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ython-Markdown2是Python語言中一款輕量級的Markdown轉換器，它可以將Markdown文本轉換成HTML文檔。在本教程中，我們將學習如何使用Python-Markdown2庫。
要使用Python-Markdown2庫，我們需要先安裝它。可以使用pip命令來安裝Python-Markdown2庫。在終端窗口中輸入以下命令：
pip install markdown2
我們可以使用Python-Markdown2庫將Markdown文本轉換為HTML文檔。以下是將Markdown文本轉換為HTML文檔的簡單示例：
import markdown2
markdown_text='## Hello, world!'
html_text=markdown2.markdown(markdown_text)
print(html_text)
在這個示例中，我們首先導入了markdown2模塊。然后，我們將Markdown文本保存到一個變量中。我們使用markdown()函數將Markdown文本轉換為HTML文本，并將其保存到另一個變量中。最后，我們將HTML文本打印到控制臺中。
Python-Markdown2庫還支持許多選項，以便我們可以自定義Markdown到HTML的轉換過程。以下是使用選項的示例：
import markdown2
markdown_text='## Hello, world!'
# 使用選項
options={
'extras': {
'code-friendly': None,
'fenced-code-blocks': None,
}
}
html_text=markdown2.markdown(markdown_text, extras=options['extras'])
print(html_text)
在這個示例中，我們定義了一個包含選項的字典。選項可以傳遞給markdown()函數的第二個參數中。在這個例子中，我們使用了兩個選項，即code-friendly和fenced-code-blocks。這些選項將Markdown文本轉換為更友好的代碼格式和帶有圍欄的代碼塊格式。最后，我們將HTML文本打印到控制臺中。
Python-Markdown2是一個非常有用的Python庫，它使得Python程序員可以使用Python代碼自動化將Markdown文本轉換為HTML文檔。在這篇教程中，我們學習了如何安裝Python-Markdown2庫，并使用示例代碼演示了如何將Markdown文本轉換為HTML文檔，并使用選項自定義轉換過程。希望這篇教程可以幫助您更好地使用Python-Markdown2庫來處理Markdown文本。
前Elastic發布了Elasticsearch 7.10.0后又持續更新了7.10.1。該版本基于Apache Lucene 8.7.0開發，支持在Elasticsearch 在線彈性云和自建實例使用。現在就快速瀏覽下7.10的驚人特性。
在許多場景中，數據以指數級的速度增長。時間序列數據（例如日志，指標，跟蹤和安全事件）尤其如此。在時間序列數據中，Elasticsearch存儲的最新數據非常有價值。該數據可驅動警報，機器學習檢測，開發工作流以及監視安全事件。所有這些數據保存在高性能實例上卻是經濟代價非常之大。
為了解決這個問題，開始研究數據的生命周期。使用索引生命周期管理等功能有助于將數據從高性能，高成本的“熱”節點移動到性能較低的磁盤的低成本“熱”節點。但是，如果公司要求保留多年的數據怎么辦？您能否回答在網絡星期一每年有多少不重復訪問者訪問您的網站？還是用戶在5年內訪問了多少系統的系統安全審計？要將大量數據保留在熱節點上，仍然需要高昂的經濟代價。這促使許多組織將一些數據存儲為 快照。這不是一個完美的解決方案，您仍然需要花時間從快照恢復數據。
引入...可搜索的快照，一項新的Beta版功能，可讓您直接在無需還原的情況下在AWS S3，Microsoft Azure存儲或Google Cloud Storage等低成本對象存儲上搜索快照，而不會顯著影響搜索性能。平衡成本，性能和功能，以滿足您的存儲和搜索需求。
可搜索快照為稱為冷層的數據層提供了強大支撐 。冷層（也處于beta版）旨在通過將群集存儲減少多達50％而不會顯著影響性能，從而顯著降低只讀數據的存儲成本。它保持與您的熱層和熱層相同的可靠性和冗余級別，并完全支持可以從Elasticsearch進行的數據自動恢復。
在7.9版中，ElasticSearch發布了事件查詢語言（EQL），這是一種新的實驗性查詢語言。EQL 在Endgame中已使用多年，可幫助您全面了解威脅調查，識別和預防系統。現在已將安全空間中使用的這些相同的獨特功能引入了Elasticsearch，并且在7.10中，Elasticsearch中的EQL現在處于Beta版，以用于可觀察性和其他時間序列數據等用例。
