elastic支持哪些編程語言

A. 帶你讀懂Go語言

本篇文章包括：（Go語言的）框架、程序庫、IDE、雲平台、網上學習資源和編程開發員。

Go是Google於2009年創建的一種編程語言。作為一種靜態語言，它的語法類似於C，專為高性能和並發程序而設計。Go通常用於構建Web應用、分布式系統等其他類型的軟體。

DigitalOcean有一系列的服務和工具，用於在其雲平台上開發和部署Go應用，包括Drops、Kubernetes和App Platform。

網路學習資源

學Go語言最好的網路資源如下：

·Go By Example

Go by Example是一個提供一系列Go語言示例和教程的網站。它的內容廣泛，還提供了可在瀏覽器中編輯和執行的互動式代碼示例。

·Go Tour

Go Tour是一個互動式網站，有著對Go語言概念和功能的介紹、一系列練習和測驗，可以幫助用戶「快樂學習」Go語言。

·GoDoc

GoDoc是一個為Go語言及其標准庫提供全面文檔的網站。它包括Go語言概念和功能的詳細解釋、示例和參考資料。

·The Go Progamming Language

The Go Programming Language是Alan A.A.Donovan和Brian W.Kernighan合著的一本書，全面介紹了Go語言的概念和特性。它可以在網上免費觀看，是學習Go語言的絕佳資源。

·Go Blog

Go Blog是Go語言團隊的官方博客，裡面有著一系列文章、教程和資源，可以幫助用戶學習Go語言，並及時了解該語言研究的最新進展。

開發員

這些都是很有名的Go語言開發員：

·Rob Pike

Rob Pike是Go語言的聯合創始人之一，Google Go語言團隊的前成員。作為The Go Progamming Language的合著者，他也是Go語言圈子的知名人物。

·Russ Cox

Russ Cox是Google Go語言團隊的前成員，現任軟體自由保護協會的研究主管。他為Go語言做出了重大貢獻，開發了Go語言構建工具。

·Ian Lance Taylor

Ian Lance Taylor，Google Go語言團隊的前成員，Go in Practice一書的作者，Go語言開發圈子的知名人物，為Go語言做出了重大貢獻。

·Dave Cheney

Dave Cheney是Go語言圈子裡的知名人物，Go Blog的主要負責人。他對Go語言做出了重大貢獻，開發了出色的Go語言庫和工具。

·Mat Ryer

Mat Ryer同樣是Go語言圈子裡的知名人物。作為GoBridge和Golearn的創始人，他也對Go語言做出了重大貢獻，開發了出色的Go語言庫和工具。

B. 更高水準的供應鏈安全實踐：Alibaba Dragonwell 及其 SLSA 2 級認證

在計算機科學領域，多種編程語言如C/C++、java、JavaScript、Ruby、Python、Perl等各具特色。其中，Java憑借面向對象、自動內存管理、多線程性能優越等優勢，持續處於軟體開發的領先地位。市場上提供了許多優質的OpenJDK衍生版本，它們在性能、優化方面各有特色。然而，作為基礎軟體，確保Java應用的安全性和可靠性是最基本的需求。

阿里巴巴Dragonwell是一款免費、生產級的OpenJDK發行版，阿里巴巴提供長期支持，包括性能增強和安全修復。它具有以下五大優勢：

• 安全與穩定：與OpenJDK社區緊密合作，同步更新，確保Java應用的安全和穩定性。




• 性能與效率：源自阿里巴巴內部使用的AJDK，經過大量業務場景驗證的新技術，顯著提高了阿里巴巴Java業務的性能和故障排查效率。




• Java SE標准兼容：完全遵循Java SE標准，確保應用的兼容性和穩定性。




• 特色功能：Extended Edition具備JWarmup、ElasticHeap等特色功能，解決生產實踐中的痛點。




• 新技術快速採用：基於阿里工程實踐，快速採用高版本Java的重要功能，用戶可免費使用。

隨著Dragonwell的迭代，更多新特性被開源。然而，確保使用Dragonwell的Java應用來源可靠，防止篡改和保障構建過程的安全性至關重要。供應鏈安全成為了當前關注的重點。

