reST本身并不支持同时与多个文档进行交互,或者说将一个文档保存到多个文件中。Sphinx提供了自定义指令toctree来支持实现这个功能。
SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的。
通配符掩码(wildcard-mask)路由器使用的通配符掩码与源或目标地址一起来分辨匹配的地址范围,它与子网掩码不同。它不像子网掩码告诉路由器IP地址的哪一位属于网络号一样,通配符掩码告诉路由器为了判断出匹配,它需要检查IP地址中的多少位。
由于业务需要,需要做类似淘宝商城商品检索的功能,对于数据量很大的情况,MySQL 查询的效率损耗很大,需要使用专门的索引引擎进行搜索查询,实现功能,对于和 PHP 和 Mysql 的结合的索引引擎中, xunsearch 和 sphinx 是较为著名的,但由于 xunsearch 服务器端不支持 windows,所以暂且先考虑 sphinx 的使用。sphinx 目前已支持简体中文、繁体中文和英文的检索,不需要额外安装插件支持。
一,通配符掩码 1.通配符掩码的用途和结构 ①用途 通配符掩码(wildcard-mask)路由器使用的通配符掩码与源或目标地址一起来分辨匹配的地址范围,它与子网掩码不同。它不像子网掩码告诉路由器IP地址的哪一位属于网络号一样,通配符掩码告诉路由器为了判断出匹配,它需要检查IP地址中的多少位。 ②结构 通配符掩码中,0表示要检查的位,1表示不需要检查的位 通配符掩码中,可以用255.255.255.255表示所有IP地址,因为全为1说明32位中所有位都不需检查,此时可用any替代。而0.0.0.0的通配符则表示所有32位都必须要进行匹配,它只表示一个IP地址,可以用host表示。
我不太清楚通配符掩码具体是怎么定义的,但是在大多数初学者的印象中通配符掩码就是子网掩码取反,在网上搜索了一下也没有什么具体解释,下面是摘自百度百科的解释:
Sphinx是一个开源搜索引擎,允许全文搜索。众所周知,它能非常有效地对大数据进行搜索。要编制索引的数据通常来自非常不同的来源:SQL数据库,纯文本文件,HTML文件,邮箱等。
1:子网掩码与反掩码的区别: 反掩码就是通配符掩码 通过标记0和1告诉设备应该匹配到哪位copy。 由于跟子网掩码刚好相zd反,所以也叫反掩码 例如掩码是255.255.255.0 wildcard-mask 就是0.0.0.255 255.255.255.248 反掩就是0.0.0.7 2:通配符掩码,ospf和Acl这儿用通配符掩码也不是每家的交换机都这么做,像cisco 3550就是用的子网掩码,所以不是一定的。
Sphinx 在2018年的搜索引擎中排名第五,但它仍然是一种强大且流行的技术,在排名方面让位于Elasticsearch和Solr。 Sphinx用于如此着名的系统中 Joomla.org, CouchSurfing.org, Wikimapia.org, Tumblr.com, 优酷土豆 以及数百种其他应用。
众所周知,mysql等数据库的LIKE模糊搜索不支持索引,因此查询效率极低,需要结合第三方索引引擎程序(索引程序)来提高查询性能。
最近工作上需要实现搜索功能,尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案,但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题,文章描述等。主要实现方式有一些几种,各个方式各有利弊,需要权衡。
从 2018.4.2 工作以来,不知不觉已经工作两个多月,并在昨天约谈从这个月开始转正。从刚开始的自己学习,到逐渐接触公司的项目,并完成交付的功能模块,学到了很多,也发现了自己存在的不足,所以作此总结,激励自己,并鞭策自己,不骄不躁,不悲不怒,养成良好的心态,并坚持学习,保持热情!
