请帮我解释下面这段代码 public void createIndex() { String currentVersion = getSassIndex() + version(); EsProperties esProperties = mapping(); EsProperties settings = settings(); if (!existIndex(currentVersion)) { // 索引不存在创建索引 try { CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(currentVersion); createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("max_result_window", 50000)); if (esProperties != null) { createIndexRequest.mapping(esProperties.build(), XContentType.JSON); } if (settings != null) { createIndexRequest.settings(settings.build(), XContentType.JSON); } client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT); //给新索引上别名 IndicesAliasesRequest request = new IndicesAliasesRequest(); IndicesAliasesRequest.AliasActions aliasAction = new IndicesAliasesRequest.AliasActions(IndicesAliasesRequest.AliasActions.Type.ADD) .index(currentVersion) .alias(getSassIndex()); request.addAliasAction(aliasAction); client.indices().updateAliases(request, RequestOptions.DEFAULT); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } else { if (settings != null) { UpdateSettingsRequest updateSettingsRequest = new UpdateSettingsRequest(currentVersion); updateSettingsRequest.settings(settings.buildSettings(), XContentType.JSON); try { client.indices().putSettings(updateSettingsRequest, RequestOptions.DEFAULT); } catch (Exception e) { log.error(e.getMessage(), e); } } if (esProperties != null) { //索引已存在更新mapping PutMappingRequest putMappingRequest = new PutMappingRequest(currentVersion); String json = esProperties.build(); putMappingRequest.source(json, XContentType.JSON); try { client.indices().putMapping(putMappingRequest, RequestOptions.DEFAULT); } catch (Exception e) { log.error(e.getMessage(), e); throw new ServiceException("更新" + currentVersion + "mapping失败"); } } } }

使用 Node.js 和 MongoDB 的查询性能优化案例，代码中添加了注释.js

在这个案例中，我们首先使用 MongoClient.connect() 方法连接到 MongoDB 数据库，并获取名为 documents 的 collection。接下来，我们进行了以下操作：使用 collection.find() 方法查询所有文档，并计算查询时间。 ...

基于java+ ElasticSearch 的文件检索系统（源码+数据库）

IDEA打开项目，或者到处jar包运行接口，默认端口80，gitbook列表变更请修改spring.gitbook.ds 4. 数据初始化 /admin/createIndex 创建索引 /admin/update 更新文档 /admin/reset 清空es数据(不删除索引)和mysql...

有如下需求：根据输入关键字检索博客信息；请根据下面已有代码，补全业务逻辑。 PostDocment实体类： @Data @Document(indexName="post", type="post", createIndex=true) public class PostDocment implements Serializable { @Id private Long id; // ik分词器 @Field(type = FieldType.Text, searchAnalyzer="ik_smart", analyzer = "ik_max_word") private String title; @Field(type = FieldType.Long) private Long authorId; @Field(type = FieldType.Keyword) private String authorName; private String authorAvatar; private Long categoryId; @Field(type = FieldType.Keyword) private String categoryName; private Integer level; private Boolean recomment; private Integer commentCount; private Integer viewCount; @Field(type = FieldType.Date) private Date created; } PostRepository： @Repository public interface PostRepository extends ElasticsearchRepository { } SearchService接口（Page类型是org.springframework.data.domain）： public interface SearchService { Page search(Long current, Long size, String keyword); } SearchServiceImpl实现类： @Slf4j @Service public class SearchServiceImpl implements SearchService { @Autowired PostRepository postRepository; /** * 实现根据关键词检索，关键词可能匹配title，也可能匹配authorName或者categoryName * @param current 查询的当前页 * @param size 每页展示size * @param keyword 查询关键词 * @return */ public org.springframework.data.domain.Page search(Long current, Long size, String keyword ) { } 控制层此处省略...... 注意：es中可能设计的操作QueryBuilders.multiMatchQuery(Object text, String... fieldNames); QueryBuilders.MatchQuery(Object text, String fieldNames); QueryBuilders.boolQuery().......

public Page<PostDocment> search(Long current, Long size, String keyword ) { // 查询条件 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.matchQuery("title", keyword)) ....