軟體供應鏈安全的核心在於確保軟體的來源、完整性以及抵抗惡意篡改的能力。SLSA（Software Supply Chain Security）標准正是為此而生，為軟體生產商提供了一套安全框架，通過防止篡改、提高完整性來保護項目、業務或企業中的包和基礎設施。這一標准旨在為開發人員和企業提供行業標准、公認且商定的保護和合規級別，以確保軟體的安全性和可靠性。

阿里巴巴選擇參考SLSA標准，主要是因為其兩個重要原則，即確保構建的自動化和驗證的可靠性。為實現這些目標，阿里巴巴與Eclipse Adoptium社區緊密合作，成為其戰略基石成員。通過Eclipse Adoptium社區，阿里巴巴對OpenJDK發行版進行優化和適配，最終實現了Dragonwell的安全等級提升至SLSA v0.1 specification的2級要求。

具體來說，實現SLSA 1級要求包括：

• 所有構建步驟被定義在構建腳本中，避免了手動干預。


• 軟體出處以消費者接受的格式提供，確保了來源的透明度。


• 生成SBOM（軟體材料清單）文件，記錄了構建信息，包括環境、組件信息、構建指令和參數。

為了達到SLSA 2級要求，阿里巴巴實施了更嚴格的版本管理和構建服務控制，包括：

• 源碼跟蹤和版本控制，確保每次修改都被記錄。


• 使用Git管理源碼，並要求特定的提交格式。


• 構建在服務中進行，生成經過身份驗證的出處。


• 使用私鑰進行數字簽名，確保出處的真實性和完整性。


• 構建過程在安全可控的環境中進行，匿名用戶無執行許可權。

展望未來，阿里巴巴將持續與Eclipse Adoptium社區合作，提升Dragonwell的產品質量和合規等級，確保用戶能夠獲取安全、可靠的Java運行環境。通過SLSA標準的實施，阿里巴巴不僅為用戶提供了一個安全、穩定的開發平台，還為整個軟體供應鏈安全提供了有力的保障。

