⭐重头戏来啦！真的很难很繁琐，每个命令下面又有许多个小参数，套娃！先记录下来以后要多看看~
Linux 下使用 Shell 处理文本时最常用的工具有： find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk。
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内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询。而使用where进行笛卡尔积筛选的时候，后面必须跟着一个过滤条件，将不合理的数据筛选掉，并且这时候再跟着其他条件就需要and其他条件，所以这种方式的内连接虽然可以，但是容易将内连接的条件与其他约束条件混淆，不容易区分。
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
find find命令是一个无处不在命令，是linux中最有用的命令之一。find命令用于：在一个目录（及子目录）中搜索文件，你可以指定一些匹配条件，如按文件名、文件类型、用户甚至是时间戳查找文件。下面就通过实例来体验下find命令的强大。 命令格式 man文档中给出的find命令的一般形式为： find [-H] [-L] [-P] [-D debugopts] [-Olevel] [path...] [expression] 其实[-H] [-L] [-P] [-D debugopts] [-Oleve
一：定义函数： ① 函数是带名字的代码块，用于完成具体的工作。 ② 函数使用关键字def来定义，最后，定义以冒号结尾。 ③ 每个函数后面都应紧跟一个文档字符串，来描述函数是做什么的， 文档字符
最近两天在测需求和写脚本的时候，遇到的两个场景，学会的mongodb的查询用法，分享给大家。
人类从一百二十万年前就开始制造机器了。阿基米德的杠杆给了我们力量，伽利略与达芬奇的动力学给了我们速度与空间，而计算机科学将取之不尽的信息从广阔的世界里吸收过来呈现在我们眼前：它试图让人类更「渊博」，用可以无限扩充的存储帮助大脑去记忆；也试图让人类更「聪明」，能够用可叠加的算力帮助人跨越自身处理大量数据和高维数据的极限。
题目 有一组数12，56，45，78，90，80，23，16，8，63 保存在一个数组中，从键盘任意接收一个数，并在数组中查找该数给出是否找到的信息。如果找到了，要求输出该数在数组中所处的位置；如果找不到，输出没有找到的提示信息。 解题步骤 （1）接收； （2）查找数据； （3）对比； （4）输出结果； Java import java.util.Scanner; public class Demo { public static void main(String[] args) {
MYSQL MHA 的安装估计很多地方都是自动化安装的了，流水线方式。个人安装的MHA 的集群虽然没有几百台，但基本上已经突破了三位数，按理说安装应该是不会出什么奇怪的事情，但实际上每天都有新鲜事。
注意Windows系统文件格式与Linux系统不一样，将Windows的文件上传后需要转换格式，才能使用Linux命令操作
本次整理的论文还是主要偏向于机器阅读理解的问答（MRC-QA），其中主要涉及到双向注意流(BIDAF)网络、Gated Attention模型、AS Reader模型、问答句子识别、双向注意机制和层次表示学习的关系图神经网络、类人问答系统建立等。
使用的是elasticsearch2.4.3版本，在此只是简单介绍搜索部分的api使用
xargs 能够将输入数据转化为特定命令的命令行参数；这样，可以配合很多命令来组合使用。比如grep，比如find；
数据流(带箭头的线)、加工(圆圈/倒角的矩形)、数据存储(平行线/开右口的长方形)、外部实体(长方形)。
内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。一组查询文档对D=（q1，d1，r1），（q2，d2，r2），...，（qN，dN，rN）作为训练数据给出，其中 i 和 qi，di和ri（i=1，...，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。每个元组 r）∈D的生成方式如下：查询q根据概率分布P（q）生成，文档d根据条件概率分布P（d∣q）生成，并且相关性r是根据条件概率分布 P（r∣q，d）生成的。这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。
Shell 是一种脚本语言，不同于 C/C++、Pascal、Go语言、汇编等，必须在程序运行之前将所有代码都翻译成二进制形式，也就是生成可执行文件，用户拿到的是最终生成的可执行文件，看不到源码。 这个过程叫做编译（Compile），这样的编程语言叫做编译型语言，完成编译过程的软件叫做编译器（Compiler）。而 Shell、JavaScript、Python、PHP等，需要一边执行一边翻译，不会生成任何可执行文件，用户必须拿到源码才能运行程序。程序运行后会即时翻译，翻译完一部分执行一部分，不用等到所有代码都翻译完。 这个过程叫做解释，这样的编程语言叫做解释型语言或者脚本语言（Script），完成解释过程的软件叫做解释器。 编译型语言的优点是执行速度快、对硬件要求低、保密性好，适合开发操作系统、大型应用程序、数据库等。 脚本语言的优点是使用灵活、部署容易、跨平台性好，非常适合 Web 开发以及小工具的制作。 Shell 就是一种脚本语言，我们编写完源码后不用编译，直接运行源码即可。
文 | rapospectre 玩阴阳师的肝帝们都知道，每天早上 5 点和下午 6 点会刷新两次封印任务，每次做任务时最蛋疼的就是找各种怪物对应的副本以及神秘线索。 阴阳师提供了「网易精灵」应用，可以进行一些数据查询。但它的体验实在太感人，所以大多数人会直接上网搜索怪物分布及神秘线索。 但每次都使用搜索引擎查找这些数据，就很不方便。所以我决定写一个查询阴阳师妖怪分布的小程序，力求做到使用快捷体验更快捷，把更多的时间留给狗粮和御魂。 恰好上周末有两天时间，所以立马开写。 长按识别下方二维码，立即使用这款小程序
该文介绍了grep命令和find命令的区别以及使用方法。grep命令用于在文件中查找匹配文本的行，并返回匹配行的行号。find命令用于查找文件，可以指定文件名、文件类型、大小等条件。grep命令和find命令都是Linux系统中常用的命令行工具，可以帮助用户快速查找和定位文件。
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
grep：一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式匹配模式搜索文本，并把匹配的行打印出来
正则表达式应用很广泛，应该大多人都接触过了，这个语法规则既多又凌乱，每次用的时候都得重新看一遍语法，真的是让人头疼啊！但是实际上我们并不要掌握很多的符号用法规则，牢记最常用的几个就能应付很多场景.
