

在进行配置时，需下载 IK 分词器源码，并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后，开始对源码进行修改。

首先，创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类，用于执行远程词库热更新。接着，修改 Dictionary 类的 initial 方法，以创建并启动 HotDictReloadThread 实例，执行字典热更新操作。

在 Dictionary 类中，找到 reLoadMainDict 方法，针对扩展词库维护的逻辑，新增代码加载 MySQl 词库。为此，需预先在数据库中创建一张表，用于维护扩展词和停用词。同时，在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件，用于数据库连接配置。

通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接，执行扩展词 SQL，将结果集添加到扩展词库中。类似地，实现同步 MySQl 停用词的逻辑，确保代码的清晰性和可维护性。

完成基础配置后，打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的 plugins 目录下，并确保有相应的目录结构。启动 ES，查看日志输出，以验证词库更新功能的运行状态。

在此过程中，可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件，这些问题均可得到解决。

本文通过具体步骤和代码示例，详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南，完成相关配置和代码修改，以实现高效且稳定的词库管理。

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