EQL的由來。許多數據庫和搜索平臺繁瑣且不直觀，語法復雜且進入門檻很高。要檢測可疑行為，需要分析多個數據源以及無縫的數據收集，聚合和分析功能。搜索和探索數據應該是直觀且可迭代的，并具有微調問題和細化可疑行為的靈活性。在Endgame平臺內，創建了簡化這些數據分析和檢測挑戰的功能。使分析人員可以使用自然的英語進行搜索，并使用諸如“查找在活動的Windows端點上運行的進程wmic.exe”之類的直觀短語。但是，分析人員也經常想搜索難以用英語清楚，簡潔地描述的內容。EQL平衡了可用性，同時大大擴展了搜尋和檢測的功能。它可以用來回答復雜的問題，而不會使用戶負擔很多數據庫解決方案和分析框架所伴隨的聯接，事務，聚合或狀態管理的內部工作。
Elasticsearch 7.10依賴于Apache Lucene 8.7，后者引入了對存儲字段的更高壓縮。基準測試報告說，使用新的存儲字段壓縮，最多可減少10％的空間！這是個大特性，對于那些為存儲和維護PB級數據付費的組織而言尤其如此。由Elastic Observability和Elastic Security解決方案創建的索引由于通常保存的數據具有重復性，因此可以最大程度地節省費用。
Elastic一直致力于不斷提高搜索聚合性能和內存效率。在7.8中，通過維護序列化的結果減少了聚合內存的消耗；在7.9中，我們將search.max_buckets限制增加到65,535。Elasticsearch團隊在7.10中繼續了這項工作，特別針對協調器節點和請求級斷路器，以提高性能以及對基數和存儲桶聚合的內存跟蹤。通過預先計算日期范圍，日期直方圖聚合性能也提高了50％。
該警報和操作界面讓觸發動作和警報管理在一個空間，并提供工具來創建和管理接口，這樣的警報可以觸發通知等，索引和票務行動。與儀表板類似，警報和連接器也位于一個空間中。該警報和操作UI只為當前空間顯示警報和連接器。Elasticsearch還通過Watcher提供了警報功能，可以通過Watcher UI進行管理。強大的報警功能甚至可以實現基于自定義地理圍欄觸發相應動作。
在Elasticsearch中查詢索引時，實際上是在給定的時間點搜索數據。如果查詢返回前10%的結果，如何查詢其他90%的結果？在大多數可觀察性和安全性使用案例中，索引不斷變化，因此發送另一個查詢將返回不同的結果，因為索引或數據已更改。時間點讀取器使用戶能夠以給定時間點處的狀態重復查詢索引。時間點閱讀器已經提供了EQL查詢語言希望將來將其用于許多其他用例。
使用新的接收節點管道UI可以更輕松地調試接收流。添加了視覺提示和管道測試，使可以輕松地逐步執行流程。查看輸出中的錯誤消息可以幫助確定需要采取哪些措施，以確保的文檔能夠與提取處理器一起正常工作。
新增加了接收器工作特性曲線下的面積（AUC ROC），作為分類分析的評估指標。這是了解模型性能的常用評估指標。
數據框分析中的新字段使用戶能夠提供自己的功能轉換和處理器，這些功能和處理器在訓練之前應用，并在推理時自動應用。這使可以在將任何數據行提供給分析之前，對其進行最后一步的特征轉換。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/release-notes-7.1.0.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/release-highlights.html
鳥網作者：江浙人士
出自蜂鳥網-觀念攝影，原貼鏈接：https://m.fengniao.com/thread/10909574.html
1月 《給太平洋裝柵欄》
臺灣東海岸，廣袤的太平洋，一道紅色的欄桿，令人想到了“給太平洋裝圍欄”的笑話。
2月 《大海的線條》
惠州市惠東縣巽寮灣，碧藍的南海，紅色浮標切割出的海域；
3月 《蓬萊仙境》a
春天的大面積油菜花田，被云霧分割的山頭漂浮在天上。
4月 《Y呢？》
某商品的巨幅廣告，僅僅剪取一個大大的 “X”，底下一人在低頭看手機，仿佛在尋找“Y”。
5月 《“9”》
上海外灘老洋房的旋轉樓梯。用阿拉伯數字“9”，圖解了中國“九九歸一”這一“先繞圈子，最后回歸原點”的意境。
6月 《流淌》
拆遷房“拆”字流淌下形成的花紋。
7月 《祠堂》
安徽山區的老祠堂，朝起朝落的陽光，更顯得祠堂的蒼老。
8月 《煥然一新》
蘇州一家新落成的幼兒園，色彩鮮艷。
9月 《動感》
夜晚迷蒙的行人。
10月 《反光鏡》a
一輛電動車的反光鏡隱跡于銹跡斑斑的瓦楞板下。
11月 《窗前的燈》a
一盞困在“華容道”中燈。
12月 《枯藤黃葉》a
枯藤行筆自由瀟灑，黃葉點綴靈動生輝。
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