注：Dropbox是一个类似于百度云的云端服务 我还是没找到任何错误低价票，但我想还是有可能的！ 它会根据“弹性日期范围”进行检索，以便查找你首选日期的前后最多3天的所有航班。...这其实并不容易，但我最终选择了Kayak。决定之前我尝试了Momondo，Skyscanner，Expedia等等，但这些网站上的验证码部分真的是让人抓狂。...如果你像疯子一样准备好了开始网络抓取，你获得努力成果可能会比你想象的要快得多。 网络抓取礼仪 ： http://lmgtfy.com/?...关于整体结构的大致想法是这样的： 一个函数将启动机器人，声明我们想要搜索的城市和日期。 此功能获取第一批搜索结果并按“最佳”航班进行排序，随后点击“加载更多结果”。...这需要我们定义一下要查询的航班的地点和日期。我们会打开kayak变量中的网址，并且查询结果会直接按照“best”方式排序。
print 昨天我和一些朋友聊起Bash，我意识到：即使我已经使用Bash十多年了，现在还有一些基础的杂项，我理解的并不是很清晰。 像往常一样，我认为我应该写一个博文。...使用它来使您的shell脚本更好！ 我们会像讨论编程语言一样讨论bash，因为，怎么说呢，它就是。 这篇文章的目标不是bash编程详解。我不会在bash中做复杂的编程，也真的不计划学习如何去做。...使用${}引用变量 有时某些变量，内容为file.txt，并且我想这样使用它： mv $MYVAR $MYVAR__bak # wrong! 这段代码是无法工作的！...它会去查找 MYVAR__bak变量，但这并不是一个真实存在的变量。 为了避免类似问题，你需要知道的仅仅是 ${MYVAR}和$MYVAR是一回事。...例如，您可以检查文件 /tmp/awesome.txt 是否存在，如下： If [[ -e /tmp/awesome.txt ]]; then echo "awesome" fi 这通常是有用的，但我必须每次查找语法
在这种情况下，对全局的后续访问是只读的，不应该需要锁定，只需要原子检查。这是全局变量的一种非常常见的用法，一个很好的例子是全局变量持有一个延迟编译的正则表达式。 这给我们带来了下一个更重要的消息。...首先，应用程序和库都广泛使用 initialize-on-first-use 的全局变量，现在两者都可以从它们的依赖项中淘汰像once_cell和lazy_static这样的 crate。...once_cell通过once_cell::sync::Lazy减少了这种冗长性，但等效的stdlib类型尚未稳定，卡在一些技术问题上。将全局变量放置在函数内的解决方法并不是一个重大障碍，但值得一提。...当这种方法不起作用，或者需要在首次使用时进行初始化，请使用std::sync::OnceLock，最好封装在如上所示的函数中。...这个版本有很多新功能： 增量搜索。 能够禁用提示的显示。 能够控制搜索高亮显示的处理方。 一些新功能，用于在搜索处于活动状态时应用条件以运行增量搜索。
下次想查找这个字段列所对应的行数据时，就可以先到关联信息里搜索，拿到定位信息后直接查找即可。这就是索引，存储了列和定位信息，这定位信息也可以理解指向数据记录的引用指针。...像刚刚提到的主键是不允许有 NULL 值的。 复合索引：有多列组合在一起的索引，但只能按最左原则查找，即第一列字段才能被索引查找，后面只是作为附带信息存放着。...，将多个单列索引改为复合索引，减少维护量 尽量挑选择度高，也就是重复率低的列作为索引，像性别这种列就不适合了，会在 B+ 树里做多层次多范围的搜索，还不如全表扫描呢 查找时，不对索引列做函数计算，否则不能使用到索引...当然，在插入删除时需要做对应的拆分或合并动作。 而且 B 树允许在非叶子节点也存储具体数据，这意味着在扫描搜索时也会将数据加载进来，这无疑增加了磁盘 IO。...总结 索引所涉及的知识点还是挺多的，从了解索引到用好索引再到优化索引，我想这应该是我们进行查询优化的必经之路吧。希望本文能为大家带来不一样的认识，也欢迎一起探讨！
