我们都知道Docker容器的哲学是一个Docker容器只运行一个进程,但是有时候我们就是需要在一个Docker容器中运行多个进程 那么基本思路是在Dockerfile 的CMD 或者 ENTRYPOINT...运行一个”东西”,然后再让这个”东西”运行多个其他进程 简单说来是用Bash Shell脚本或者三方进程守护 (Monit,Skaware S6,Supervisor),其他没讲到的三方进程守护工具同理...Bash Shell脚本 入口文件运行一个Bash Shell 脚本, 然后在这个脚本内去拉起多个进程 注意最后要增加一个死循环不要让这个脚本退出,否则拉起的进程也退出了 run.sh #!...Linux容器初始化系统 dumb-init是一个简单的进程监控器和init系统，设计为在最小容器环境(如Docker)中作为PID 1运行。...它被部署为一个用C编写的小型静态链接二进制文件。
实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...简介：实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...但是如果直接对每个单元格都进行一次DFS的话时间复杂度会很高 有一个优化方法是将所有单词加入到Trie树中。...a']; // 遍历到Trie树中对应的子节点 word += c; // 将当前字母加入到字符串中 if (node->isEndOfWord) { // 判断当前剪枝是否为一个单词的结尾...首先将所有的单词插入到 Trie 树中，然后遍历整个网格，在每个位置开始 DFS 流程，向四周不断扩展字符串，如果该字符串在 Trie 树中查询到，则将其加入结果的列表中。
Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson讲了《1.如何在...本篇文章主要介绍如何在OpenLDAP中将一个用户添加到多个组中。...3.添加测试用户及用户组 ---- 这里我们添加一个测试用户faysontest2，将faysontest2用户添加到faysontest2和faysontest3组中。...5.总结 ---- 如果需要用户拥有多个组，只需要在需要加入组的条目下增加一条记录memberUid: faysontest2，faysontest2即为你用户的uid。...一个组条目下支持多个memberUid属性。
Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson讲了《1.如何在...RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》、《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用sssd同步用户》、《3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主主同步》、《4...本篇文章主要介绍如何在RedHat7的OpenLDAP中将一个用户添加到多个组中。...4.添加测试用户及用户组 ---- 这里我们添加一个测试用户faysontest2，将faysontest2用户添加到faysontest2和faysontest3组中。...如果需要用户拥有多个组，只需要在需要加入组的条目下增加一条记录memberUid: faysontest2，faysontest2即为你用户的uid。 一个组条目下支持多个memberUid属性。
有问题找百度，但是你真会使用搜索引擎嘛？ 下面分享8个搜索引擎使用技巧，可以帮助你更好的使用搜索引擎 1. 多个关键字 您还可以通过使用多个关键字来缩小搜索范围。...，如谈论如何在一个热天(hot day)让一只狗(dog)凉快下来的Web站点。...精确匹配——双引号" "和书名号> 给出的搜索结果中的查询词，可能是拆分的。如果您对这种情况不满意，可以尝试让百度不拆分查询词。给查询词加上双引号，就可以达到这种效果。...在其他搜索引擎中，书名号会被忽略，而在百度，中文书名号是可被查询的。加上书名号的查询词，有两层特殊功能，一是书名号会出现在搜索结果中；二是被书名号扩起来的内容，不会被拆分。...类别搜索 许多搜索引擎(如Yahoo!)都显示类别，如计算机和Internet、商业和经济。如果您单击其中一个类别，然后再使用搜索引擎，您将可以选择搜索整个Internet还是搜索当前类别。
PS ： mybatis 中也有对于 criteria 的使用，见另一文章：mybatis ：Criteria 查询、条件过滤用法 1. 业务场景： (1) ....按业务条件查到所有数据后，要过滤掉其中 “当前领导自己填报的但不由自己审批的数据” ，本来我一直在想是不是会有和 sql 中类似于 except 效果的实现 ，就一直想找这个方法，但没有点出这个方法来，...直到在源码中看到一个 not 方法 。...在微信端要求在一个输入框中实现多种类型数据查询。可输入“姓名、项目名称、工作任务、工作类型” 中的任意一种，并作相应条件过滤。...这种只给一个参数却可能代表多种类型数据的实现 如下： Predicate p = cb.or(cb.like(root.get("employeeName"), "%" + search + "%"
我们发现在初始化的时候呢，我们每次都会初始化，但是在实际的测试中呢，我们可能会是有些参数或者动作只需要做一次即可，那么我们只能在用例中初始化一次。那么unittest里面有没有这样的方法 呢？...我们将这些代码带入到我们的测试用例中，看下效果会如何。