说白了子网掩码的工作原理就是,它拥有和主机IP地址一样的位数,每一位与对应的ip地址位进行“与”操作,得出的结果就是主机所在的子网,打个比方,192.168.1.1 255.255.255.0这是一个标准的C类网络,子网掩码/24,所以它的网络位也就是所在的子网就是192.168.1.0,计算过程如下:
Topic Exchange:所有发送到Topic Exchange的消息被转发到所有关系rotekey中指定的topic的queue上。
大家好,我是一行 已经达到了而立之年的Python,最近发布了3.10版本 新版本添加了很多新的特性,其中最大的特性就莫过于还是安装新版本之后有些python包不支持还得回到原来版本🐶 不过话说回来,除了部分包不兼容以外,还是有很多好用的性能提升 其中最有帮助的就是就是报错更加智能化了 例如语法错误,很多年前作为小白的我遇到这个语法错误问题还跑过去问老师 毕竟百度搜索语法错误该怎么办,它回答不上来,最后老师给我指出来原因是少一个加一个括号,顿时无比尴尬 后来python性能优化给出了错误的位置在哪,但是有些
最近需要将API中的doc生成html给前端工程师参考调用。 于是粗率的学习了下sphinx ---- Sphinx 是用 Python 编写的,并且最初是为 Python 语言文档而创建,但它并不一定是以语言为中心,在某些情况下,甚至不是以程序员为中心。Sphinx 有许多用处,比如可以用它来编写整本书! 要求 安装: pip install sphinx 语法 Sphinx 使用 reStructuredText 标记语法类似与Markdown 具体可查看: http://zh-sphinx-doc.
在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框,但是当数据量级别上去之后,频繁对数据库造成压力,所以想使用Full Text全文索引进行优化 下面是一个总结的简单案例
根据模糊查找的业务场景,比对一下上面列出的6种条件,如果你的场景是全都要支持,并且是 大用户量, 接口qps高,海量的数据检索量,那就不要在数据库上做任何挣扎了,你需要的是一个 全文检索引擎。可以直接看文章最后面~
本文实例讲述了PHP+MySQL+sphinx+scws实现全文检索功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
现在出现一个尴尬的事情,你说我将数学建模不能再文章里面不出现数学的公式吧?但是微信的这个公式编辑器,不对,有这个东西吗?就很难过。
在Linux系统中,有时候我们需要批量重命名文件夹中的所有文件,以便更好地组织和管理文件。本文将详细介绍几种在Linux中重命名文件夹中所有文件的方法,包括使用命令行工具和脚本等方式。
背景 我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身。那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句。这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要了,通常我们
近期发现Zeus Sphinx银行木马程序在沉寂了三年后重新回归人们视线——以冠状病毒为主题开展网络钓鱼活动。COVID-19是目前网络攻击最为常见、最为流行的主题。
这是一条我们在MySQL中常用到的模糊查询方法,通过通配符%来进行匹配,其实,这只是冰山一角,在MySQL中,支持模糊匹配的方法有很多,且各有各的优点。好了,今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子,看一看模糊查询下面还藏着多少鲜为人知的好东西。
在接口测试中,断言是一项非常重要的操作,它是用来校验接口返回结果是否符合预期的一种手段。一般来说,接口测试断言大致可以分为以下几类:
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使用更新和删除操作时一定要用 WHERE 子句,不然会把整张表的数据都破坏。可以先用 SELECT 语句进行测试,防止错误删除。
Bash 不但是系统管理员与内核交互的利器,且是一种语言,可以编写大多数系统的自动化脚本,用于简化运维工作。
容器技术是最近几年非常热门的技术,它似乎就是为云端的应用量身定制的,所以它也被贴上了云原生应用 (Cloud Native Application) 技术的标签。目前最为流行的容器管理调度平台是 Kubernetes (缩写为 K8s),是 Google 为支持大批量容器而开发的企业级运行平台,可以支持负载均衡、高可靠等生产级功能。
假设你现在运营着一个论坛,论坛数据已经超过100W,很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢,那么这时你就可以考虑使用Sphinx了(当然其他的全文检索程序或方法也行)。
在 Elasticsearch 中的搜索中,有两类搜索:queries和aggregations。
Linux文件 文件、目录操作命令 cp — 复制文件和目录 mv — 移动/重命名文件和目录 mkdir — 创建目录 rm — 删除文件和目录 ln — 创建硬链接和符号链接 通配符
