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如何列表进行搜索

思考空间 代码第17行RAM的初始化是否可综合?...列表搜索的目的是查找特定的元素,这些元素应该与指定的模式相匹配。此时,可用命令lsearch。该命令接收两个参数,第一个参数为列表,第二个参数为匹配模式。...lsearch有三种搜索模式,分别由选项-glob、-exact和-regexp指定。其中默认模式为-glob。该模式按照string match的命令规则进行搜索。...选项-all可返回所有匹配结果。因此,对于匹配模式[AB]FF,返回的是AFF和BFF对应的索引3和4。 ? -exact是严格匹配,如下图所示案例。...只有-inline的情况下,返回第一个匹配结果;如果同时使用-all,则可返回所有匹配结果。 ? 选项-not可实现匹配结果取反,以下图所示案例为例。

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Elasticsearch:如何 PDF 文件进行搜索

在今天的这篇文章中我们来讲一下如何实现 .pdf 或 .doc 文件的搜索。本解决方案使用于 Elasticsearch 5.0 以后的版本。...最终,数据进行倒Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。 在下面的章节中,我们来逐步介绍如何实现。...所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析,从而使 Tika 搜索引擎索引,内容分析,翻译等有用。 源字段必须是 base64 编码的二进制。...查看索引并搜索 我们可以通过如下的命令来查询我们的 pdf-test1 索引: GET pdf-test1/_search 显示结果为: 4.png 在上面我们可以看出来,我们的索引中有一个叫做 content...这个字段可以同我们进行搜索。在上面我们也看到了一个很大的一个字段 file。它含有我们转换过的 base64 格式的内容。

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知识分享之Golang——Bleve中搜索结果进行自定义排序

知识分享之Golang——Bleve中搜索结果进行自定义排序 背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录,将其整理出来以文章的形式分享给大家,来进行共同学习...欢迎大家进行持续关注。 知识分享系列目前包含Java、Golang、Linux、Docker等等。...,我们需要对其一些搜索结果进行特定规则的排序,这时就需要使用到如下代码了: // query组装的搜索体,10每页十行 0 从0行开始,解释搜索参数 // 默认情况下,结果按分数降序排列 sr :=...,通常可以有效满足日常的使用需求了,当然还有更高级的排序方式(编写自己的排序函数放入其中等),后续有机会我们再进行分享。...本文声明: 知识共享许可协议 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 进行许可。

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如何在 Vim 中进行搜索

文章目录 一、基本搜索 二、整词搜索 三、搜索当前词语 四、搜索历史 五、大小写敏感 六、总结 ? 本文描述了如何在 Vim/Vi 中进行搜索操作。...快速搜索文本。 想要向前搜索按/,想要向后搜索按?,输入搜索样式,并且按Enter进行搜索: ? 重要提示,搜索命令将样式作为字符串来搜索,而不是作为一个单词来搜索。...例如,你想要搜索"gnu”,这个将会搜索任何包含"gnu"的单词,例如“cygnus” 或者 “magnum”。 按n来搜索下一个出现的匹配结果,按大写的N反向搜索下一个出现的匹配结果。...Vim 搜索的基本步骤如下: 01.按/ 02.输入搜索样式 03.按Enter进行搜索 04.按n搜索下一个匹配结果,或者N查找前面一个匹配结果。 二、整词搜索 想要搜索一个整词,首先输入/或者?...想要查看搜索历史,按/或者?,然后使用上下箭头来查找之前的搜索操作。想要进行搜索,仅仅需要按Enter。 你还可以在进行搜索之前,修改搜索样式。 五、大小写敏感 默认情况下,搜索结果是大小写敏感的。

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如何图片进行卷积计算

1 问题 如何图片进行卷积计算?...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后图片进行卷积计算...,然后图片进行拉伸,再将拉伸后的图片交给全连接层,最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处,通过图片进行卷积计算...,设置卷积计算的通道,设置卷积核尺寸大小,设置步长,设置补充,最后进行拉伸,得到最后的图片的尺寸,让我卷积有了进一步的了解,卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。

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