组件input默认也是type="search"类型的，但是还需要在外层包一组form标签，并且带有action,就会在键盘中出现搜索按钮。...如上是方法一： 在手机键盘点击搜索的时候，页面会刷新，所以给form加一个target，target规定在何处打开 action URL，再放入一个隐藏的iframe,起名为form的target的值，...这样则在当前页面展示出搜索的内容 如下是方法二： <form action="" v-on:submit.prevent="" 这里直接给onsubmit事件写入return false， onsubmit...="return false;" 禁止提交，但是由于是vue所以使用vue自带的submit阻止刷新事件，则搜索列表页也可以在当前页面展示。...在search方法中，加一个点击搜索按钮后软键盘收起的事件： document.activeElement.blur(); 参考文章：http://blog.csdn.net/github_39237934
Gtfo Gtfo这款工具采用Python3开发，在Gtfo的帮助下，广大研究人员可以直接在命令行终端窗口中搜索GTFOBins和LOLBAS代码文件。...该工具的主要功能就是帮助研究人员直接在命令行终端窗口中搜索GTFOBins和LOLBAS代码文件。...除此之外，它还可以让研究人员专注于命令行串钩，而无需面对明亮的白色背景的桌面窗口，它可以帮助我们将vim、反向Shell和其他漏洞利用“合为一体”。...工具安装 广大用户可以使用git命令将项目代码从GitHub库中克隆至本地： git clone https://github.com/mzfr/gtfo.git 下载完成之后，切换到项目目录，然后根据自己的需求运行对应的命令即可.../gtfoPython3 gtfobins.py 工具运行截图 搜索GTFOBins代码文件： 搜索LOLBAS代码文件： 枚举exe文件： 枚举代码文件： 错误提示： 项目贡献 1、报告漏洞； 2、修复错误或
此外，它也使我们能够仅仅通过快速浏览重点而不是下载和浏览整个文档来估计结果。 因为Ambar是一个文档搜索系统，我说的文档也是指文件，所以它必须处理非常大的文件(就全文搜索而言)，大小大于100Mb。...本文介绍了在利用ElasticSearch高亮显示大型文档时如何达到高性能。 定义问题 Ambar使用ES作为搜索引擎，搜索经过解析的文件/文档内容及其元数据。...选择高亮策略 ES 和 Lucene底层有三种高亮策略可供选择，这是官方文档链接，三种策略如下： Plain - ES中默认的高亮显示，它是最慢的，但它做了最精确的高亮显示，几乎完全匹配Lucene的搜索逻辑...由于我们绝对不能使用普通的高亮显示方式，我们测试了Postings和FVH。...我们提交不同的查询以搜索和高亮显示，Search获取默认查询，高亮显示通过修改源短语中所有单词位置的变化而构建查询。
在Java中，可以使用递归或迭代的方式来实现树的遍历和搜索算法。树的遍历有三种常见的方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。而树的搜索算法包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。...遍历左子树 postOrderTraversal(root.right); // 遍历右子树 System.out.print(root.val + " "); // 访问根节点 } 2 树的搜索算法...TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int val) { this.val = val; } } 以上就是在Java中实现树的遍历和搜索算法的方式...无论是遍历算法还是搜索算法，都可以使用递归或迭代的方式来实现。对于深度优先搜索算法，可以根据实际情况选择递归实现或迭代实现；而广度优先搜索算法一般使用迭代的方式来实现，利用队列作为辅助数据结构。...根据具体需求和树的结构，可以选择合适的算法来应用于实际场景中。
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。...下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。 一、图的表示方法 在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来表示图。...其中，startVertex表示起始顶点的索引。 三、图的拓扑排序 拓扑排序是对有向无环图（DAG）中所有顶点进行线性排序的过程。...四、完整示例 下面是一个完整的示例，演示了如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序： import java.util.LinkedList; import java.util.Stack; class...你可以根据需要修改图的结构和调用方法来测试不同的图。