File "/home/wangziyi/DM/smallcap1/smallcap/coco-caption/pycocotools/coco.py", line 81, in createIndex imgToAnns = {ann['image_id']: [] for ann in self.dataset['annotations']} TypeError: list indices must be integers or slices, not str 怎么修改代码

这个错误是由于在 imgToAnns 字典中使用了字符串作为键，而实际上应该使用整数类型的图片 ID。为了修改这个问题，我们需要在创建 imgToAnns 字典时将 ann['image_id'] 强制转换为整数类型。以下是修改后的...

错误：Menubar.Status.js?t=1685088402102:42 Uncaught DOMException: Failed to execute 'createObjectStore' on 'IDBDatabase': The database is not running a version change transaction. at request.onsuccess 代码：// 打开或创建一个名为“myDatabase”的数据库并创建一个名为“myStore”的存储 let request = indexedDB.open('myDatabase', 1); request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！'); }; request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行'); let db = event.target.result; // 创建一个名为“myStore”的对象存储 let store = db.createObjectStore('myStore', { keyPath: 'id' }); // 添加一个名为“name”的索引 store.createIndex('name', 'name', { unique: false }); }; request.onsuccess = function(event) { let db = event.target.result; if (!db.objectStoreNames.contains('myStore')) { let store = db.createObjectStore('myStore', { keyPath: 'id' }); // 创建一个名为“myStore”的对象存储 store.createIndex('name', 'name', { unique: false }); // 添加一个名为“name”的索引 } // 在“myStore”存储中添加一条记录 let transaction = db.transaction(['myStore'], 'readwrite'); let store = transaction.objectStore('myStore'); let data ={ id: 0, name: JSON.stringify(editor) }; let request = store.add(data); request.onsuccess = function(event) { console.log('数据已成功添加到存储中！'); }; transaction.oncomplete = function(event) { db.close(); }; };

根据代码和错误信息，可以看出这是一个关于 IndexedDB 的错误。IndexedDB 是浏览器提供的一种...这段代码将 onupgradeneeded 和 onsuccess 的功能合并到了 onsuccess 事件中，确保在正确的上下文中创建对象存储。

优化一下这个代码，添加找到网页中找到网页中所有class属性为"data"的div标签中的"span"标签，只将这个标签的里的数值部分保存到content对象中的代码：def createSpider(): # 将ChromeDriver的路径添加到系统环境变量中 executable_path = 'E:\chromedriver_win32\chromedriver.exe' browser = webdriver.Chrome(executable_path=executable_path) # 访问目标页面并等待页面加载完成 browser.get(url) time.sleep(5) # 等待页面加载完成，时间可以根据实际情况调整 list = [] tweet = browser.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='data']//a[@href]") for element in tweet: content = Content() content.content = element.text content.url = element.get_attribute("href") content.score = '' list.append(content) saveToDB(list) # createIndex(list) # hotwordCreate(list) return "爬取创建成功"

以下是优化后的代码： python def createSpider(): # 将ChromeDriver的路径添加到系统环境变量中 executable_path = 'E:\chromedriver_win32\chromedriver.exe' browser = webdriver.Chrome(executable_...

翻译一下这个代码：def createSpider(): # 将ChromeDriver的路径添加到系统环境变量中 executable_path = 'E:\chromedriver_win32\chromedriver.exe' browser = webdriver.Chrome(executable_path=executable_path) # 访问目标页面并等待页面加载完成 browser.get(url) time.sleep(5) # 等待页面加载完成，时间可以根据实际情况调整 list = [] tweet = browser.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='data']//a[@href]") for element in tweet: content = Content() content.content = element.text content.url = element.get_attribute("href") content.score = '' list.append(content) saveToDB(list) # createIndex(list) # hotwordCreate(list) return "爬取创建成功"

这段代码定义了一个名为"createSpider()"的函数。函数的功能是创建一个基于ChromeDriver的浏览器对象，并使用该浏览器对象访问指定的url网页。在访问网页之后，函数将等待5秒钟，以确保网页加载完成。接下来，函数会...

