elastic支持哪些编程语言

A. 带你读懂Go语言

本篇文章包括：（Go语言的）框架、程序库、IDE、云平台、网上学习资源和编程开发员。

Go是Google于2009年创建的一种编程语言。作为一种静态语言，它的语法类似于C，专为高性能和并发程序而设计。Go通常用于构建Web应用、分布式系统等其他类型的软件。

DigitalOcean有一系列的服务和工具，用于在其云平台上开发和部署Go应用，包括Drops、Kubernetes和App Platform。

网络学习资源

学Go语言最好的网络资源如下：

·Go By Example

Go by Example是一个提供一系列Go语言示例和教程的网站。它的内容广泛，还提供了可在浏览器中编辑和执行的交互式代码示例。

·Go Tour

Go Tour是一个交互式网站，有着对Go语言概念和功能的介绍、一系列练习和测验，可以帮助用户“快乐学习”Go语言。

·GoDoc

GoDoc是一个为Go语言及其标准库提供全面文档的网站。它包括Go语言概念和功能的详细解释、示例和参考资料。

·The Go Progamming Language

The Go Programming Language是Alan A.A.Donovan和Brian W.Kernighan合著的一本书，全面介绍了Go语言的概念和特性。它可以在网上免费观看，是学习Go语言的绝佳资源。

·Go Blog

Go Blog是Go语言团队的官方博客，里面有着一系列文章、教程和资源，可以帮助用户学习Go语言，并及时了解该语言研究的最新进展。

开发员

这些都是很有名的Go语言开发员：

·Rob Pike

Rob Pike是Go语言的联合创始人之一，Google Go语言团队的前成员。作为The Go Progamming Language的合著者，他也是Go语言圈子的知名人物。

·Russ Cox

Russ Cox是Google Go语言团队的前成员，现任软件自由保护协会的研究主管。他为Go语言做出了重大贡献，开发了Go语言构建工具。

·Ian Lance Taylor

Ian Lance Taylor，Google Go语言团队的前成员，Go in Practice一书的作者，Go语言开发圈子的知名人物，为Go语言做出了重大贡献。

·Dave Cheney

Dave Cheney是Go语言圈子里的知名人物，Go Blog的主要负责人。他对Go语言做出了重大贡献，开发了出色的Go语言库和工具。

·Mat Ryer

Mat Ryer同样是Go语言圈子里的知名人物。作为GoBridge和Golearn的创始人，他也对Go语言做出了重大贡献，开发了出色的Go语言库和工具。

B. 更高水准的供应链安全实践：Alibaba Dragonwell 及其 SLSA 2 级认证

在计算机科学领域，多种编程语言如C/C++、java、JavaScript、Ruby、Python、Perl等各具特色。其中，Java凭借面向对象、自动内存管理、多线程性能优越等优势，持续处于软件开发的领先地位。市场上提供了许多优质的OpenJDK衍生版本，它们在性能、优化方面各有特色。然而，作为基础软件，确保Java应用的安全性和可靠性是最基本的需求。

阿里巴巴Dragonwell是一款免费、生产级的OpenJDK发行版，阿里巴巴提供长期支持，包括性能增强和安全修复。它具有以下五大优势：

• 安全与稳定：与OpenJDK社区紧密合作，同步更新，确保Java应用的安全和稳定性。




• 性能与效率：源自阿里巴巴内部使用的AJDK，经过大量业务场景验证的新技术，显著提高了阿里巴巴Java业务的性能和故障排查效率。




• Java SE标准兼容：完全遵循Java SE标准，确保应用的兼容性和稳定性。




• 特色功能：Extended Edition具备JWarmup、ElasticHeap等特色功能，解决生产实践中的痛点。




• 新技术快速采用：基于阿里工程实践，快速采用高版本Java的重要功能，用户可免费使用。

随着Dragonwell的迭代，更多新特性被开源。然而，确保使用Dragonwell的Java应用来源可靠，防止篡改和保障构建过程的安全性至关重要。供应链安全成为了当前关注的重点。

