所以谷歌和百度搜索引擎的基本原理就是：网络机器人或者网络蜘蛛通过扫描网页中的内容，提取出相应的关键词，然后为提取出的关键词建⽴索引，并记录该关键词在文章中位置，当用户搜索时，如果命中该关键词，搜索引擎就根据按照之前的索引进查找...它和Solr一样，除了基本的数据检索功能外，也提供了以下高级的功能： 分布式搜索 数据分析 分组和聚合 ---- 下面我们介绍一下，为什么会出现搜索引擎技术，而不是用传统的数据库去实现此功能。...那为什么还会出现类似Elasticsearch这样的搜索引擎技术呢？答案就像我上面介绍的那样。搜索引擎并不会将所有的数据全部按照结构化存储，而是按照相应的关键字存储。...但在实际的应用场景中，我们并不会正好输入的关键字就是数据库中存储的，而是采用的是模糊搜索的方式。而在数据库中要想使用模糊搜索，则要使用like关键字。但在使用like关键字时，则索引会失效。...除此之外，我们在数据库中创建索引时，并不是越多越好。因为如果索引过多的话，则会影响inster和update的性能。所以，正是因为数据库有种种这样的原因，才会出现全文搜索引擎存在的必要。
简单原理：使用 ChatGPT enbedding，对现有的数据文档，将文本转换为向量，进行矢量化处理，并存入Redis向量数据库，实现向量相似度搜索。...Redis 向量数据库是一种专门为向量数据存储和检索而设计的数据库。它基于 Redis 的内存数据库，具有高性能和可扩展性，非常适合存储和查询高维向量数据。...传统的关系型数据库不擅长存储和处理向量数据，而 Redis 向量数据库则专为处理向量数据而设计，具有以下特点： 高性能： Redis 向量数据库采用内存数据库作为存储引擎，具有极高的读写性能，可以满足实时查询和分析的需求...可扩展性： Redis 向量数据库支持水平扩展，可以轻松地通过添加更多的节点来提高数据库的吞吐量和容量。...易于使用： Redis 向量数据库提供了友好的 API，可以轻松地将向量数据存储、查询和检索。
Shodan的介绍可以说是很详细了，对于其他的空间搜索引擎，我就不再详细的去研究了，因为都是差不多的。...Censys 之前对这款搜索引擎的了解并不是很多，曾经在Freebuf上看到过介绍，当然仅仅是介绍而已，可能是因为Censys提供了官方文档（https://censys.io/overview） Censys...好像最后也没有看完这本书就放弃了 之前在培训中也有介绍过GoogleHacking，网络上的文章也是不计其数，我就借着Exploit-DB上的进行一下介绍 我们都知道，Google是一个基于关键字搜索的内容型的搜索引擎...---- 对于搜索引擎，我只是对于Shodan详细介绍了，其他几个并没有进行深入探讨，甚至没有进行深入介绍，大概就是因为Shodan做的确实很好吧！
，当时也有过猜想，会不会用于搜索引擎，而且也安装过chatgpt谷歌拓展插件，感觉还可以~），但转念一想，也正常，因为我们所处的时代发展速度不同以往了。...通过与 ChatGPT 发明者 OpenAI 合作，微软给自己的搜索引擎加入了先进的 AI 对话模型，以支持全新版本的必应（Bing）和 Edge。...更重要的是我们将重新创造搜索引擎，会有很多美好的事发生，这是一个重要时刻，」微软CEO纳德拉表示。...我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与...因为人们正在使用搜索引擎来做它最初没有设计的功能。搜索引擎非常适合查找网站，但对于更复杂的问题或任务来说，它往往不够用。
利用Google搜索我们想要的信息，需要配合谷歌搜索引擎的一些语法： 基本语法 逻辑与：and 逻辑或： or 逻辑非： - 完整匹配："关键词" 通配符：* ?...inurl 将返回url中有关键字的网页，eg：inurl:admin 将返回url中含有admin的网页 搜索管理员登录页面 inurl:/admin/adminlogin.php 搜索后台数据库管理页面...查询 inurl:config.txt 将看见网上暴露了“inurl:config.txt”文件的服务器，这个文件包含了经过哈希编码的管理员的密码和数据库存取的关键信息。
0x00 前言 搜索引擎语法是一个本该经常使用但是却一直被我忽略工具。它可以在很大程度上满足一些特殊需求，比如：渗透时查找网站后台或者上传文件页面等。...目前主要常用的搜索引擎主要baidu、google、bing，每个搜索引擎的语法有细微的差别，但是很多地都非常类似，由于google在国内经常无法访问（比如我现在用了Chromebook，在家里面整笔记时候还没弄好...0x01 常用搜索引擎语法 1.site 把搜索范围规定在特定的站点中 。但是有时候你需要找一些特殊的文档，特别是针对于专业性比较强的网站合理使用site可以让你取得事半功倍的效果。