以下代码中request.onupgradeneeded = function(event)不执行：// 打开或创建一个名为“myDatabase”的数据库并创建一个名为“myStore”的存储 let request = indexedDB.open('myDatabase', 1); request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！'); }; request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行'); let db = event.target.result; // 创建一个名为“myStore”的对象存储 let store = db.createObjectStore('myStore', { keyPath: 'id' }); // 添加一个名为“name”的索引 store.createIndex('name', 'name', { unique: false }); }; request.onsuccess = function(event) { let db = event.target.result; // 在“myStore”存储中添加一条记录 let transaction = db.transaction(['myStore'], 'readwrite'); let store = transaction.objectStore('myStore'); let data ={ id: 0, name: JSON.stringify(editor) }; let request = store.add(data); request.onsuccess = function(event) { console.log('数据已成功添加到存储中！'); }; transaction.oncomplete = function(event) { db.close(); }; };

这段代码中的 request.onupgradeneeded 应该在打开数据库成功后被调用，否则会出现该事件处理程序不执行的情况。请将 request.onupgradeneeded 放在 request.onsuccess 的回调函数中，像这样： let ...

def convert_to_coco_api(ds): coco_ds = COCO() # annotation IDs need to start at 1, not 0 ann_id = 1 dataset = {'images': [], 'categories': [], 'annotations': []} categories = set() for img_idx in range(len(ds)): # find better way to get target hw, targets = ds.coco_index(img_idx) image_id = targets["image_id"].item() img_dict = {} img_dict['id'] = image_id img_dict['height'] = hw[0] img_dict['width'] = hw[1] dataset['images'].append(img_dict) bboxes = targets["boxes"] bboxes[:, 2:] -= bboxes[:, :2] bboxes = bboxes.tolist() labels = targets['labels'].tolist() areas = targets['area'].tolist() iscrowd = targets['iscrowd'].tolist() num_objs = len(bboxes) for i in range(num_objs): ann = {} ann['image_id'] = image_id ann['bbox'] = bboxes[i] ann['category_id'] = labels[i] categories.add(labels[i]) ann['area'] = areas[i] ann['iscrowd'] = iscrowd[i] ann['id'] = ann_id dataset['annotations'].append(ann) ann_id += 1 dataset['categories'] = [{'id': i} for i in sorted(categories)] coco_ds.dataset = dataset coco_ds.createIndex() return coco_ds

这段代码定义了一个名为convert_to_coco_api的函数，该函数将输入的数据集ds转换为符合COCO API要求的数据格式，并返回一个COCO对象。具体步骤如下： 1. 创建一个空的COCO对象coco_ds。 2. 初始化一些变量...

mongotemplate报错no such command: 'createIndex'

当你在 Spring Data MongoDB 的 MongoTemplate 中尝试使用 executeCommand 来执行一个名为 "createIndex" 的命令时遇到 "no such command" 错误，这通常表示你试图创建的索引在当前数据库或集合上并未被支持，...

java创建mapping_ElasticSearch使用Java客户端创建索引index和映射mapping

可以使用Java客户端创建索引index和映射mapping，下面是示例代码： java import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.action.admin.indices.create....

this.request = indexedDB.open('myDatabase', 1) this.request.onerror = function(event:any) { console.log('打开数据库出错！') } this.request.onupgradeneeded = function(event:any) { console.log('创建执行') const db = event.target.result // 创建一个名为“myStore”的对象存储 const store = db.createObjectStore('myStore', { keyPath: 'id' }) // 添加一个名为“name”的索引 store.createIndex('name', 'name', { unique: false }) } this.request.onsuccess = function(event:any) { const transaction = db.transaction(['myStore'], 'readonly') const objectStore = transaction.objectStore('myStore') const index = objectStore.index('name') const cursor = index.openCursor() cursor.onsuccess = (event:any)=> { } transaction.oncomplete = function(event:any) { db.close() } }上文中cursor.onsuccess中的函数为什么执行两次

可能是因为openCursor()方法会返回一个IDBCursor对象，该对象可以用于遍历数据存储库中的数据，并通过多次调用onsuccess事件来检索每个匹配项。因此，当有多个匹配项时，可能会触发多次onsuccess事件。...

const request = window.indexedDB.open('test', 1) request.onsuccess = function(event:any) { const db = event.target.result const objectStore1 = db.createObjectStore('table1', {keyPath: 'uuid', autoIncrement: true}) objectStore1.createIndex('uuid', 'uuid', {unique: false}) const transaction = db.transaction(['table1'], 'readwrite') const objectStore = transaction.objectStore('table1') const index = objectStore.index('name') objectStore.add({name: 'a', age: 10}) objectStore.add({name: 'b', age: 20}) }