C. Java都需要那些技術

作者|CSDN博主「Hollis在csdn」
內容|轉自CSDN博客
對於Java開發人員來說，最近幾年的時間中，Java生態誕生了很多東西。每6個月更新一次Java版本，以及發布很多流行的框架，如Spring 5、Spring Security 5和Spring Boot 2等，這些都給我們帶來了很大的挑戰。
在2019年初，我認為Java 10還是比較新的，但是，在我學習完所有Java 10的特性之前，Java 11、Java 12、Java 12 已經接踵而至，對於工作繁忙的程序員們來說，大多數人都根本沒有時間看這些。基本是都是了解一些有用的新特性而已。
Java的版本迭代速度實在是太快了，也帶來了很多有趣的特性，如本地變數類型推斷、switch表達式、文本塊支持等。我在Java 9 ← 2017，2019 Java → 13 ,都發生了什麼？中記錄了這些變化。
Java系第一大框架，Spring亦是如此，很多人的項目還在用Spring Security 3.1 ，甚至不知道Spring 4.0和Spring Security 4.0都有哪些特性。但是，Spring和Spring Security都已經出到了5.0版本。
以下是我列出的2020年Java開發者應該學習的技術:
1、DevOps (Docker and Jenkins)
過去的一年，越來越多的公司正在轉型DevOps,DevOps非常龐大，需要學習很多工具和原理，但你不需要擔心。有大神已經分享了DevOps路線圖（https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap），可以按照這個路線圖以自己的速度學習和掌握DevOps。
如果你是一個有經驗的Java程序員,願意學習環境管理、自動化和整體改進，你也可以成為DevOps工程師。
2、Java 9 - Java 15
相信現在很多Java開發人員主要使用的Java版本還是以Java 8為主，雖然Java 9 - Java 13已經推出了有一段時間。
但是作為Java程序員，我們可能因為某些原因沒辦法在線上環境真正的進行JDK的升級，但是花一些時間學習Java 9、Java 10、Java 11、Java 12和 Java 13的新特性還是有必要的。
另外，大家可以重點關注一些關鍵特性，如GC相關的特性、對編碼風格有改變的特性等。還有就是Java的LTS版本（Java 8、Java 11）要重點學習。
還要提醒大家一點，在2020年，Oracle還會推出Java 14 和 Java 15！！！如果你在使用Java 7的話，馬上就要被"套圈"了！
3、Spring Framework 5
2017年我們見證了Spring和Java生態系統的許多重大升級，Spring 5.0就是其中之一。 Spring 5 的新反應式編程模型、HTTP/2 支持，以及 Spring 通過 Kotlin 對函數式編程的全面支持這些都值得我們好好了解一下。
4、Spring Security 5.0
Spring Security 5.0 提供了許多新功能，並支持 Spring Framework 5.0，總共有 400 多個增強功能和 bug 修復。在Spring Security 5.0.0之前，密碼是明文保存，十分不安全。因為這一次發布的是大版本，所以我們決定使用更安全的密碼存儲方式。 Spring Security 5.0.0的主要亮點在於它只需要最小化的JDK 8、反應式安全特性、OAuth 2.0（OIDC）和現代密碼存儲。
5、Spring Boot 2
Spring Boot 2.0 基於 Spring 5 Framework ，提供了 非同步非阻塞 IO 的響應式 Stream 、非堵塞的函數式 Reactive Web 框架 Spring WebFlux等特性。很多使用過SpringBoot的人都知道，使用SpringBoot搭建Web應用真的是又快又好，相信Spring Boot 2會帶來更多驚喜。
6、Hadoop、Spark 和 Kafka
另外在2020年Java程序員需要學習的是大數據相關的知識。特別是Apache Spark 和 Kafka兩個框架。
如果你也想在2020年學習大數據，也一定繞不開Hadoop生態。
7、Elasticsearch
全文搜索屬於最常見的需求，開源的 Elasticsearch （以下簡稱 Elastic）是目前全文搜索引擎的首選。維基網路、Stack Overflow、Github 都在使用它。
Elasticsearch是一個基於Lucene庫的搜索引擎。它提供了一個分布式、支持多租戶的全文搜索引擎，具有HTTP Web介面和無模式JSON文檔。Elasticsearch是用Java開發的，並在Apache許可證下作為開源軟體發布。
8、ServiceMesh
這兩年很火，火的一塌糊塗。在2019年，但凡是程序員相關的大會，如果沒有講ServiceMest的專題，那都不好意思開。
所有人都在說 ServiceMesh；
幾乎沒人知道怎麼落地 ServiceMesh；
但是大家都覺得其他人在大力做 ServiceMesh；
所以大家都宣稱自己在做 ServiceMesh；
這個號稱下一代微服務架構的概念，現在對於大多數人來說根本不知道是啥。只知道很多大廠宣稱自己在做，很多大牛在佈道。
9、Serverless
無伺服器運算（英語：Serverless computing），又被稱為功能即服務（Function-as-a-Service，縮寫為 FaaS），是雲計算的一種模型。以平台即服務（PaaS）為基礎，無伺服器運算提供一個微型的架構，終端客戶不需要部署、配置或管理伺服器服務，代碼運行所需要的伺服器服務皆由雲平台來提供。這東西，聽上去就很高大上。
10、Kotlin
如果大家有關注Java 13的新特性的話，一定知道推出了字元串文本塊的功能，這個功能其實是借鑒的Kotlin，除此之外，最近幾年，Java有很多特性都在借鑒Kotlin，相比較於Java，Kotlin更加簡潔，而且Kotlin編出來的代碼也可以直接通過JVM運行。
Kotlin是一種在Java虛擬機上運行的靜態類型編程語言，它也可以被編譯成為JavaScript源代碼。Kotlin的設計初衷就是用來生產高性能要求的程序的，所以運行起來和Java也是不相上下。Kotlin可以從 JetBrains InteilliJ Idea IDE這個開發工具以插件形式使用。
總結
以上，就是作者總結的建議Java程序員在2020年學習的一些技術，希望能給愛學習的你一個參考。其中有一些是一定要學習的，還有一些是看大家的精力情況酌情考慮。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/103902974

D. 人工智慧是學習什麼

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎。

線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎。

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：

1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；

9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去
人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的鑽研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

根據網路給的定義，人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
網路關於人工智慧的定義詳解中說道：人工智慧是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
綜上，從定義上講，人工智慧是一項技術。