如何选择最佳的 k 和 num_candidates 用于 kNN 搜索 如何选择最佳的 k 和 num_candidates？ 在当前生成式 AI/ML 领域，向量搜索成为了一种变革性的技术。...此功能标志着一个重要的进步，特别适用于需要语义搜索、推荐和其他用例（如异常检测）的应用程序。 引入密集向量字段和 k-最近邻（kNN）搜索功能，开辟了实现超越传统文本搜索的复杂搜索功能的新天地。...实验是关键 通过实验不同的 K 和 num_candidates 组合，监控搜索结果和性能，您可以微调搜索以在精度、探索和速度之间实现完美平衡。...手动框架 让我们了解如何开发一个自制框架，以调整 kNN 搜索中的 k 和 num_candidates 属性。...寻找最佳平衡 现在我们知道如何调整 k 和 num_candidates 属性，并了解不同设置如何改变搜索准确性结果。 目标是找到一个甜蜜点，使搜索结果始终准确且处理大型候选集的性能开销较低。
Understanding Scalar Quantization in Lucene 自动字节量化在 Lucene 中的应用 HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法，但它需要大量内存才能快速运行...Lucene 中的分段量化 每个 Lucene 段存储以下内容：单个向量、HNSW 图索引、量化向量和计算的分位数。为了简洁，我们将重点介绍 Lucene 如何存储量化和原始向量。...它们仅在特定请求时使用（例如通过重排序进行暴力二次搜索），或在段合并期间重新量化。 占用 (dimension+4)∗numVectors 的空间，并将在搜索期间加载到内存中。...虽然 Elasticsearch 有配置默认和定期合并，但您可以通过 _force_merge API 随时请求合并。那么，我们如何在保持所有这些灵活性的同时，提供良好的量化效果？...以下数据是在 GCP 的 c3-standard-8 实例上运行实验得出的。为了与 float32 进行公平比较，我们使用了足够大的实例来容纳内存中的原始向量。
在本文中，我将给大家演示如何在 python 中使用四种方法替换文件中的文本。 方法一：不使用任何外部模块搜索和替换文本 让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。...方法二：使用 pathlib2 模块搜索和替换文本 让我们看看如何使用 pathlib2 模块搜索和替换文本。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。...replace_text)) 输出： 文本已替换 方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本 方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本 让我们看看如何使用 regex 模块搜索和替换文本。...(replacetext(search_text,replace_text)) 输出： 文本已替换 方法四：使用文件输入 让我们看看如何使用 fileinput 模块搜索和替换文本。
，广大研究人员可以将目标域名相关的网页元数据（文件等）提取到本地，这种技术可以有助于我们识别目标域名、用户名、软件/版本和命名约定等。...该工具使用了专门设计的搜索查询方式，并使用了Google和Bing实现数据爬取，并能从给定的域中识别和下载以下文件类型：pdf、xls、xlsx、csv、doc、docx、ppt、pptx。...github.com/m8sec/pymeta cd pymeta python3 setup.py install 工具参数选项 options: -h, --help 显示工具帮助信息和退出...-T MAX_THREADS 文件下载的最大线程数量，默认为5 -t TIMEOUT 每次搜索任务的最大超时时间，默认为8s -j JITTER...搜索example.com域名中的所有文件，并提取元数据，然后将结果存储至csv报告中： pymeta -d example.com 提取给定目录中所有文件的元数据，并生成csv报告： pymeta