这些tokens随后被用来创建一个倒排索引，这是一种特殊的数据结构，用于快速全文搜索。 倒排索引将每个唯一的单词映射到包含该单词的所有文档，这在动图中通过连接线和节点表示。...2.3 分布式架构 Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，这意味着数据可以跨多个服务器（称为节点）存储和检索。 这种架构提高了系统的扩展性和容错能力。...2.4 查询解析和执行 当用户通过一个搜索界面（如图中的笔记本电脑）输入查询时，Elasticsearch会解析这个查询请求。...打分机制通常依赖于因素如关键词的出现频率、文档中的位置等。 这些分数用于对结果进行排序，以确保最相关的结果排在最前面。 2.6 返回结果 最后，搜索结果会被返回给用户，通常也是以JSON格式。...通过这种方式，Elasticsearch支持复杂的全文搜索功能，广泛应用于各种场景中，如日志分析、实时数据监控和复杂搜索需求。
所以如果你使用 Bash 脚本或者创建一个 python 程序时，我们可以使用正则表达式，或者也可以写一个单行搜索查询。...在这篇教程中，我们将会学习一些正则表达式的基本概念，并且学习如何在 Bash 中通过 使用它们，但是如果你希望在其他语言如 python 或者 C 中使用它们，你只能使用正则表达式部分。...下面提到的是基本元字符的列表， ◈ 点将匹配任意字符 ◈ 将匹配一个字符范围 ◈ 将匹配除了括号中提到的那个之外的所有字符 ◈ 将匹配零个或多个前面的项 ◈ 将匹配一个或多个前面的项 ◈ 将匹配零个或一个前面的项...同样，我们可以使用任意数量的点作为我们的搜索模式，如 ，这个查询项将查找一个词，以 开始，以 结尾，并且中间可以有任意 6 个字符。 方括号用于定义字符范围。...例如，我们需要搜索一些特别的单词而不是匹配任何字符， 这里，我们正寻找一个单词，以 开头，以 结尾，并且中间只能有 、 或者 中的一个。 在方括号中我们可以提到单个到任意数量的字符。
，如字段筛选、数据压缩，以及如何在实际开发中使用这些技术优化接口数据传输效率。...难度水平：困难摘要本篇文章将探讨如何在 Swift 中解决字符串分割问题，即将给定字符串根据字典中的单词构造出所有可能的句子。本问题属于经典的递归与动态规划问题，涉及搜索和记忆化优化。...描述给定一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict（作为字典），我们需要将字符串 s 划分为多个子串，使每个子串均在 wordDict 中，并返回所有可能的句子。字典中的单词可以重复使用。...O(k) 降低到 O(1)，其中 k 是字典中单词的数量。...记忆化搜索undefined利用 memo 缓存每个子问题的结果，避免重复计算。递归中每次处理一个子串时，先检查是否已计算过结果。递归分割字符串 遍历字符串的所有分割点，将字符串划分为前缀和后缀。
目标：全文搜索 使用SQL搜索关键字，同时保证快速和精确，依旧是相当地困难。 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。...正则表达式可能会为单词边界提供一个模式来解决单词的匹配问题。 如何识别反模式：当出现以下情况时，可能是反模式 1、如何在like表达式的2个通配符之间插入一个变量？ ...2、如何写一个正则表达式来检查一个字符串是否包含多个单词、不包含一个特定的单词，或者包含给定单词的任意形式？ 3、网站的搜索功能在增加了很多文档进去之后慢的不可理喻。...1、MySQL中的全文索引：可以再一个类型为Char、varchar或者Text的列上定义一个全文索引。然后使用Match函数来搜索。 ...当有新的搜索单词，就使用like查询结果，并将结果保存到交叉表里，这样下次就不必like了。 当有新的文档入库，就需要用触发器（或者定时）去填充交叉表。
ElasticSearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么？ 群集是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。...它存储数据并参与群集索引和搜索功能。 索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。...Elasticsearch中的架构是一种映射，它描述了JSON文档中的字段及其数据类型，以及它们应该如何在Lucene索引中进行索引。...分片 -因为Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，所以索引通常被分割成分布在多个节点上的被称为分片的元素。 ElasticSearch中的副本是什么？ 一个索引被分解成碎片以便于分发和扩展。...一个节点是一个属于一个集群的ElasticSearch的运行实例。一个集群由一个或多个共享相同集群名称的节点组成。 ElasticSearch中的分析器是什么？
传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。...向量表示的概念：向量表示是一种将对象（如单词、图片、音频片段等）转换为高维空间中的向量的方法。每个维度代表了对象的一个特征或属性。通过这种方式，可以将对象的复杂性和抽象性转化为数学上可处理的格式。...在相似性搜索中，选择合适的距离度量方法取决于具体的应用场景和数据特性。例如，如果数据中的噪声较多，可能更适合使用曼哈顿距离；而在文本处理中，余弦距离因为能够反映文本的方向相似性，通常是一个更好的选择。...这就是相似性搜索，或称为向量搜索的核心思想。给定一个查询向量，目标是找到数据集中与之最相似的项目，这通常被称为最近邻搜索。...相似性搜索的应用案例 相似性搜索作为一种强大的技术，已经在多个领域展现出其广泛的应用价值。以下是一些实际的应用案例，展示了相似性搜索如何在不同场景中发挥作用。 1.