软件供应链安全的核心在于确保软件的来源、完整性以及抵抗恶意篡改的能力。SLSA（Software Supply Chain Security）标准正是为此而生，为软件生产商提供了一套安全框架，通过防止篡改、提高完整性来保护项目、业务或企业中的包和基础设施。这一标准旨在为开发人员和企业提供行业标准、公认且商定的保护和合规级别，以确保软件的安全性和可靠性。

阿里巴巴选择参考SLSA标准，主要是因为其两个重要原则，即确保构建的自动化和验证的可靠性。为实现这些目标，阿里巴巴与Eclipse Adoptium社区紧密合作，成为其战略基石成员。通过Eclipse Adoptium社区，阿里巴巴对OpenJDK发行版进行优化和适配，最终实现了Dragonwell的安全等级提升至SLSA v0.1 specification的2级要求。

具体来说，实现SLSA 1级要求包括：

• 所有构建步骤被定义在构建脚本中，避免了手动干预。


• 软件出处以消费者接受的格式提供，确保了来源的透明度。


• 生成SBOM（软件材料清单）文件，记录了构建信息，包括环境、组件信息、构建指令和参数。

为了达到SLSA 2级要求，阿里巴巴实施了更严格的版本管理和构建服务控制，包括：

• 源码跟踪和版本控制，确保每次修改都被记录。


• 使用Git管理源码，并要求特定的提交格式。


• 构建在服务中进行，生成经过身份验证的出处。


• 使用私钥进行数字签名，确保出处的真实性和完整性。


• 构建过程在安全可控的环境中进行，匿名用户无执行权限。

展望未来，阿里巴巴将持续与Eclipse Adoptium社区合作，提升Dragonwell的产品质量和合规等级，确保用户能够获取安全、可靠的Java运行环境。通过SLSA标准的实施，阿里巴巴不仅为用户提供了一个安全、稳定的开发平台，还为整个软件供应链安全提供了有力的保障。

