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TypeScript 類型體操通關(guān)秘籍與typescript全面進(jìn)階指南

深度實(shí)戰(zhàn)Electron開發(fā)本地音樂播放器 視頻

本書主要展示如何使用Elasticsearch構(gòu)建可擴(kuò)展的搜索應(yīng)用程序。書中覆蓋了Elasticsearch的主要特性，從使用不同的分析器和查詢類型進(jìn)行相關(guān)性調(diào)優(yōu)，到使用聚集功能進(jìn)行實(shí)時(shí)性分析，還有地理空間搜索和文檔過濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個(gè)部分，*部分解釋了核心特性，內(nèi)容主要涉及Elasticsearch的介紹，數(shù)據(jù)的索引、更新和刪除，數(shù)據(jù)的搜索，數(shù)據(jù)的分析，使用相關(guān)性進(jìn)行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，文檔間的關(guān)系等；第二部分介紹每個(gè)特性工作的更多細(xì)節(jié)及其對性能和可擴(kuò)展性的影響，以便對核心功能進(jìn)行產(chǎn)品化，內(nèi)容主要涉及水平擴(kuò)展和性能提升等。此外，本書還有6個(gè)附錄（網(wǎng)上下載），提供了讀者應(yīng)該知道的特性，展示了關(guān)于地理空間搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，學(xué)習(xí)在搜索結(jié)果中如何高亮查詢單詞，在生產(chǎn)環(huán)境中用來協(xié)助管理Elasticsearch的第三方的監(jiān)控工具有哪些，如何使用Percolator過濾為多個(gè)查詢匹配少量文檔，如何使用不同的建議器來實(shí)現(xiàn)自動完成的功能。

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

Server Based Java Programming (Manning)

The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers

Pytesseract是一個(gè)Python的OCR庫，它可以識別圖片中的文本并將其轉(zhuǎn)換成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。它可以讀取多種格式的圖片，包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以應(yīng)用于自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、OCR識別等領(lǐng)域。

在進(jìn)行性能測試時(shí)，我們需要對測試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲每個(gè)事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們在Charts標(biāo)簽頁中查看不同時(shí)間點(diǎn)的性能指標(biāo)，但是正因?yàn)長ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報(bào)到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。

Selenium3+Pytest+Allure 全流程實(shí)戰(zhàn)自動化測試 視頻教程