Gmail 强大用户的体验和各种前瞻性的实验性功能，已经让它成为了我们的主要邮箱，作为 Webmail，其搜索快捷和方便是优点之一，但是平时在使用 Gmail 搜索的时候，经常找不到相应的邮件，虽然它有高级搜索的选项，但是每次都需要多点击一次才能使用，所以掌握一些 Gmail 高级搜索语法，对提高工作效率还是有非常大的帮助的。下面我就介绍下几个我常用的 Gmail 高级搜索语法：
Solr vs. Elasticsearch在我们的客户项目和企业搜索社区中经常讨论。但是，随着传统企业搜索已演变为Gartner所谓的“ Insight Engines”，我们重新讨论了该主题，以提供结合了Cloud，Analytics和Cognitive Search功能的最新观察结果，以帮助您评估Solr和Elasticsearch。
我们经常使用 Google 来搜索我们想要的信息，但是我们真地会用 Google 吗？
当然我们使用谷歌搜索的时候谷歌会根据设备位置改变搜索结果。例如谷歌搜索KFC和KFC宁波，得出来的搜索结果完全不同。根据搜索用户特定地区给他们提供特定搜索内容，如果用google.co.uk搜索，google.com搜索，google.de搜索，返回来的搜索结果是完全不同的。当我在宁波使用google.com搜索KFC，谷歌如何知道我的位置是宁波？
作为一名互联网普通用户，每次在搜索引擎想要找到一些优质信息会受到不少干扰：广告、垃圾网站、信息不相关网站，我们常常难以确定哪个网站提供了最有价值的信息。
文件搜索是计算机应用中的一个常见任务，它允许用户查找特定文件或目录，以便更轻松地管理文件系统中的内容。在Java中，您可以使用各种方法来实现文件搜索。本文将详细介绍如何使用Java编写文件搜索功能，以及一些相关的内容。
macOS中的聚焦搜索是一个强大的工具，它可以帮助你快速找到文件、应用程序、联系人、电子邮件、互联网搜索结果等。
WWWGrep是一款针对HTML安全的工具，该工具基于快速搜索“grepping”机制实现其功能，并且可以按照类型检查HTML元素，并允许执行单个、多个或递归搜索。Header名称和值同样也可以通过这种方式实现递归搜索。
Excel催化剂功能近期少有更新，但不代表没有更新，也欢迎广大使用者积极反馈，有bug或有什么功能想实现或现成的功能想优化都是可以的。
大数据文摘翻译，转载请保留 作者:Amit Singhal 翻译/超伦 校对/yawei xia 阿米特·辛格回看10年谷歌搜索技术发展 十年前，谷歌以每股85美金上市，并在第一天交易日就售出2200多万股的股票，价值272亿美元。 今天，谷歌市值已经超过当时的15倍，达到约3970亿美金，这主要归功于其蒸蒸日上的搜索广告业务。根据NetMarketShare的数据，谷歌控制了大约68%的全球桌面搜索市场和大约91%的移动搜索市场。 艾米特·辛格在14年前加入谷歌，现任高级
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
掌握这些 Google 搜索技巧，不仅可以节省寻找信息的时间，还能更精准地获取所需数据。作为一名软件开发工程师，这些技巧在日常的编程、研究和学习中将极为有用。我们希望通过这篇文章，你能够更加高效地使用 Google 搜索，从而在软件和系统架构的道路上更进一步。
近日，GitHub 宣布将无限制地开放私有代码库，这让我们能够在几分钟之内就将那些不想让人别人看到的代码传到云端，还确保我们可以充分利用 GitHub 所提供的诸多功能。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
关于SXDork SXDork是一款功能强大的信息收集工具，该工具可以利用Google Dorking技术在互联网上搜索特定信息。Google Dorking技术是一种使用高级搜索操作符和关键词来发现互联网上公开敏感信息的方法。 SXDork提供了一系列选项来搜索不同类型的数据，例如域名登录、wpadmin、SQL、配置文件、日志文件、仪表盘、id_rsa、FTP、备份文件、邮件文档、密码、DCIM照片或监控摄像头等。 SXDork的一个关键功能是它能够使用-s选项来搜索指定信息，这种功能允许用户检索与
内容研究涉及对特定主题进行系统的调查，以收集可靠和相关的信息。这个过程对于技术作者来说至关重要，因为它有助于生成有价值的、准确的、信息丰富的和引人入胜的内容。它超越了基本的互联网搜索，包括阅读技术文档、采访专家、进行调查和分析数据。内容研究应以战略方式进行，考虑信息的用途、目标受众和要传达的关键信息。一个执行良好的内容研究过程可以帮助技术作者生成既清晰又简洁的高质量内容。
在上一篇文章《将chatGPT与传统搜索引擎结合——创建新一代的搜索引擎》中，我们简略地畅想了一下公共搜索引擎的未来。
Release Notes 通常是软件文档的一部分，是在新产品发布时提供给用户的简短、高级摘要。它们包含有关更新的重要信息，包括新功能、增强功能、错误修复，通常还包括已知问题。每个版本说明与特定软件版本相关联，并帮助用户了解该特定版本中可以期待的哪些更改或改进。有效的版本说明将以用户为中心的方式讨论新功能或增强功能，识别用户需要执行的任何操作，突出已知问题和解决方法，并在必要时包含指向更详细信息的链接。它使用户能够更有效地使用软件并解决潜在问题。
过去一年，ChatGPT 和其他大语言模型（LLMs）的爆火也带动了向量数据库的发展。
在 Linux 系统中，Grep 是一个强大的文本搜索工具，它允许您通过正则表达式来匹配和搜索文本模式。正则表达式是一种强大的模式匹配语言，它可以帮助您在文本文件中快速定位和提取特定模式的内容。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。
Shodan是一种搜索引擎，允许用户搜索连接互联网的设备和明确的网站信息，例如在特定系统上运行的软件类型和本地匿名FTP服务器。Shodan可以像谷歌一样使用，但可以根据标签内容索引信息，标签内容是服务器发送回显给客户端的元数据。为了获得最准确的结果，可以对字符串进行一系列筛选过滤，再使用Shodan搜索。总而言之，我们仍可以说，Shodan是一个搜索引擎，可用于查找网络中存在的特定设备和设备类型。