这给我在使用 Find in Path 时带来了不小的困扰，你可以从下图的搜索结果中感受一下，搜索一个函数，test 文件里的结果比 正常文件要多很多。 ?...搜索结果一下子清晰很多。 ? 9. 关闭烦人的灯泡提示 本来没有想写这个的，但是知乎上有一位朋友有这个需求，那我研究了下。 ? 先来说下这个灯泡提示是什么，有什么用？...你可能会说灯泡不仅起到提示的作用，它还可以自动纠正代码，我个人感觉并没有人工校正来得效率，来得精准。 基于有时还会像知乎上这个朋友说的这样，会挡住我们的代码，会经常误点，这确实也是一个烦恼。...每个人的变量命名习惯不一样，如何你在项目里大量使用了 myname 这种风格的变量命名方法，像下面这样（随便找了一段 cloudinit 的代码），是让人挺不舒服的，总有一种代码有 bug 的错觉。...很简单，它的开关就在你的右下角那个像 人头像 一样的按钮 ? 然后选择 Syntax 级别的即可。同样一段代码，效果如下，干净了很多。 ?
这样，如果我们使用哈希码来存储键，当我们查找时，我们将得到相同的哈希码。 在Java中，每个Object都提供了hashCode，一种计算哈希函数的方法。...当我们查找一个键时，我们必须计算其哈希码，这需要一些时间，然后我们搜索相应的子映射。 因为MyBetterMap中的条目列表，比MyLinearMap中的短k倍，我们的预期是ķ倍的搜索速度。...现在如果我们修改了数组内容，之后尝试查询它，像这样： array1.setChar(0, 'C'); Integer value = map.get(array1); 修改之后的哈希码是441。...使用不同的哈希码，我们就很可能进入了错误的子映射。这就很糟糕了。 一般来说，使用可变对象作为散列数据结构中的键是很危险的，这包括MyBetterMap和HashMap。...ProfileMapPut.java包含配置该Map.put方法的代码 。 像往常一样，你应该运行ant build来编译源文件。然后运行ant MyBetterMapTest。
这几个月的实践经历让我总结了下面几个场景．效率提升场景一：排查问题以前一遇到问题就问搜索引擎，但大多数时候，这真的给我一种大海捞针的感觉，你得祈祷你想要的答案在某一篇博客的某一个小段落出现．举一个简单的例子...，比如我想用git来合并代码，但我忘了具体的命令，以前的话，我会在搜索引擎搜索，虽然答案也能很快找到，但总是感觉不够＂直接＂，就是说，你问了一个问题，搜索引擎并没有给你一个量身为你定制的答案，你只是在众多答案中筛选一个你觉得最可能接近你的答案...，查找问题可以直达核心．效率提升场景二：写代码这个估计大家都知道，但是我在用的时候，发现它竟然可以写出连官方文档都没有的代码，比如我最近想写一个支付宝的＂统一收单下单并支付页面接口＂，这个在支付宝的官方文档中只有...，像一些写文章，写文案之类的工作，可能不是特别擅长，而这些正好是ChatGPT擅长的领域，这里我就不举自己的例子了，只分享几个网上的案例集，给大家参考，有兴趣大家可以试试看．１：OpenAI官方给出的示例...２：git上的一个提示词项目３：当然看懂上面这些资料需要一些门槛，好在网上也有一些课程已经把这些内容消化好了，大大降低了门槛．