C. Java都需要那些技术

作者|CSDN博主「Hollis在csdn」
内容|转自CSDN博客
对于Java开发人员来说，最近几年的时间中，Java生态诞生了很多东西。每6个月更新一次Java版本，以及发布很多流行的框架，如Spring 5、Spring Security 5和Spring Boot 2等，这些都给我们带来了很大的挑战。
在2019年初，我认为Java 10还是比较新的，但是，在我学习完所有Java 10的特性之前，Java 11、Java 12、Java 12 已经接踵而至，对于工作繁忙的程序员们来说，大多数人都根本没有时间看这些。基本是都是了解一些有用的新特性而已。
Java的版本迭代速度实在是太快了，也带来了很多有趣的特性，如本地变量类型推断、switch表达式、文本块支持等。我在Java 9 ← 2017，2019 Java → 13 ,都发生了什么？中记录了这些变化。
Java系第一大框架，Spring亦是如此，很多人的项目还在用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都已经出到了5.0版本。
以下是我列出的2020年Java开发者应该学习的技术:
1、DevOps (Docker and Jenkins)
过去的一年，越来越多的公司正在转型DevOps,DevOps非常庞大，需要学习很多工具和原理，但你不需要担心。有大神已经分享了DevOps路线图（https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap），可以按照这个路线图以自己的速度学习和掌握DevOps。
如果你是一个有经验的Java程序员,愿意学习环境管理、自动化和整体改进，你也可以成为DevOps工程师。
2、Java 9 - Java 15
相信现在很多Java开发人员主要使用的Java版本还是以Java 8为主，虽然Java 9 - Java 13已经推出了有一段时间。
但是作为Java程序员，我们可能因为某些原因没办法在线上环境真正的进行JDK的升级，但是花一些时间学习Java 9、Java 10、Java 11、Java 12和 Java 13的新特性还是有必要的。
另外，大家可以重点关注一些关键特性，如GC相关的特性、对编码风格有改变的特性等。还有就是Java的LTS版本（Java 8、Java 11）要重点学习。
还要提醒大家一点，在2020年，Oracle还会推出Java 14 和 Java 15！！！如果你在使用Java 7的话，马上就要被"套圈"了！
3、Spring Framework 5
2017年我们见证了Spring和Java生态系统的许多重大升级，Spring 5.0就是其中之一。 Spring 5 的新反应式编程模型、HTTP/2 支持，以及 Spring 通过 Kotlin 对函数式编程的全面支持这些都值得我们好好了解一下。
4、Spring Security 5.0
Spring Security 5.0 提供了许多新功能，并支持 Spring Framework 5.0，总共有 400 多个增强功能和 bug 修复。在Spring Security 5.0.0之前，密码是明文保存，十分不安全。因为这一次发布的是大版本，所以我们决定使用更安全的密码存储方式。 Spring Security 5.0.0的主要亮点在于它只需要最小化的JDK 8、反应式安全特性、OAuth 2.0（OIDC）和现代密码存储。
5、Spring Boot 2
Spring Boot 2.0 基于 Spring 5 Framework ，提供了 异步非阻塞 IO 的响应式 Stream 、非堵塞的函数式 Reactive Web 框架 Spring WebFlux等特性。很多使用过SpringBoot的人都知道，使用SpringBoot搭建Web应用真的是又快又好，相信Spring Boot 2会带来更多惊喜。
6、Hadoop、Spark 和 Kafka
另外在2020年Java程序员需要学习的是大数据相关的知识。特别是Apache Spark 和 Kafka两个框架。
如果你也想在2020年学习大数据，也一定绕不开Hadoop生态。
7、Elasticsearch
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。维基网络、Stack Overflow、Github 都在使用它。
Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的，并在Apache许可证下作为开源软件发布。
8、ServiceMesh
这两年很火，火的一塌糊涂。在2019年，但凡是程序员相关的大会，如果没有讲ServiceMest的专题，那都不好意思开。
所有人都在说 ServiceMesh；
几乎没人知道怎么落地 ServiceMesh；
但是大家都觉得其他人在大力做 ServiceMesh；
所以大家都宣称自己在做 ServiceMesh；
这个号称下一代微服务架构的概念，现在对于大多数人来说根本不知道是啥。只知道很多大厂宣称自己在做，很多大牛在布道。
9、Serverless
无服务器运算（英语：Serverless computing），又被称为功能即服务（Function-as-a-Service，缩写为 FaaS），是云计算的一种模型。以平台即服务（PaaS）为基础，无服务器运算提供一个微型的架构，终端客户不需要部署、配置或管理服务器服务，代码运行所需要的服务器服务皆由云平台来提供。这东西，听上去就很高大上。
10、Kotlin
如果大家有关注Java 13的新特性的话，一定知道推出了字符串文本块的功能，这个功能其实是借鉴的Kotlin，除此之外，最近几年，Java有很多特性都在借鉴Kotlin，相比较于Java，Kotlin更加简洁，而且Kotlin编出来的代码也可以直接通过JVM运行。
Kotlin是一种在Java虚拟机上运行的静态类型编程语言，它也可以被编译成为JavaScript源代码。Kotlin的设计初衷就是用来生产高性能要求的程序的，所以运行起来和Java也是不相上下。Kotlin可以从 JetBrains InteilliJ Idea IDE这个开发工具以插件形式使用。
总结
以上，就是作者总结的建议Java程序员在2020年学习的一些技术，希望能给爱学习的你一个参考。其中有一些是一定要学习的，还有一些是看大家的精力情况酌情考虑。
原文链接：https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/103902974

D. 人工智能是学习什么

1、学习并掌握一些数学知识

高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础。

线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础。

概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路。

以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。

2、掌握经典机器学习理论和算法

如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：

1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；

4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。

3、掌握一种编程工具，比如Python
一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。

4、了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。

5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。

6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的钻研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。

根据网络给的定义，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
网络关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
综上，从定义上讲，人工智能是一项技术。