今天一个同事问我,如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能,并且对检索关键词跑分?我当时脑子里立马产生了疑问?为啥不直接用es呢?简单好用还贼快。但是听他说,数据量不多,客户给的时间非常有限,根本没时间去搭建es,所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧! MySQL 从 5.7.6 版本开始,MySQL就内置了ngram全文解析器,用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前,全文索引只支持英文全文索引,不支持中文全文索引,需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词,然后存入数据库。本篇文章测试的时候,采用的 Mysql 5.7.6 ,InnoDB数据库引擎。
如果他输入北京王老板 就必须地址和姓名都能匹配上 如果只输入地址就只like地址就可以
本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
全文检索是数据库的有力补充,全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时,採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
1、Serializable (串行化):最严格的级别,事务串行执行,资源消耗最大;
“实际上,agent端指标的白名单和黑名单也是Zabbix培训中的一个重要主题。”
你可能想知道别名究竟是什么,以及 Elasticsearch 在创建别名时涉及何种开销。 别名将其生命置于集群状态内,由主节点(master node) 管理; 这意味着如果你有一个名为 idaho 的别名指向一个名为 potato 的索引,那么开销就是集群状态映射中的一个额外键,它将名称 idaho 映射到具体的索引字符串。 这意味着与其他指数相比,别名的重量要轻得多; 可以维护数千个而不会对集群产生负面影响。
关于作者: 蓝邦珏,腾讯前端工程师,15年加入腾讯SNG增值产品部,期间主要负责过手Q阅读、手Q动漫项目的业务开发。业余喜欢折腾前端新技术和写文章。 上期文章: gulp源码解析(一)—— Stream详解 gulp 之所以在性能上好于 grunt,主要是因为有了 Stream 助力来做数据的传输和处理。那么我们不难猜想出,在 gulp 的任务中,gulp.src 接口将匹配到的文件转化为可读(或 Duplex/Transform)流,通过 .pipe 流经各插件进行处理,最终推送给 gulp.dest
为了决定哪些代码要被保留哪些代码要出丢弃和混淆,必须指定入口点。这些入口点通常是 main方法,activity,service等。
不得不说 sphinx 很消耗内存占用,目前种子网站跑的机器是2G内存的,今天重新试了一下1G内存的vps,正常配置下依旧跑不动 查看 searchd.log 依旧被kill掉了。
第六章 正则表达式的构建 对于一门语言的掌握程度怎么样,可以有两个角度来衡量:读和写。 不仅要看懂别人的解决方案,也要能独立地解决问题。代码是这样,正则表达式也是这样。 与“读”相比,“写”往往更为重要,这个道理是不言而喻的。 对正则的运用,首重就是:如何针对问题,构建一个合适的正则表达式? 本章就解决该问题,内容包括: 平衡法则 构建正则前提 准确性 效率 1. 平衡法则 构建正则有一点非常重要,需要做到下面几点的平衡: 匹配预期的字符串 不匹配非预期的字符串 可读性和可维护性 效率 2. 构建正则前提
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一块网卡的mac地址在出厂时已经写入,有时候是写入可以擦写的rom中,但是要有相当的专业技术或专业的设备。
描述:Bash(Bourne Again shell)也跟其他编程语言一样也支持函数,一般在编写大型脚本中需要用到,函数可以让我们将一个复杂功能划分成若干模块,让程序结构更加清晰,代码重复利用率更高,像其他编程语言一样,Shell 也支持函数。但是bash作为一种解释性语言,bash 在编程能力方面提供的支持并不像其他编译性的语言(例如 C 语言)那样完善,执行效率也会低很多。
现在,我们准备好做些实际工作了,本章将介绍如下命令: cp:复制文件和目录。 mv:移动或重命名文件和目录。 mkdir:创建目录。 rm:移除文件和目录。 in:创建硬链接和符号链接。 这 5 个命令属于最常使用的Linux命令之列,可用来操作文件与目录。 为何要使用这些命令行程序? 原因就在于命令行程序具有更强大的功能和灵活的操作。 虽然使用图形文件管理器能轻松实现简单的文件操作,但是对于复杂的任务,使用命令行程序更容易完成。 例如:怎样仅因为文件在目标目录中不存在或存在旧的版本,就将所
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