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．
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。
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。
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。
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。
像这样的任何直接搜索方法的最大缺点是它们都开始在更高维度函数上表现得非常糟糕。...对于如上所述的1维和2维示例，Nelder-Mead表现良好 - 但机器学习模型可以增长到数百万甚至数十亿甚至数十亿的参数，并且这种方法对于具有十几个参数的简单问题不起作用。...其中一个问题是找出要走的方向：这在二维空间中并不太难，但随着维数的增长而呈指数级变得更加困难。 梯度下降 这导致了最陡峭下降的路径，看起来有点像一个球从山上滚向当地的最小区域之一： ?...在此处启用行搜索会导致迭代次数减少，每次迭代可能需要对额外功能点进行采样。 即使使用线搜索，Gradient Descent仍然会遇到像Rosenbrocks Function这样的功能。...这里的挑战是将一些点之间的距离矩阵转换为最接近所需距离的每个点的坐标。这样做的一种方法是最小化以下功能： 我在这里使用的数据是北美主要城市之间的距离，目标是使用这些数据来建立这些城市的地图。
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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