求 图灵密码 百度云链接(图灵四期架构师解压密码)
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《图灵密码》是连载于晋江文学城的一本纯爱类网络小说，作者是非天夜翔。
闻天和本以为自己是要成为霸道总裁的男人。不料最后却成为了霸道总裁的男人。
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1.bucket和metric的概念
bucket是聚合查询的数据分组, 小学学生用年级分组,六个年级得到了6个bucket,bucket就是每个年级下的学生
metric就是分组之后,统计分析. 求和,最大值,最小值,平均值等
类似sql的语法的group having
数据准备
创建数据
1、根据color分组统计销售数量
只执行聚合分组，不做复杂的聚合统计。在ES中最基础的聚合为terms，相当于SQL中的count。
在ES中默认为分组数据做排序，使用的是doc_count数据执行降序排列。可以使用_key元数据，根据分组后的字段数据执行不同的排序方案，也可以根据_count元数据，根据分组后的统计值执行不同的排序方案。
2、统计不同color车辆的平均价格
本案例先根据color执行聚合分组，在此分组的基础上，对组内数据执行聚合统计，这个组内数据的聚合统计就是metric。同样可以执行排序，因为组内有聚合统计，且对统计数据给予了命名avg_by_price，所以可以根据这个聚合统计数据字段名执行排序逻辑。
通过颜色分组,得到组数据,每一组再次通过品牌分组,每一个品牌的平均值
嵌套式的分组成为下钻分析
aggs是同级为平铺分析
统计不同color中的最大和最小价格、总价
统计不同品牌汽车中价格排名最高的车型
在分组后，可能需要对组内的数据进行排序，并选择其中排名高的数据。那么可以使用s来实现：top_top_hithits中的属性size代表取组内多少条数据（默认为10）；sort代表组内使用什么字段什么规则排序（默认使用_doc的asc规则排序）；_source代表结果中包含document中的那些字段（默认包含全部字段）。
区间统计
histogram 区间统计
histogram类似terms，也是进行bucket分组操作的，是根据一个field，实现数据区间分组。
如：以100万为一个范围，统计不同范围内车辆的销售量和平均价格。那么使用histogram的聚合的时候，field指定价格字段price。区间范围是100万-interval ： 1000000。这个时候ES会将price价格区间划分为： [0, 1000000), [1000000, 2000000), [2000000, 3000000)等，依次类推。在划分区间的同时，histogram会类似terms进行数据数量的统计（count），可以通过嵌套aggs对聚合分组后的组内数据做再次聚合分析。
date_histogram可以对date类型的field执行区间聚合分组，如每月销量，每年销量等。
如：以月为单位，统计不同月份汽车的销售数量及销售总金额。这个时候可以使用date_histogram实现聚合分组，其中field来指定用于聚合分组的字段，interval指定区间范围（可选值有：year、quarter、month、week、day、hour、minute、second），format指定日期格式化，min_doc_count指定每个区间的最少document（如果不指定，默认为0，当区间范围内没有document时，也会显示bucket分组），extended_bounds指定起始时间和结束时间（如果不指定，默认使用字段中日期最小值所在范围和最大值所在范围为起始和结束时间）。
在kibana dashboard看板的时候,时序图经常使用时间区域作为x轴查看数据
7.x之前
7.x之后
在聚合统计数据的时候，有些时候需要对比部分数据和总体数据。
如：统计某品牌车辆平均价格和所有车辆平均价格。global是用于定义一个全局bucket，这个bucket会忽略query的条件，检索所有document进行对应的聚合统计
如果有多层aggs，执行下钻聚合的时候，也可以根据最内层聚合数据执行排序。
如：统计每个品牌中每种颜色车辆的销售总额，并根据销售总额降序排列。这就像SQL中的分组排序一样，只能组内数据排序，而不能跨组实现排序。
filter也可以使用在aggs句法中，filter的范围决定了其过滤的范围。
如：统计某品牌汽车最近一年的销售总额。将filter放在aggs内部，代表这个过滤器只对query搜索得到的结果执行filter过滤。如果filter放在aggs外部，过滤器则会过滤所有的数据。
12M/M 表示 12 个月。
1y/y 表示 1年。
d 表示天
参考图灵学院:
这个技术对我而言是一个未知的技术，之前连docker都很少用到，docker都只是自己学习玩一下。学习这个课程开始，不能说自己能达到运维一样的牛，但是技术团队内部的问题最起码还是可以解决和完成的。虽然还有很多细节或者说课程上不能完全渗透的点，只能自己项目实战上或者团队中应用的时候才能学习或者提升了，毕竟每个人或者项目遇到的情况不一样，老师也只是负责带你进门，总结精华。对于这个项目所涉及的技术还没办法应用到团队中，不过没关系，知识属于自己的。不吹不捧，事实说如果你公司正在用K8S，或者你想学习K8S。请不要犹豫，图灵VIP为你提供的不单纯是K8S。如果团队有用到K8S，自己又有兴趣或者说自己知道，但是又不是那么熟悉。可以学习下，让自己不是停留在“K-8-S”，而是知道整个技术架构或体系中的每个点负责干什么，怎么协作，怎么简化了运维的过程。虽然技术简化了运维的过程，但是只有了解怎么实现的或者说细节，才不至于出现问题的时候手足无措不知道怎么处理。对于刚工作的人来说解决问题是很有乐趣的，工作很多年之后自己解决问题，让自己的技能成为别人的宝藏也是件很有成就的事情∞
为了让发烧玩家感受即时光线追踪为游戏带来的革新，NVIDIA宣布推出GeForceRTX战地风云5同捆包，至2019年1月7日购买GeForceRTX2080Ti、RTX2080与RTX2070的GPU或是搭载上述GPU的套装电脑，即可获得战地风云5游戏，适逢上周EA也正式推出更新档案，为游戏开启DXR光线追踪支援，可展示Turing图灵架构为NVIDIAGeForceRTX20系列带来的即时光线追踪效果。
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同时辅释出的GameReady驱动程式也增加新游戏的支援与为游戏加入新功能，新版GameReady加入末世骑士3的最佳化支援，另为德军总部：新巨像导入对NVIDIAAdaptiveShading技术的支援，也成为首款支援NVIDIAAdaptiveShading的游戏，借由针对各个影像区域以不同的运算处理，强化视觉重心的区域的运算权重并降低视觉外围区域的运算，使整体的流畅度进一步提升。