（而且也很多人跟我说过，一直咕咕咕罢了QAQ） 搭建的时候呢我试过两个插件，一个是“本地搜索”，而另外一个就是我现在用的“Algolia”搜索引擎。...搭建 搭建成品图 image.png 介绍 本篇目说的是 Algolia 搜索引擎的搭建。...hexo clean && hexo g -d && hexo algolia 此代码，清除缓存，上传，上传搜索引擎直接一步到位啦~ 好了，完了。给我点个赞呗（点锤子）
本篇文章我们来继续聊聊轻量的向量数据库方案：Redis，如何完成整个图片搜索引擎功能。...写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引，...这篇文章中，我们来聊聊第二部分，如何快速构建一个搜索引擎交互界面，以及快速实现文本搜索图片的功能。...使用分类方式，在搜索引擎的场景下，最合适的可能是做内容发布、上架前的“内容的安全风控”。...接下来，我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化，让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库的索引 除了提升参与计算机器的数量和性能之外，对向量数据库进行索引优化，能够带来非常明显的性能提升。
本篇文章我们来继续聊聊轻量的向量数据库方案：Redis，如何完成整个图片搜索引擎功能。...写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）[1]》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引...这篇文章中，我们来聊聊第二部分，如何快速构建一个搜索引擎交互界面，以及快速实现文本搜索图片的功能。...使用分类方式，在搜索引擎的场景下，最合适的可能是做内容发布、上架前的“内容的安全风控”。...接下来，我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化，让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库的索引 除了提升参与计算机器的数量和性能之外，对向量数据库进行索引优化，能够带来非常明显的性能提升。
接着上一篇文章的话题，继续聊聊“图片搜索引擎”。给月底即将发生的一场分享中的“命题作文”补充一些详细的实践教程：《使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎[1]》。...这篇分享中提到的“图片搜索引擎”的话题，我在一年前就写过啦：《向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎[3]》。...此外，距离我发布上一篇“图片搜索引擎”后，不论是文章中使用的向量数据库 Milvus、还是用来快速做 Embedding 的 Towhee 不论是项目还是团队，都经历了比较多的迭代，面向的目标客户群体和场景也更明确...在上一篇“图搜实践”的文章里，我用的是从搜索引擎搜索出的第一页原神卡通壁纸，数量不多，只有 60 多张壁纸。 为了更直观的感受 Redis 作为向量数据库的性能优势，我们需要把图片数据整的更多一些。...图片等数据的向量化处理 言归正传，我们先来实现第一套搜索引擎的处理逻辑，将图片进行向量化处理和存储到向量数据库中。
'搜索引擎'对于很多大厂来说已经不是什么新鲜技术了， 百度、淘宝等大型网站的搜索功能通常使用'搜索引擎'技术实现。 '搜索引擎'到底做了什么？ 它和普通的数据库搜索有什么区别？...什么情况下才需要使用'搜索引擎'？...，对数据库的SQL搜索，名称、状态、创建时间等 举个例子来说，我们假设公众号将我的文章信息存到了这样一张表中 table: id title author filepath(文章内容的文件上传之后返回的保存路径...按照上面结构化数据的搜索思路，遍历数据库中所有的filepath，通过filePath获取到文章文件本体，将文章内容从头到尾扫描一遍，直到将所有文件都扫描完，返回匹配结果。...以上就是本篇的内容，通过今天的内容我们了解了'搜索引擎'到底做了什么、它和普通的数据库搜索有什么区别、什么情况下才需要使用'搜索引擎'。
据悉，正常情况下，该数据库应有密码保护。 然而，WizCase团队发现，该服务器于9月10日左右受到Meow攻击而丧失密码保护，身份验证被移除，其内容直接暴露给互联网上的所有人。...也就是说，它可能已经将Bing移动版应用的数据库泄露出去，这将导致1亿条搜索结果被截获。 ?...然而，在被曝光的时间范围内，数据库至少被Meow攻击了两次，攻击者几乎删除了整个数据库。 ?...虽然泄露的数据库中没有泄露姓名等个人隐私信息，但泄露的数据仍然可能会被攻击者利用来发起进一步的攻击： 1、勒索或恐吓。
1、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。百度和Google 都支持这个...