GoogleGoogle搜索解析 是一个类似Google趋势SEO 在 线keyword工具。它的正式口号提出“在搜索些什么”。利用Google搜索解析，能够比較特定区域、类别、时间范围以及搜索资源之间的 搜索量模式，这点也是Google搜索解析相比仅仅能提供基本信息的Googlekeyword工具。Google趋势。Google站点管理员工具以及 Google Analytics更强大的地方。
BeEF实战 BeEF是一个很强大的XSS演示平台，BeEF有一个控制后台，攻击者可以在后台控制前端的一切。 假如“http://www.xxx/abc.php?id=1”存在xss攻击漏
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今天为大家介绍的是美国国立卫生研究院陆致用教授团队的一篇论文。PubTator 3.0是一款结合了最先进人工智能技术的生物医学文献搜索工具，它专注于蛋白质、遗传变异、疾病和化学物质等关键生物医学概念的语义及关联性搜索。该平台已累积提供超过十亿个实体和关系的注释，覆盖约3,600万篇PubMed摘要和600万篇PMC开放获取的全文文章，每周获取最新的相关信息。作者通过一系列实体对比查询展示了PubTator 3.0在文章检索方面的卓越性能，其检索量和前20条结果的精确度均优于PubMed和Google Scholar。此外，整合ChatGPT（GPT-4）的PubTator API显著提升了查询结果的事实性和可验证性。
向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。
"Everything" 是一个 Windows 平台上的免费软件，它是一款功能强大的本地文件搜索工具。它允许用户在计算机上快速而准确地搜索文件和文件夹。以下是一些 "Everything" 的主要特点：
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猫哥是一个常年混迹在 GitHub 上的猫星人，所以发现了不少好的前端开源项目、常用技巧，在此分享给大家。
EDD是一款功能强大的域数据枚举工具，该工具的功能类似于PowerView，但EDD是基于.NET开发和构建的。众所周知，PowerView本质上是一款域枚举工具，但我们自己基于.NET实现了EDD这款工具，而EDD主要通过查看各种现有项目中不同功能的实现，并将它们组合到EDD中来实现其功能的。
备注：inurl后面跟的是url中的部分关键词，当然完整的url也可以，比如冰雨 inurl：music.baidu.com 那么搜索出的结果都是百度音乐中的内容。
微软的Cognitive Services（认知服务）是该公司托管的AI算法的集合地。今天，该公司宣布推出几项Cognitive Services（认知服务）工具，包括微软自定义视觉服务，Face A
向量是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念，它是一个具有方向和长度的量，用于描述问题，如空间几何、力学、信号处理等。在计算机科学中，向量被用于表示数据，如文本、图像或音频。此外，向量还代表AI模型对文本、图像、音频、视频等非结构化数据的印象。
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
众所周知，在 Linux 系统中，awk、grep、sed 这三个命令，因其功能强大，日常使用频繁，在 Linux 系统下处理文本是个非常不错的神器，grep 用于查找，sed 用于取行和替换，awk 用于运算。因此，这三个命令一直都有着文本三剑客的称号！
今天我们将向大家介绍 Elasticsearch Relevance Engine™（ESRE™），这是一种创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 建立在 Elastic 在搜索领域的领导地位以及超过两年的机器学习研究和开发基础之上。Elasticsearch Relevance Engine 结合了 AI 的最佳实践和 Elastic 的文本搜索。ESRE 为开发人员提供了一整套将复杂的检索算法和与大型语言模型（LLM）集成的能力。不仅如此，ESRE使用Elastic的简单、统一API，开发人员可以立即开始以提高搜索相关性，因为这些API已经得到Elastic社区的信任和广泛应用。
今天为大家介绍的是来自Zhiyong Lu团队的一篇论文。生物医学研究产生了大量信息，其中许多信息只能通过文献获取。因此，文献搜索对于医疗保健和生物医学至关重要。最近在人工智能（AI）方面的进步已经扩展了该功能，不再局限于关键词搜索，但这些进步可能对临床医生和研究人员来说不太熟悉。
检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果。
Google Dorking是一种攻击技术，它使用了Google搜索引擎来搜索目标网站配置以及计算机代码中存在的安全漏洞。
RedisSearch 是 Redis 的一个模块，它提供了全文搜索的功能，允许开发者在 Redis 数据库中执行复杂的搜索查询。RedisSearch 不仅支持简单的文本搜索，还提供了多种查询方式，如模糊查询、范围查询和聚合操作等。
开发基于大型模型的应用时，选择合适的应用框架不仅能显著提高开发效率，还能增强应用的质量属性。这类似于在Windows上开发传统软件服务时从MFC过渡到.NET Framework，或在Linux服务器端使用Java语言时采用Spring及Spring Boot框架，以及在Web前端开发中选择VUE、React或Angular等多样的框架。面对基于大模型的应用开发，我们应如何挑选合适的应用框架呢？对于两种常见的大模型应用框架——Langchain和LlamaIndex，它们各自拥有独特的特性和适用场景，我们又该如何做出明智的选择呢？
Object.groupBy 是 JavaScript 语言的最新功能之一，可以根据特定键对数据进行分组。
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