图像内容“野餐”的搜索结果 在这篇文章中，我们将基于机器学习中的技术描述图像内容搜索方法背后的核心思想，然后讨论如何在 Dropbox 现有的搜索基础架构上构建高效的实现。...看看今天的图像分类效果如何： 图像分类器对一张典型的未分类照片的输出结果 图像分类使我们能够自动了解图像中的内容，但是仅凭这一点还不足以实现搜索。...这是我们的相关性函数，我们根据这个分数对图像排名，以显示查询结果。...这样我们就可以很容易地支持多种语言的图像内容搜索：英语中的 dog 和法语中的 chien 的词向量相似，因此我们不用做显式翻译就可以支持两种语言的搜索。...因此，当用户启动搜索时，我们可以并行运行文本搜索和图像搜索，并一起显示全部结果，而无需让用户等待比单独进行文本搜索更长的时间。
关于KoodousFinder KoodousFinder是一款功能强大的Android应用程序安全工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松对目标Android应用程序执行安全研究和分析任务，并寻找出目标应用程序中潜在的安全威胁和安全漏洞...账号和API密钥 在使用该工具之前，我们首选需要访问该工具的【开发者门户：https://koodous.com/settings/developers】创建一个Koodous账号并获取自己的API密钥
那么问题来了，如何让用户主动联系你呢？想法总是高于技术的，只要有了想法，技术问题迟早可以解决。...当我拿到这个问题时，我就有了一个想法：当用户从搜索引擎通过搜索词打开你的博客文章时，网站可以在右下角弹出一个友好提示，告诉用户如果当前文章无法解决问题，你可以直接留言联系博主，从而间接和用户搭上了线！...，显示用户所使用的【搜索引擎】及【关键词】，并告诉用户若无法解决问题可以留言联系博主。...skin=default"> 四、附加说明 ①、获取搜索引擎及搜索关键词的功能和搜索引擎的 url 形式有关系，所以张戈当前编写 js 并不一定永久有效，当搜索引擎的查询链接有所改变时...当然，后续有时间我可能会来补充详细的本地部署和 DIY 的方法； ③、代码的编写和测试仅用了一个下午，所以难免会有一些未料到的 BUG，若有发现请及时反馈。
在最近关于人工智能如何彻底改变一切的讨论中，向量搜索扮演着重要角色，涵盖了从商业工作流程到教育的方方面面。那么为什么在这个话题上，向量搜索扮演如此重要的角色呢？...图片一些向量数据库仅提供存储和向量相似性搜索的功能，如上图 2 中的 A 所示。然而，这种方法给开发人员带来了如何生成这些嵌入的挑战。...通常，这需要访问嵌入模型（显示为 C）和 通过API （B）以将其应用到您的数据和查询。而且您可能只能存储非常有限的元数据以及嵌入，这使得在用户应用程序中提供全面的信息变得更加复杂。 ...此外，专门的向量数据库让你自己去找到如何将搜索功能集成到你的应用程序中，就像图2右侧所示。这就好像你有一堆积木，但没有说明书告诉你如何把它们组装在一起。...实现混合搜索的方法有多种，包括排名倒数融合（RRF）和线性组合。通过使用量化向量（从float到byte）并利用 Elasticsearch 中降低数据存储要求的所有最新创新，控制内存和存储。
可能会有许多算法能够解决问题，但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法，应该如何识别最有效的算法呢？在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。...空间和时间复杂度是算法的测量尺度。我们根据它们的空间（内存量）和时间复杂度（操作次数）来对算法进行比较。...现在让我们计算它执行的操作次数。这里的答案是10（因为它比较了数组的每个元素）。因此线性搜索使用十个操作来查找给定元素（这是使用线性搜索算法时对此数组的最大操作数，这也被称为最坏情况。...例如：线性搜索的时间复杂度可以表示为 O(n) ，二分搜索表示为 O(log n)，其中，n 和 log(n) 是执行的操作次数。...我们知道，对于少量元素来说（比如说10），二元搜索和线性搜索所执行的操作次数之间的差异并不大，但在现实世界中的大多数时候，我们处理的是大块数据的问题。
关于Bugs-feed Bugs-feed是一个本地托管的门户站点，广大研究人员可以直接在Bugs-feed中搜索最新新闻、视频、CVE和安全漏洞等等。...Bugs-feed以PWA应用程序的形式实现，因此我们可以摆脱浏览器的束缚，并将其以桌面端应用程序的形式使用。...我们可以在Bugs-feed中浏览不同的选项页面，查看最新的漏洞信息，或者搜索相关漏洞信息。除此之外，Bugs-feed还提供了一个配置面板，允许我们在其中修改各种配置信息，以实现完全的个性化。...Bugs-feed是一个Docker容器 + Flask应用程序，并基于Selenium、Twint和FeedParser实现其数据爬取功能。...Bugs-feed可以爬取类似HackerOne、You*tube、Bugcrowd、Exploit Database或Twitter等网站，而且该工具甚至还可以爬取Mongo数据库中的内容。
