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阿里巴巴,果然开始拥有“预测未来”的能力了

文 | 史中 顶灯闪烁,笛声响彻。 救护车载着病人,冲向茫茫车海,在时间的赛道上狂奔。 高德地图、GPS 卫星导航、路面磁感线圈、1300 个路口摄像头同时开动,为这辆救护车勘探最快路线; GPS 传回实时数据,后台根据辅助数据纠偏,锚定救护车每一刻的精确位置; 救护车将要经过的沿途,车辆情况被实时计算。确保路口绿灯提前亮起,在救护车通过之前,刚好所有社会车辆已经行驶一空。 这不是演习,这是杭州城市大脑每天都在执行的任务。依靠计算,一辆救护车到达医院的速度,平均缩短了 50%。在这座城市,靠鸣笛和闯红灯开道的悲壮彻底成为历史。 说人同蝼蚁,其实并不为过。两百多万辆车奔跑在城市里,他们的行踪像风里的落叶一样叵测。但通过对 1300个路口的摄像头的实时计算,城市大脑就可以精确地预测出未来十五分钟、未来半小时那哪个路段将会拥堵,从而第一时间指挥路口信

ElasticSearch学习笔记1-修改文档

本文中所有用[]括起来的和xxx都是变量 基本操作:1、根据id修改文档,使用POST请求 POST /[index]/[type]/[id]/_update { "doc": {"[XXX]":"[xxxxx]"} } 举例: 上面这个图片中index为test,type为doc,id为1,我们将里面的name改为“name03” age改为20,请求如下: POST /test/doc/_update { "doc": { "name": "name03", "age": 20 } } 返回结果为: { "_index": "test", "_type": "doc", "_id": "1", "_version": 13, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 13, "_primary_term": 1 } 对该id再进行一次查询,结果如图所示: 2、使用脚本修改 POST /[index]/[type]/[id]/_update { "s...

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