less 命令非常适合在终端中查看文本文件的内容，而不会弄乱屏幕。如果您正在查看一个大文件，并想要在其中查找特定文本，那么可以使用less命令，本文我将教你如何使用。...用 less 命令搜索使用 less 命令打开要查看的文件。然后按 / 键，然后按要搜索的模式，按 enter键。...但是，如果您正在搜索的模式中有大写字母，您也可以使用i而不是执行不区分大小写的搜索。可以从一开始就少用不区分大小写的模式：less -I filename 可以使用 /!...图片可以使用箭头键移动到行，如果您查看底部，您会注意到它显示了行号并且它们不是连续的，因为您只看到匹配的行。使用 less 命令开始搜索可以在使用 less 命令打开文件后立即开始搜索关键词。...在查看内容时，还有一些其他的搜索功能，可以阅读其手册页以获取更多详细信息。在我看来，在查看文件时使用 less 进行搜索是可以的，但是，对于文件文本中的搜索，还是得依赖grep 命令。
打开debug configuration，增加一个Application，Target选postgres，Executable选择到源码目录的src/back...
$match$match函数用于对文本进行匹配搜索，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database" } } }...$sortByCount$sortByCount函数用于按照文本匹配的结果进行排序，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search:..."database" } } }, { $sortByCount: "$author" }])这个命令将在articles集合中搜索包含关键词“database”的文章，然后按照作者进行分组，并按照文章数量进行排序...$text$text函数用于指定需要搜索的文本字段和搜索条件，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database"...“database”的文章，然后按照作者进行分组，并按照文章数量进行排序，最后投影出作者和文章数量字段，然后再在搜索结果中搜索包含关键词“relational”的文章。
服务器配置 服务器配置在 postgresql.conf中，修改配置后需要 使用 pg_ctl restart -D dir_db 命令重启数据库； 此外，我们也可以在登陆数据库后修改配置项：使用 SELECT...优化 我们接着对分词效果和效率进行优化： 存储分词结果 我们可以使用一个字段来存储分词向量，并在此字段上创建索引来更优地使用分词索引： ALTER TABLE table ADD COLUMN tsv_column...总结 简单的数据迁移并不是终点，后续要做的还有很多，如整个系统的数据同步、查询效率优化、查询功能优化（添加拼音搜索、模糊搜索）等。...不过这次倒是对 技术的“生态”有了个更深的体会，这方面 PgSQL 确实和 MySQL 差远了，使用 MySQL 时再奇葩的问题都能在网上快速找到答案，而 PgSQL 就尴尬了，入门级的问题搜索 stackoverflow...参考： PostgreSQL系统配置优化 [PG]使用 zhparser 进行中文分词全文检索 SCWS 中文分词 Fast Search Using PostgreSQL Trigram Indexes
postgresql使用filter进行多维度聚合 你有没有碰到过有这样一种场景，就是我们需要看一下某个时间段内各种维度的汇总，比如这样：最近三年我们卖了多少货？有多少订单？平均交易价格多少？...使用filter前 对于以上同类多维度数据求解这里推荐filter,可能熟悉同学大概会记得有这么个用法，不过我们还是简单的思考下： 如果我们将条件筛选放在一个查询里面(不含子查询及表连接) , 这样会在末尾...where条件内放置公共条件, 随后我们使用filter对每个结果进行特定的筛选，也许就好了 OK，来尝试使用filter解决以下问题： 找最近两年（2019、2020）有多少笔交易？...---------------+--------------- 45 | 24 | 21 (1 row) 如果你是首次使用
常见的开源数据库的基准测试工具有benchmarksql、 sysbench等，PostgreSQL自带运行基准测试的简单程序pgbench。...官方文档： PostgreSQL: Documentation: 15: pgbench https://www.postgresql.org/docs/15/pgbench.html 使用pgbench...0.00 s, create tables 0.07 s, client-side generate 1.07 s, vacuum 0.19 s, primary keys 0.36 s). 02 — 使用内置脚本进行测试...6.289 ms initial connection time = 47.659 ms tps = 1590.073191 (without initial connection time) 03 — 使用自定义脚本进行测试...4.2$ cat Insert.sql \set ncode random(1,900000) INSERT INTO tb1 (ncode) VALUES (:ncode) ; 运行pgbench 使用该脚本进行测试