即使我要的唱片不在架子上，我也能很快发现。不过如果唱片很多，比如说10 000张，那可能得来回跳上几百次吧。我很想知道如何计算次数。图1-1给出了不同搜索方法的示意。 ?...这里说了如何在一个给定集合（这里是唱片）中按照关键字（这里用艺术家的名字）找一个对象。我刚才的做法应该是“顺序搜索”，又叫“线性搜索”。 就像我想的一样，为了找一个关键字，平均得检查一半的唱片。...给定要找的关键字以及排好次序的对象列表，搜索从中间那个对象开始，和关键字进行比较。如何中间那个对象就是要找的，搜索就结束了。...只要上课没睡觉，她就应该能最多通过10个“是/否”的问题得到结果。（图1-2显示如何只问4个问题就猜出1到16之间的某个数。） 为了避免反复问那些“是小于某个数吗？”或者“是大于某个数吗？”...交换的总次数是： 1+2+3+...+(n-1)=n(n-1)/2 利用图2-3很容易推导出上述公式。整个矩形中含n·（n-1）个单元格，其中一半用于比较与交换。图中显示的是绝对的最坏情况。
我们假设 BF 是一个 12bit 的二进制向量，{h1,h2}是两个哈希函数，{x,y,z}是一个集合。 用户想查询关键字 w,查询结果显示 w 在集合中不存在。...所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。 可以看到，TF-IDF 与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...参考：在 可搜索的对称加密：改进的定义和有效的构造 中，Curtmola 等人。...为可搜索的加密方案提出非自适应和自适应（不可区分性和基于模拟器）的安全定义，通常称为IND-CKA1 和IND-CKA2。...14.双线性映射 1946年双线性对首先被法国数学家Weil提出并成为代数几何领域重要的概念和研究工具。
我们可以清楚地看到如何使用特征散列会以计算方式使我们受益，牺牲直接的用户解释能力。 这是一个容易的权衡来接受何时从数据探索和可视化发展到机器学习管道对于大型数据集。...除了历史点击概率外，我们还可以包含其他功能：原始计数本身（点击次数和非点击次数），对数比率或任何其他概率的衍生物。 我们的例子是预测广告点击率，通过率。 但该技术很容易应用于一般的二元分类。.../不点击计数器和'device_id'，用于跟踪显示广告的设备。...这基本上会恢复单个的统计信息罕见类别与所有罕见类别的统计数据进行比较。 当使用back-off方法，它有助于为统计信息添加二进制指标来自后退箱。 ?...选择使用哪一个取决于所需的型号。 线性模型比较便宜，因此可以进行训练处理非压缩表示，例如单热编码。 基于树的模型，另一方面，需要反复搜索右侧分割的所有特征，并且是因此限于小型表示，如箱计数。
取而代之的是在模型训练期间学习模型参数=（例如，神经网络中的权重，线性回归）。 模型参数定义了如何使用输入数据来获得所需的输出，并在训练时进行学习。相反，超参数首先确定了模型的结构。...在这种情况下，决定观察改变估计量和准则的数量如何影响随机森林准确性。...在下面的图表中，可以检查（使用滑块）在模型中考虑估计的min_split和min_leaf参数时，改变估计量的数量如何影响模型的整体准确性。...此外，还可以在fmin（）中定义要执行的最大评估数。 贝叶斯优化可以通过考虑过去的结果来选择输入值，从而减少搜索迭代的次数。这样，可以从一开始就将搜索集中在更接近所需输出的值上。...总体而言，随机搜索和进化算法的效果最佳。
递归线性搜索算法二进制搜索算法朴素搜索算法KMP 算法冒泡排序合并排序快速排序基数排序理解大 O 符号Big O Notation 是一种表示算法时间和空间复杂度的方法。...其中 n（在最坏的情况下）是给定数组的长度。这里的迭代次数（在最坏的情况下）与输入（长度数组）成正比。因此，线性搜索算法的时间复杂度是线性时间复杂度：O (n)。...二进制搜索算法在线性搜索中，您一次可以消除一个元素。但是使用二进制搜索算法，您可以一次消除多个元素。这就是二分查找比线性查找快的原因。这里要注意的一点是，二分查找只对排序好的数组有效。...但是这里的迭代次数不依赖于输入（数组长度）。因此，二进制搜索算法的时间复杂度是对数时间复杂度：O(log n)。你可以检查 O 符号图。O (log n) 比 O (n) 快。...因此，KMP 算法的时间复杂度是线性时间复杂度：O (n)。请注意，与 Naive 搜索算法相比，时间复杂度是如何提高的。冒泡排序算法排序意味着按升序或降序重新排列数据。
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