小编sca*_*ble的帖子

似乎很多库/插件都使用这种语法:

  def self.included(base) # :nodoc:
    base.extend ClassMethods
  end

为什么这个:nodoc:部分是必要的？

我有一些看起来如下的JSON:让我们调用该字段元数据

{ 
  "somekey1": "val1",
  "someotherkey2": "val2",
  "more_data": { 
    "contains_more": [
      { 
        "foo": "val5",
        "bar": "val6"
      },
      { 
        "foo": "val66",
        "baz": "val44"
      },
    ],
    "even_more": {
      "foz" : 1234,
    }
  }
}

这只是一个简单的例子.真正的人可以变得更加复杂.钥匙可以多次出现.值也可以是int或str.

现在第一个问题是我不太确定如何在elasticsearch中对此进行正确索引,以便我可以找到具有特定请求的内容.

我正在使用Django/Haystack,索引如下所示:

class FooIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
    metadata = indexes.CharField(model_attr='get_metadata')
    # and some more specific fields

和模板:

{
    "foo": {{ object.foo }},
    "metadata": {{ object.metadata}},
    # and some more
}

然后将使用上面的示例填充元数据,结果将如下所示:

  {
    "foo": "someValue",
    "metadata": { 
      "somekey1": "val1",
      "someotherkey2": "val2",
      "more_data": { 
        "contains_more": [
          { …

所以我偶然发现了这种名为Unlimited Detail的 "新"图形引擎/技术.

这似乎非常有趣,因为它是真实的,而不是假的.

他们有一些视频解释技术,但他们只是划伤表面.

你怎么看待这件事？它是以编程方式实现的吗？或者这只是投资者的骗局？

更新:由于唯一的答案是基于体素我必须从他们的网站复制这个:

无限细节方法与迄今为止发明的任何3D方法非常不同.3D图形中使用的三个当前系统是光线跟踪多边形和点云/体素,它们都有优点和缺点.多边形运行速度快但几何形状较差,光线跟踪和体素具有完美的几何形状,但运行速度非常慢. Unlimited Detail是第四个系统,它更像是一个搜索算法,而不是一个3D引擎

我已经为Pidgin(分别是所有基于libpurple的信使)和DBus以及Sinatra构建了一个小的Web UI.

这是为了娱乐和学习的目的,现在我正在寻找扩展它的想法.

你能想到它的任何有用的应用程序或扩展吗？

由于我在这个项目上工作以学习新东西,因此欢迎使用/组合其他技术的想法.

最后这里是链接:pidgin-web-ui