2、两边的双引号都是可有可无的，但当字符串为空的时候就会报错，提示unary operator expected，因此，需要加入双引号；
处理海量日志对每一个运维来说都非常的头疼，日志分析我们首先需要把需要的数据从海量的日志中匹配出来，降低数据量，然后在分析这些日志。那么从海量的日志中把我们需要的日志找出来就需要我们写一个公式来匹配，那么如何才能写一个这样的公式呢？
最近想给自己的博客实现一个 站内搜索 功能，期望整个过程异步实现。这样用户体验度更好。
hello world include he hello world not include world
在nginx的配置中，是否对rewrite的配置模糊不清，还有令人迷惑的1、2...参数，（其实1、2参数在shell脚本中经常用到，用来承接传递的参数）。本篇从反向代理配置的角度帮助理解一下
学习Linux先明确是学习Linux操作系统还是某个Linux发行版（Ubuntu、CentOS、Fedora、OpenSUSE、Debian、Mint等），发行版指的是由个人或者团队组织编写的操作系统，通常会包括一些系统软件和应用的软件，以及一个用来简化系统初始安装的安装工具，一个典型的Linux发行版会包括Linux内核、一些GNU程序库和工具，命令行shell，图形界面的X Window系统和相应的桌面环境。
AWK是一个强大的格式化文本处理工具，一般在类Unix操作系统中都是必带的工具（Linux、Mac OS），因此，使用无需安装，非常的方便与便捷。
一直觉得linux是一个非常高深的东西，但是慢慢学过来其实就是一堆一堆的命令执行，让一个程序运行的结果。 只有你有毅力去学习，并且系统的去学习我相信没有什么恶意难道自己的。接下来我们一下来感受一下linux的元字符的操作。 觉得小编不错的可以点个推荐哦 一、什么是元字符？ 元字符（Meta Character）是指键盘上可输入的对于Shell来说具有其他特殊含义的字符被称为元字符，不同的Shell元字符不一定相同。 简单的讲就是元字符：一些有特殊意义的字符，可以替代其他的字符。 作用：简化字符串、模糊
Shell 编程是在 Linux 和类 Unix 系统上编写脚本的一种强大的方式。Shell 是用户和操作系统内核之间的接口，它提供了一种以脚本形式执行命令和控制系统的方法。以下是一份简短的 Shell 编程基础知识，包括基础概念和示例。
我们知道在 Linux 中，“一切皆文件”，作为系统管理员或者程序员我们每天都需要和大量的文本文件打交道。Linux 系统为我们提供了三个文本处理工具：grep, sed, 和 awk，它们也被称为 Linux 文本处理的三剑客被大家广泛使用。今天先和大家介绍一下 grep 的以及正则表达式的用法，因为 grep 只有和正则表达式结合在一起才会发挥出它强大的威力。
减号-可用于连接一些特殊的stdin和stdout，像这个文件压缩和解压缩的示例：tar -cvf - /home | tar -xvf - -C /tmp/home。前面的-用于将stdout传到后面，而后面那个-则用于接收stdout，这样就可以免去要生成file的流程
awk是专门为文本处理设计的编程语言，是一门数据驱动的编程语言，与sed类似都是以数据驱动的行处理软件，主要用于数据扫描、过滤、统计汇总工作，数据可以来自标准输入、管道或者文件。
因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写，所以代码清晰好用。 问题在于pandas 中要实现模糊匹配，只能使用正则表达式或某种具体的函数。
like、not like在SQL中用于模糊查询，%表示任意个字符，_表示单个任意字符，如果需要在模糊查询中查询这两个通配符，需要用ESCAPE进行转义，如下：
如何使用thefuzz 库，它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外，我们将学习如何使用process 模块，该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
json格式包含有如下的基本类型： 数字，字符串，false, true, null 而由基本类型组成的复合类型有： 数组，对象；其中数组是以 [ ] 进行标记的，而对象是以 { } 进行标记;
一、增 insert:增加(条件一条新纪录，默认新添加的记录都添加在已有记录的末尾) 1.格式： 1.1添加新纪录时，只给记录中的某几个字段赋值 insert into 表名(字段名1,字段名2...)values(值1,值2....); *值得类型是字符的话需要用双引号引起来 1.2 添加新纪录时，给所有记录中的所有字段赋值 insert into 表名 values(值1,值2....); *值得类型是字符的话需要用双引号引起来 *值与字段的类型一定匹配 2.例子 1.1 给表中插入一条记录
上节课给大家介绍了MySQL中常见的基础用法 MySQL常用基础用法集锦，这节课我们准备对上节课的内容做个补充，本期内容我们想跟大家聊聊MySQL模糊匹配关键字LIKE以及CASE WHEN的基本用法。
什么是fish,Fish又称为Friendly shell for interactive use。Fish设计之初能兼容其他shell的命令, 并且会比其他shell更友好而且又高效。在一些特性上，fish做了改进，这和其他shell比如bashl是有区别的。体现在一些标识符，一些命令扩展和易用上。
原因：2018年3月9日 笔记 说明：读书笔记 1.1 两种模糊匹配 1.1.1 横向模糊匹配 一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的 比如正则 /ab{2,5}c/ 表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 “a”，接下来是 2 到 5 个字符 “b”，最后 是字符 “c”。 1.1.2 纵向模糊匹配 一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种 可能。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： “a1b”、”a2b”、”a3b”。 1.2 字符组 1.2.1 范围
SQL模糊查询，使用like比较字，加上SQL里的通配符，请参考以下： 1、LIKE’Mc%’ 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。 2、LIKE’%inger’ 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。 3、LIKE’%en%’ 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。 4、LIKE’_heryl’ 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。 5、LIKE'[CK]ars[eo]n’ 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。 6、LIKE'[M-Z]inger’ 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。 7、LIKE’M[^c]%’ 将搜索以字母 M 开头，并且第二个字母不是 c 的所有名称（如MacFeather）。 ————————————————- 呵呵，要完整的例句啊。下面这句查询字符串是我以前写的，根据变量 zipcode_key 在邮政编码表 zipcode 中查询对应的数据，这句是判断变量 zipcode_key 为非数字时的查询语句，用 % 来匹配任意长度的字符串，从表中地址、市、省三列中查询包含关键字的所有数据项，并按省、市、地址排序。这个例子比较简单，只要你理解了方法就可以写出更复杂的查询语句。