因此，我们可以使用一个小型的本地模型进行自动补全，像我之前的文章里演示的一样。...GPT-4o-mini + Qwen2 + ContinueDev：一分钟创建Github Copilot教程（本地、免费） 但今天我不会这么做，因为我想保持这个设置是免费的，不需要高端电脑。...要做到这一点，进入扩展，搜索 Super Maven，安装它。安装完成后，你会在侧边栏看到它。 打开它，我已经登录了，但你会看到一个选项，可以开始他们的高级版本免费试用，或者仅使用免费版本。...Aider 没有官方的 VS Code 扩展，所以我们会像往常一样通过终端使用它。打开终端，运行命令 `pip install aer-chat` 来安装 Aider。...一旦安装完成，像这样导出你的 Gemini API 密钥。现在你可以开始使用它了。 要使用它，运行 Aider，并指定 Gemini 1.5 Pro 实验模型， 你将看到 Aider的界面。
这给我在使用 Find in Path 时带来了不小的困扰，你可以从下图的搜索结果中感受一下，搜索一个函数，test 文件里的结果比 正常文件要多很多。...搜索结果一下子清晰很多。 9. 关闭烦人的灯泡提示 本来没有想写这个的，但是知乎上有一位朋友有这个需求，那我研究了下。 先来说下这个灯泡提示是什么，有什么用？...你可能会说灯泡不仅起到提示的作用，它还可以自动纠正代码，我个人感觉并没有人工校正来得效率，来得精准。 基于有时还会像知乎上这个朋友说的这样，会挡住我们的代码，会经常误点，这确实也是一个烦恼。...每个人的变量命名习惯不一样，如何你在项目里大量使用了 myname 这种风格的变量命名方法，像下面这样（随便找了一段 cloudinit 的代码），是让人挺不舒服的，总有一种代码有 bug 的错觉。...很简单，它的开关就在你的右下角那个像 人头像 一样的按钮 然后选择 Syntax 级别的即可。同样一段代码，效果如下，干净了很多。 （本文为 AI大本营转载文章，转载请微信联系原作者）
这和编写代码不一样，代码必须明确。 下面是我们遇到的一个例子。 我们的一部分管道读取了一些文本块，并要求 GPT 根据它们与美国 50 个州或联邦政府的相关性进行归类。...一开始，我们以为这是因为 4K 大小的上下文窗口限制，但我们发现，10 项的时候只有 700～800 个 tokens，GPT 就停下了。 现在，你当然可以把输出变成输入。...每次我想到一个杀手级的 RAG / embeddings 用例时，我都会狼狈不堪。 我认为，数据库 /RAG 事实上是为搜索而存在的，仅限于搜索，而且是像谷歌或必应那样的真正的搜索。...但如果你的用例完全是这样的：“这是全部的上下文信息，分析 / 总结 / 提取”，那么它会非常可靠。最近发布的很多产品都强调了这个严谨的用例。 因此总的来说，输入的数据好，GPT 就会给出好的响应。...A：和其他人一样，我一直在试图从 OpenAI 那里寻找相关的蛛丝马迹。遗憾的是，我认为我们接下来只会看到渐进式的改进。我对“GPT-5 会改变一切”不抱多少希望。 这其中的根本原因是经济方面的。
例如，像“监管机构会喜欢你”这样的标题可能不起作用——它是什么意思？...这自然会引发对搜索引擎优化的讨论，但 SEO 是一个如此庞大的主题，我不会在这里讨论它。专注于尽可能地制作出好的内容，并相信如果内容好，Google 会找到你。...如果你在方法中程更改变量的名称，你的代码将无法编译。如果你在段落中程更改你使用的术语，信息将无法为你的读者编译。...像对待代码中的方法一样，尽可能干净地写作。 对于非虚构写作，你的目标不应该是炫耀你的词汇量有多丰富，而是尽可能清晰地传达含义。这是一项艰苦的工作；一个清晰的句子不是偶然的。...摆脱这种情况的一个快速方法是将其分成两句话，甚至三句话。 看看你是否可以通过颠倒句子的顺序、替换一个新颖或不寻常的词，或改变句子的长度来增加多样性，这样它们就不会听起来都一样。