根据你提供的代码，我可以看到你正在创建一个名为“test”的IndexedDB数据库，并使用版本号1进行打开。然后，你创建了一个名为“table1”的对象存储，并为该对象存储指定了一个自增的键“uuid”，并创建了一个名为...

import os import json from pycocotools.coco import COCO def merge_coco_json_files(directory): # 获取目录下的所有 JSON 文件 json_files = [file for file in os.listdir(directory) if file.endswith('.json')] # 创建一个新的 COCO 标签实例 merged_coco = COCO() # 遍历每个 JSON 文件，合并到新的标签实例中 for file in json_files: file_path = os.path.join(directory, file) coco = COCO(file_path) # 合并图像信息 merged_coco.dataset['images'].extend(coco.dataset['images']) # 合并标注信息 merged_coco.dataset['annotations'].extend(coco.dataset['annotations']) # 合并类别信息 merged_coco.dataset['categories'].extend(coco.dataset['categories']) # 更新图像和标注 ID 以保持唯一性 merged_coco.createIndex() # 保存合并后的结果为新的 JSON 文件 merged_json_path = os.path.join(directory, 'merged.json') with open(merged_json_path, 'w') as outfile: json.dump(merged_coco.dataset, outfile) print(f"合并完成！合并后的 JSON 文件保存在：{merged_json_path}") # 指定包含要合并的 JSON 文件的目录 directory_path = 'your_directory_path' # 调用函数进行合并 merge_coco_json_files(directory_path) 这个代码不对

这段代码是一个用于合并多个COCO格式的JSON文件的函数。它使用了pycocotools库中的COCO类来处理JSON文件。函数merge_coco_json_files(directory)接受一个包含要合并的JSON文件的目录路径作为输入。函数首先获取...

store.createIndex('name', 'name', { unique: false });

这段代码是使用IndexedDB创建一个名为name的索引，用于加速对数据对象的name属性的查询。其中，createIndex()方法接受三个参数： 1. 索引名称：这里指定为'name'，用于标识该索引。 2. 索引属性：这里指定为'name'...

// 打开或创建一个名为CSVThreeJs的IndexedDB数据库，版本号为1 const request = window.indexedDB.open('CSVThreeJs', 1) request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！') } request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行') const db = event.target.result // 创建一个名为“scene_9527”的对象存储 const store = db.createObjectStore('scene_9527', { keyPath: 'uuid' }) // 添加一个名为“name”的索引 store.createIndex('uuid', 'uuid', { unique: false }) } // 如果打开/创建数据库成功，则会触发onsuccess事件 request.onsuccess = function(event) { const db = event.target.result // 在事务中向对象存储添加数据 const transaction = db.transaction(['scene_9527'], 'readwrite') const objectStore = transaction.objectStore('scene_9527') objectStore.add({ uuid: '123456', data: 'example data' }) objectStore.add({ uuid: '222222', data: 'example data' }) objectStore.add({ uuid: '333333', data: 'example data' }) // 事务提交后关闭数据库连接 transaction.oncomplete = function() { db.close() } }依次读取数据库存储数据

可以使用以下代码依次读取数据库中存储的数据： const request = window.indexedDB.open('CSVThreeJs', 1) request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！') } request.onsuccess = ...

写一段代码讲述一下QT里面的mvd机制原理

这段代码创建了一个名为MyModel的数据模型类，并实现了QAbstractItemModel中的纯虚函数。数据模型类中存储了一个包含字符串的向量，可以通过索引获取其中的元素。在MainWindow的构造函数中，创建了一个包含MyModel的...

elasticsearchTemplate.createIndex(OrderDetailEs.class); elasticsearchTemplate.putMapping(IndexCoordinates.of(index), OrderDetailEs.class);

这段代码用于在Elasticsearch中创建索引和映射。首先，使用elasticsearchTemplate.createIndex()方法创建一个名为OrderDetailEs的索引。这里假设elasticsearchTemplate是Elasticsearch的模板对象。然后，...

为用户user2授予CREATE SESSION，CREATE TABLE，CREATEINDEX系统权限。user2获得权限后，为用户user3授予CREATE TABLE权限。

你可以使用以下 SQL 语句来完成这些操作： 1. 授予用户 user2 CREATE SESSION...请注意，为了执行这些操作，你需要具有 GRANT SYSTEM PRIVILEGE 的权限。如果你没有这个权限，你需要联系数据库管理员来执行这些操作。

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