前言： 在ElementUi中，在带输入建议的输入框中进行搜索，发现只能通过首端匹配，如果输入的是非首字，将无法搜索。...首字搜索 输入豪或者豪大大，可搜索到豪大大香鸡...内容 非首字搜索 输入鸡，啥也搜不到 官方函数说明 autocomplete 是一个可带输入建议的输入框组件，fetch-suggestions是一个返回输入建议的方法属性...我们需要不管这个字在不在首位，只要在这个字符串里面，那就算找到，这就是我们的模糊搜索的要点。 既然如此，没找到是-1，那么让它大于-1不就可以了？
在本文中，我记录了在 PostgreSQL（使用 Django ORM）和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。...过滤不适用于模糊输入，但可以使用模糊输入完成“搜索”。 PostgreSQL 全文搜索 我的大部分项目都使用 Django Web 框架和 PostgreSQL。...使用 Trigram 最多可以将其减慢 5 倍。...以下是调查结果： 该技术仅针对搜索进行了优化，但设置和维护基础架构可能非常耗时。 自己设置需要专用的服务器或服务，这比 PostgreSQL 选项昂贵。...随着数据的增长进行扩展更易于管理，它支持所有搜索选项，例如 Trigram、EdgeGram、Stemming、Fuzziness 在我的本地（Razer Blade 2.4 GHz 6 Core i7
服务器配置 服务器配置在 postgresql.conf中，修改配置后需要 使用 pg_ctl restart -D dir_db 命令重启数据库； 此外，我们也可以在登陆数据库后修改配置项：使用 SELECT...---- 优化 我们接着对分词效果和效率进行优化： 存储分词结果 我们可以使用一个字段来存储分词向量，并在此字段上创建索引来更优地使用分词索引： ALTER TABLE table ADD COLUMN...---- 总结 简单的数据迁移并不是终点，后续要做的还有很多，如整个系统的数据同步、查询效率优化、查询功能优化（添加拼音搜索、模糊搜索）等。...特别是查询效率，不知道是不是我配置有问题，完全达不到那种 E级毫秒 的速度，1kw 的数据效率在进行大结果返回时就大幅下降（200ms），只好老老实实地提前进行了分表，目前百万级查询速度在 20ms 以内...不过这次倒是对 技术的“生态”有了个更深的体会，这方面 PgSQL 确实和 MySQL 差远了，使用 MySQL 时再奇葩的问题都能在网上快速找到答案，而 PgSQL 就尴尬了，入门级的问题搜索 stackoverflow
从技术上讲，像PostgreSQL这样的数据库管理系统（DBMS）通常允许使用LIKE子句进行部分文本查找。但是，这些请求往往在大型数据集上表现不佳。...使用FTS，您可以构建更强大的文本搜索引擎，而无需在更高级的工具上引入额外的依赖关系。...第一步 - 创建示例数据 首先，我们需要一些数据来测试全文搜索插件，所以让我们创建一些示例数据。如果您已拥有自己的包含文本值的表格，则可以跳到第二步并在跟随时进行适当的替换。...', 'Jo'); 既然数据库有一些要搜索的数据，我们可以尝试编写一些查询。 第二步 - 准备和搜索文档 这里的第一步是使用数据库表中的多个文本列构建一个文档。...它的小尺寸和定制的数据结构允许索引比使用主表空间选择查询更有效地运行。 最终，索引通过使用特殊数据结构和算法进行搜索，帮助数据库更快地查找行。此用例最相关的是GiST索引和GIN索引。
SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。...SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3....SimHash存储和索引 经过simhash映射以后，我们得到了每个文本内容对应的simhash签名，而且也确定了利用汉明距离来进行相似度的衡量。...当文本内容较长时，使用SimHash准确率很高，SimHash处理短文本内容准确率往往不能得到保证； 2....文本内容中每个term对应的权重如何确定要根据实际的项目需求，一般是可以使用IDF权重来进行计算。
本文将详细介绍如何在 Linux 中使用 Grep 和正则表达式进行文本搜索。图片什么是 Grep？Grep 是一个命令行工具，用于在文本文件中搜索匹配指定模式的行。...Grep 工具在 Linux 和其他类 Unix 系统中广泛使用，它提供了强大的文本搜索功能。...这只是正则表达式语法的一小部分，但它们足够用于基本的文本搜索。使用正则表达式进行高级搜索Grep 允许您在搜索模式中使用正则表达式，以进行更高级的文本搜索。...使用元字符进行高级搜索：您可以使用元字符和特殊字符来定义更复杂的模式。例如，要搜索包含数字的行，可以使用 \d 元字符：grep "\d" file这将匹配包含任何数字的行。...您学习了如何使用正则表达式来搜索特定模式的行，如何在多个文件中搜索，以及如何使用高级选项进行更精确的搜索。请记住，在使用 Grep 和正则表达式时，练习和实践非常重要。
本范例我们微调transformers中的BERT来处理文本情感分类任务。 我们的数据集是美团外卖的用户评论数据集。 模型目标是把评论分成好评(标签为1)和差评(标签为0)。 #安装库 #!...库使用tokenizer进行文本分词。...__call__,encode,encode_plus,batch_encode_plus等方法编码 #可以使用decode,batch_decode等方法进行解码 text_codes = tokenizer...此处我们使用第3种方案。...四，评估模型 可以使用huggingFace的evaluate库来进行模型评估。 通过evaluate的load方法可以加载一些常用的评估指标。