搜索引擎相信大家经常在使用，但是有时候想搜某个信息时却搜出来一大堆不相关的（百度：你们都在看我干什么？）。
最近msn推出了 http://beta.search.msn.com 搜索引擎 试用后发现和google的还是区别很大的，最突出的区别是 搜索结果相关性很高，不像google搜索的东西太多， 需要看很久才能找到自己想要的东西...现在用msn的 highlightviewer更方便 看下面的图片 : 搜索 机器人 小叮咚 “微软的搜索引擎很快就可以做得和Google一样好，我对此深信不疑，”他说，“问题是，谁关心呢？”...然而，搜索引擎已发展得太快，以致于历史不可能重演。Google取得的巨大经济效益令人瞠目，更别提它的500亿股票市值了。...Gartner市场调查总监艾伦•维纳(Allen Weiner)表示，搜索引擎扮演的传统角色是为网页汇总出一个泛泛的索引，然后应用数学公式，设法使各网页按照相关性排列，但这只是一个起点而已。...相反，他们专门研究显示形式，从其它搜索引擎中获得搜索结果，然后以一种更易接受的形式呈现给用户。
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。...例如，虽然下面的文档也同样 包含了 search 和 engine，但却与搜索引擎(search engine)无关。...使用二级存储构建倒排索引 基于排序的索引构建法 基于合并的索引构建法 从后面的代码可以看到就是用来sqlite数据库。...第2章 准备全文搜索引擎的检索样本 2-1 全文搜索引擎wiser 2-2 安装wiser 2-3 运行wiser 先来看下使用说明： $ ./wiser usage: ....生成的数据库表如下： 使用倒排索引查询 $ .
引擎一般指的是搜索引擎，现在用得比较多的就是Elasticsearch。 这篇文章主要是对Elasticsearch一个简单的入门，没有高深的知识和使用。...我们在日常开发中，数据库也能做到（实时、存储、搜索、分析）。 相对于数据库，Elasticsearch的强大之处就是可以模糊查询。 有的同学可能就会说：我数据库怎么就不能模糊查询了？？...但是要明白的是：name like %Java3y%这类的查询是不走索引的，不走索引意味着：只要你的数据库的量很大（1亿条），你的查询肯定会是秒级别的 如果对数据库索引还不是很了解的同学，建议复看一下我以前的文章...--有点类似于消息队列一个topic下多个group的概念） Document：Document相当于数据库的一行记录 Field：相当于数据库的Column的概念 Mapping：相当于数据库的Schema...的概念 DSL：相当于数据库的SQL（给我们读取Elasticsearch数据的API） ?
它负责通过超链接来源源不断地从互联网、文件服务器等信息源中爬取网页、新闻、email、话题等文档.并将这些信息加工后丢进文档数据库中.如上图所示....来自爬虫抓取或者信息源的文档集合，格式很多，比如html、xml、PDF、doc、ppt等，而我们更喜欢纯文本的格式以高效和有效处理. 4.文档数据库 (Document Data Store) 必须有一个能存储文档及其元数据的地方...，否则索引再快，也没东西返回，虽然互联网上的文档可以时时抓取，但离线分析显然更快，这就需要一个文档数据库....选择关系型数据库（RDBMS）还是NoSQL数据库，根据实际情况来....所以 链接分析对搜索结果意义重大. 5.信息提取 (information extraction) 考虑这样一句话，”搜索引擎是一个技术成熟但实现成本高的应用“，其中“搜索引擎”显然比“搜”、“索”、“
搜索引擎安全利用 2019年3月24日 ⋅
Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎，可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能，使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。 ?...MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支，主要由开源社区在维护，采用GPL授权许可 MariaDB的目的是完全兼容MySQL，包括API和命令行，使之能轻松成为MySQL的代替品。
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