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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。
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第一章 正则表达式字符匹配攻略 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。请记住这句话。 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： 两种模糊匹配 字符组 量词 分支结构 案例分析 1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如/hello/，也只能匹配字符串中的”hello”这个子串。 var regex = /hello/; console.log( regex.test("hello
对于一些新的或者不常用的命令和函数，我们常常需要查询使用方法或者参数详情，在linux下我们不需要去网上查询，完全可以利用linux自带的手册查看帮助信息。这就是我们今天要介绍的man命令。
某天写代码时发现自己对 IDE 的依赖非常深，如果没了 Goland 就不会写代码了，心里为之一惊。
shell变量是shell设置的特殊变量,也是shell正确运行所必须的。分为局部变量和环境变量。
Shell基础入门 linux系统是如何操作计算机硬件CPU,内存,磁盘,显示器等?使用linux的内核操作计算机的硬件Shell介绍... Shell计算命令 Shell计算命令：expr命令
这里的 i 就是指最上面语法中的那个 options 的值 i 是其的一个选项，代表忽略大小写的意思。 这里 options 还有以下几个选项供使用：
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多，按照匹配模式串的个数，通常分为单模匹配和多模匹配，根据匹配的精确程度，可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模，精确抑或模糊，都是由最简单的暴力匹配算法作为基础，通过一点点微小进步，缓慢的优化拓展出来的，一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余
Elasticsearch（以下简称ES）中的模糊查询官方是建议慎用的，因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询（term，match）而言的，如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
模糊查询即模糊检索，是指搜索系统自动按照用户输入关键词的同义词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果。与之相反的是“精准搜索”。模糊检索也可以说是同义词检索，这里的同义词是用户通过“检索管理”中的“同义词典”来配置的。
原文:https://www.cnblogs.com/rustling/p/9833174.html
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算，当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时，通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容，这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。
知止而后能定，定而后能静，静而后能定，安而后能虑，虑而后能得。 —- 语出<<大学>>
横向模糊指的是，一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的。其实现方式是使用量词，譬如 {m, n}，表示连续出现最少 m 次，最多 n 次。
一：介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大，运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说，内存限制尤为明显，而且匹配的时候计算也比较耗时。 但是实际上这些特征数据OpenCV在匹配的时候并没有完全利用上，而是通过PCA、LDA等方法对它进行压缩，或者是LSH(局部敏感哈希)方法把这些特征描述子压缩从浮点数转换为二进制字符串，然后通过汉
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例：SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例：SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例：SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用，帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中，可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
我们每天还会识别各种其他文本模式：电子邮件地址中间有@符号，美国社会保障号码有九位数字和两个连字符，网站 URL 通常有句点和正斜杠，新闻标题使用标题大小写，社交媒体标签以#开头且不包含空格，等等。
使用命令行程序有很多充满乐趣的功能，例如“提示工具包”，“命令行界面创建工具包“，“Pygments”和“模糊搜索”，我将介绍如何在几个 Python 库的帮助下实现这些功能。 在本文结尾，读者应该很好地了解如何使用 Prompt Toolkit，Click（命令行界面创建工具包），Pygments 和 Fuzzy Finder 来实现一个易于使用的 REPL（交互式解释器）。 我计划用少于 20 行的 Python 代码中实现这一点。 让我们开始，GO！ Python 提示工具包 我喜欢将这个库看
在项目中，有需求需要对一个text类型的大字段进行搜索，结果发现一个比较有意思的问题，本来用的是%LIKE%这样的模糊匹配模式，竟然要一模一样的字符串才能匹配到，后来输出这个两个字符串比较了一下，发现查询前encode过的字符串两端是多一个一对双引号的，而数据库字段的值在两端也有双引号，但当它们并不是一样的情况下，引号的位置就不同了，这个是导致模糊匹配不出来的原因，解决的办法也简单，只要把传进来的值在进行json_encode后，执行一下去除双引号的操作就可以了。
目录&基础知识 0x00 Python编程中一些模块的简单介绍（基础知识） 0x01web目录扫描程序 --脚本代码的实现和分析 --优化脚本 0x02实现一个反弹shell ----脚本演示--脚本分析 ----拓:简单实现netcat的脚本--基础知识补充--详细分析脚本执行流程 0x03用多线程扫描某一网段中存活的主机 ----脚本利用演示+实现思路分析 ----基础知识补充 0x04nmap实现端口扫描(准确性更高) ----基础知识 ----脚本实现分析 ----进一步优化脚本 0x05抓取应用的
在写bash shell脚本时,如果遇到要替换变量中的字符串，首先想到的就是用sed命令，比如下面的示例将变量str中的数字123替换成UUU：
while循环用于不断执行一系列命令，也用于从输入文件中读取数据；命令通常为测试条件。其格式为：
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