8、输入关键字可以搜索了。 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155611.html原文链接：https://javaforall.cn
} standard[j]='\0'; strcpy(cans,standard); } int main() { char cc[500][501]; //存储 原版文本...char Standard_File[500][501]; //存储标准化后的文本，用于查找字符串 Mystr ans[1000];//存储字符串 char tem[50];...))==NULL) { printf("cannot open file\n"); return 0; } int fcount=0;//记录文本的行数
关于OpenAttack OpenAttack是一款专为文本对抗攻击设计的开源工具套件，该工具基于Python开发，可以处理文本对抗攻击的整个过程，包括预处理文本、访问目标用户模型、生成对抗示例和评估攻击模型等等...功能&使用 OpenAttack支持以下几种功能： 高可用性：OpenAttack提供了易于使用的API，可以支持文本对抗攻击的整个过程； 全面覆盖攻击模型类型：OpenAttack支持句子/单词/字符级扰动和梯度...，进行对抗训练以提高机器学习模型的鲁棒性； 工具模块 工具安装 我们可以使用pip安装，或者克隆该项目源码来安装OpenAttack。...python setup.py install 安装完成之后，我们可以尝试运行“demo.py”来检测OpenAttack是否能够正常工作： 使用样例 基础使用：使用内置攻击模型 OpenAttack...内置了一些常用的文本分类模型，如LSTM和BERT，以及用于情感分析的SST和用于自然语言推理的SNLI等数据集。
作为输入，通过self.attention_layer得到attention的计算向量atten_w（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims]）； 将第二步的h进行...tanh()激活，得到m（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims]），留待后续进行残差计算； 将atten_w的2、3维度进行调换，并与m进行矩阵的乘法运算，...：softmax_w（shape：[batch_size, time_step, time_step]）； 将h的2、3维度进行调换，并与softmax_w进行矩阵运算，得到基于权重的context（shape...：[batch_size, hidden_dims, time_step]）； 将h的2、3维度进行调换，并与context进行求和运算，得到context_with_attn（shape：[batch_size...前言 文本分类不是生成式的任务，因此只使用Transformer的编码部分（Encoder）进行特征提取。
文本情感分析是自然语言处理的一个重要部分，与语音情感分析类似，通过处理提取给定文本中的信息来衡量说话者/作者的态度和情绪，主要用于电影、商品以及社交媒体的用户评论分析等。 ?...VADER是一个基于词典和规则的情感分析开源python库，该库开箱即用，不需要使用文本数据进行训练，安装好之后即可输入想要识别的文本进行情感分析。...与传统的情感分析方法相比，VADER具有很多优势： 适用于社交媒体等多种文本类型 不需要任何训练数据 速度快，可以在线使用流数据 其Github代码地址与论文说明地址如下： Github地址 https...论文地址 http://comp.social.gatech.edu/papers/icwsm14.vader.hutto.pdf VADER安装 VADER已上传PYPI，可以直接通过pip进行安装...即导入库、输入待测文本、打印输出情绪分类结果。
前言 在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。...本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。...其中一个在卷积计算之后使用sigmoid进行激活，另一个不进行激活只进行卷积计算，然后将这两个计算结果进行点乘计算，得到结果。...直观来看，输入x经过Conv1d_1之后不再进行激活，相当于线性计算，在BP过程中几乎不会出现梯度消失现象； 此外，Conv1d_2经过sigmoid函数进行激活，输出的值域为：(0, 1)，相当于为Conv1d...lr=0.001进行训练，在训练集的准确率为：99.14%，验证集准确率为：97.78%。
/blog.csdn.net/lxg0807/article/details/52960072 环境说明：python2.7、Linux 自己打自己脸，目前官方的包只能在linux，mac环境下使用...测试facebook开源的基于深度学习的对文本分类的fastText模型 fasttext Python包的安装: pip install fasttext 1 1 第一步获取分类文本，文本直接用的清华大学的新闻分本...，可在文本系列的第三篇找到下载地址。 ...输出数据格式： 样本 + 样本标签 说明：这一步不是必须的，可以直接从第二步开始，第二步提供了处理好的文本格式。写这一步主要是为了记忆当时是怎么处理原始文本的。...使用的是fasttext的python包。
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