grep -n 't[ea]st' temp.txt' : 匹配 test 和 tast 两个单词的行。 grep -n '[^g]oo' temp.txt : 匹配含有 oo 的行，便是不能是 goo 内容。
正则表达式（Regular Expression）是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符及这些字符的特定组合，组成一个“规则字符串”，这个字符串用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为：每人口中喊出一个数字，同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和，谁就输了，输家罚一杯酒。两人同赢或两人同输则继续下一轮，直到唯一的赢家出现。
HTTP客户端工具（POSTMAN），get请求不能携带请求体，我们变为post也是一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。 需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何服务端的资源或者结果的 cursor（游标）
需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要是对多表查询基础的总结。 查询语句的FROM字句在逻辑上是第一条要处理的字句，在FROM字句内可以用表运算符对输入的表进行操作
GET /index_2014*/type1,type2/_search {}
BP（Back Propagation）即反向传播，指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络，是一种应用十分广泛的神经网络。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
题目要求： 划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为：每人口中喊出一个数字，同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和，谁就输了，输家罚一杯酒。两人同赢或两人同输则继续下一轮，直到唯一的赢家出现。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！ 本文是第13篇，主要讲述MongoDB查询操作符说明实战操作，非常值得一看。 MongoDB系列文章： MongoDB安全实战之Kerberos认证 MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具 MongoDB安全实战之审计 MongoDB安全实战之SSL协议加密 MongoDB安全实战之网络安全加固 MongoDB索引的介绍 MongoDB存储引擎 MongoDB集合的增量更新 MongoDB数据迁移到MySQL
这一题不遵从follow up的条件，单纯就是做出来的话就非常简单了，直接做个排序就是了。
上一篇着重讲解了网页解析中的XPath表达式，今天这一篇主要讲解另一套网页解析语法——CSS路径表达式。 R语言与Python中都有支持CSS表达式的解析库，R语言中以rvest包为主进行讲解，Python中为BeautifulSoup为主进行讲解。 本篇讲解内容实战网页时我的天善社区博客主页，网址如下： https://ask.hellobi.com/blog/datamofang/sitemap/ R语言： R语言中，rvest中的默认解析语法即为css路径表达式，当然rvest也是支持XPath，只是
Learning to Rank，即排序学习，简称为 L2R，它是构建排序模型的机器学习方法，在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。其达到的效果是：给定一组文档，对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序。本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标。 背景 随着互联网的快速发展，L2R 技术也越来越受到关注，这是机器学习常见的任务之一。信息检索时，给定一个查询目标，我们需要算出最符合要求的结果并返回，这里面涉及一些特征计算、匹配等算法，对于海量的数据，如果仅靠人工来干预其中的一些参
5. 用例设计思想(举例说明) 如上表，是某个接口说明文档中的一个接口，课程检索，其中“v1/Lesson/testsrch/?” 为接口调用地址，此外，还给出了接口函数输出(即Server Re
上篇主要介绍了一些基本的查询条件操作符的使用，主要针对的是一些单值，我们这次来讲讲如何查询文档内的数组和嵌入文档，并讲一下复杂查询"$where"。
在 Linux 操作系统下，ls (list) 可以说是我们日常使用率较高的命令了，它主要用来显示目标列表，输出信息可以进行彩色加亮显示，以分区不同类型的文件。关于 ls[1] 的语法、选项、实例、扩展知识，这里就不详细介绍了。
lMyBatis 真正的强大在于映射语句，专注于SQL，功能强大，SQL映射的配置却是相当简单
字典树（Trie）又名前缀树或单词查找树，最初是由美国计算机科学家Edward Fredkin在1960年提出的。
这是我学习唐峻，李淳的《C/C++常用算法第一天》 1.8.1. 查找数字： 程序随机生成一个拥有20个整数数据的数组，然后输入要查找的数据。接着，可以采用醉简单的逐个对比的方法进行查找，也就是顺序查找的方法，下面给出该算法完整的C语言代码：
朴素贝叶斯分类是贝叶斯定理最有用的应用之一。贝叶斯分类是一种可用于分类的机器学习技术，比如将文本文档等对象分为两类或更多类。通过分析一组训练数据来训练分类器，以此给出正确的类别。
游历完游标中的所有文档或者在10分钟后，游标会自动关闭。如果想要游标一直有效可以使用noCursorTimeout()函数来保持游标一直有效，但是需要调用close()函数主动关闭游标
我敢打赌你使用过 Linux 上的 ls 命令，它是你 学习 Linux 时首次接触到的命令之一。
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