但你可能会遇到障碍，成功的SEO需要你了解搜索引擎是如何工作的，而这需要时间和不断尝试来找到最佳方案。 以及，这其实是一个一直在移动的目标。...他们并不关注你的设计是否前沿。 他们只希望整个流程简单易用。 我们都像树懒一样，我们很可爱，但我们也很懒。 Hubspot证明了这一点。当然不是证明我们这是穿着衣服的树懒。...弹窗对于移动端的用户体验是致命的，我们应该像逃瘟疫一样躲开它。尤其很多弹窗广告的尺寸并没有适用于移动端。 摆脱它们并不像在桌面上那样容易。你必须找到并用你的胖手指戳住小x。...我敢说，大部分的情况你是在街上，然后想查找附近的商店或餐厅地址。 研究也表明，89%的人每周一次的用手机来搜索本地商店，而58%的人每天都这样做一次。...时刻追寻像外链及内容这样重要的衡量指标，只是使用一些简单的方法和技巧就好。 当进行网站建设的时候，想想你的受众和搜索引擎的运作方法。 也不要忘了为移动端的表现未雨绸缪。
后台这样消息太多了，我没有办法查找后挨个回复。...fastapi 虽然要开发的接口很简单： 搜索并返回结果 接收用户对搜索结果的反馈（后面采用了小程序提供的功能） 但需要搭项目的架子：目录结构、日志、配置等等 2.1.2 数据层 HelloGitHub...目前所有月刊的数据都存在 MySQL，为了方便处理已有的数据为搜索提供数据支持，先要做一个数据层搞定 MySQL 的增删改查，这样后面服务、处理数据、分词、数据导入、同步等操作都能够得心应手。...项目地址：https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy 2.1.3 搜索 搜索服务选用的是基于 Rust 的轻量级开源搜索引擎 sonic，像用 Redis 一样用上搜索...所以只能用 lexer 的默认分词方式。 问题二：没有命令行客户端无法即时得到反馈。 问题三：我想让内容丰富度更高，但随之而来的是不准确。所以需要整理内容删除干扰项，比如：超链接、代码块。
被取代的原因又是什么呢？ 对于Python被淘汰出局的确切日期有很多猜测，它可能会像科幻小说一样成为过去。在本文中，我将讨论促成Python大面积普及的优势，以及将来导致它陨落的弱点。...如今，无论遇到什么问题，你都可以找到相关的软件包。 想处理数字、向量和矩阵？那么就来试试 NumPy 吧。 想进行技术和工程的计算？那么就来试试 SciPy 吧。 想操作和分析大数据？...平均而言，使用Python完成某个任务所需的时间是使用任何其他语言的2–10倍。 其中的原因有很多。其中之一是因为Python是动态类型的，别忘了你不需要像其他语言一样指定数据类型。...这是灵活的数据类型带来的结果，Python需要确保每个变量只有一个数据类型，而并行进程可能会在这一点上出问题。 相比之下，普通的Web浏览器一次可以运行十几个不同的线程。当然其中还涉及别的因素。...这基本上意味着，为了评估表达式，编译器首先需要搜索当前块，然后依次搜索所有调用函数。 动态作用域的问题在于，每个表达式都需要在所有上下文中进行测试，这很繁琐。
我很难相信你会在像「怎样表示列表」这样的问题上纠结。当然，在图论中真正的表达是非常无聊的，因为首先你应该决定你将怎样确切地表达图。 现在我们以一个树来开始。...让我们重新想一下，一般储存用同样的基础 URL 服务，像 http(s)://s3.amazonaws.com//，这样就是说，这里有一个基本的模式来建 URL 并且我们只需要储存真实照片的...这个例子的重点在于对 BST 进行有效的范围查询，但像往常一样，我们不会深入探讨其余部分。...基本上，我们需要通过搜索关键字进行快速查找，然后获得按关键字排序的结果列表，这很可能应该是电影评级和/或基于用户个性化数据的内部排名。...所以 Netflix /亚马逊的类似表格可能看起来像这样（再次，在阅读物品时想一想电影或产品）。 ? 倒排索引 哈希表，再提一次。是的，我们将为此倒排索引（索引结构存储来自内容的映射）保留哈希表。
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