下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!"...多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。...WildCard Searches通配符查询 支持在单个单词或者语句中添加通配符： ?匹配单个字符 *匹配0个或多个字符 例如： =>想要搜索test或者text te?...t =>想要搜索test tests tester test* 文档中不支持通配符放在搜索的开头，如*test,但是在kibana中是支持这种搜索语法的。...A和C之间的 name:{A,C} 返回，bone、baby、barry Boosting a Term词语相关度查询 如果单词的匹配度很高，一个文档中或者一个字段中可以匹配多次，那么可以提升该词的相关度
在本教程中，您将学习如何在Linux中使用非常重要的grep命令。我们将讨论为什么此命令至关重要，以及如何在命令行中将其用于日常任务中。让我们深入了解一些解释和示例。 目录 为什么我们使用grep？...如您在上面的屏幕截图中所见，使用grep命令可以通过快速将搜索到的单词与ls命令产生的其余不必要输出隔离开来，从而节省了我们的时间。...下面是一个我们在文本文档中搜索字符串的示例。 $ grep 'Class 1' Students.txt ? 查找多个字符串 您也可以使用grep查找多个单词或字符串。您可以使用-e开关指定多个模式。...如本教程第一个示例所示，使用grep搜索ls命令的输出时，使用grep可以很方便。...在引号内放置一个空格或多个空格，以使grep搜索该。 $ grep " " sample.txt ?
数据存储Elasticsearch使用倒排索引（Inverted Index）技术来实现高效的全文搜索。倒排索引是一种数据结构，它将文档中的单词映射到包含这些单词的文档列表。...这使得Elasticsearch能够快速找到包含特定单词或短语的文档。为了在Elasticsearch中存储数据，首先需要创建一个索引。创建索引时，可以指定映射来定义文档的字段结构和属性。...3.1 全文搜索全文搜索是Elasticsearch的核心功能，它允许你在文档中搜索包含特定单词或短语的文档。全文搜索通常涉及以下几个步骤：分词：将查询字符串拆分成单词（或词条）。...Elasticsearch支持多种全文搜索查询，如：Match Query：基于词条匹配的查询，可以指定多个词条和操作符（如AND、OR、NOT等）。...3.3 复合搜索复合搜索允许你将多个查询组合在一起，以实现更复杂的搜索需求。
WordId（单词 ID）：文本检索时要根据查询词来匹配文档中的单词，WordId 就是将单词映射为数字 ID，以便进行快速匹配。...举个例子，如果用户输入了一个查询词"apple"，系统会在正排索引中找到所有含有单词"apple"的文档。...稀疏矩阵只存储非零元素，将零值的单元格从矩阵中删除。 倒排索引是搜索引擎中的一个重要组成部分，用于快速查找文档中包含指定单词的位置。...其中，索引数据会被写入到一个或多个分片（shard）中，每个分片对应着磁盘上的一个目录。...以下是一个示例代码片段，展示了如何在查询中指定 stored_fields 参数： SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index")
结果表明，这两个模型可以正确回答该数据集中的问题，如： 如何关闭／隐藏安卓软键盘？ 如何在安卓中将位图转换为可画的？ 如何删除一整个文件夹及其内容？ 如何处理 back button？...对于代码库中的每个方法体，我们都可以用这种方法对源代码执行分词，并为每个词学习一个嵌入。之后，从每个方法体中抽取的单词列表类似一个自然语言文档。...这一步骤旨在强调文档中最为重要的词语，即如果一个词在文档中出现频率很高，则它的权重很高，但如果它在语料库中的多个文档中都有出现，则该词汇会受到惩罚。...在这一步之后，研究人员给语料库中每个方法体的文档向量表示一个索引数字。模型生成就完成了。 搜索检索 搜索查询可以用自然语言表达，例如「关闭/隐藏软键盘」或「如何建立一个没有标题的对话框」。...使用标题作为查询，以及答案中的一个代码段作为理想的代码回答。给定一个查询，研究人员评价模型能否在 top 1、5 或 10 个回答上从 GitHub 仓库集合中抽取正确的代码段。
整体系统介绍 以下介绍，如何在一台机器上（假设内存是8GB，硬盘是100多GB），通过少量的代码，实现一个小型搜索引擎。 搜索引擎大致分为四个部分：搜集、分析、索引、查询。...如果把每个网页都存储为一个独立的文件，那磁盘中的文件会非常多。常用的文件系统显然不适合存储如此多的文件。所以，可以把多个网页存储在一个文件中。每个网页之间，通过标识进行分隔，方便后续读取。...为了方便快速查找数据，将其他三个文件都加载到内存中，并且组织成散列表这种数据结构。 当用户在搜索框中，输入某个查询文本的时候，先对用户输入的文本进行分词处理。假设分词之后，得到k个单词。...出现次数越多，说明包含越多的用户查询单词（用户输入的搜索文本，经过分词之后的单词）。 经过一系列查询，就得到了一组排好序的网页编号。...总结 以上只是一个搜索引擎设计的基本原理，有很多优化、细节并未涉及，如计算网页权重的 PageRank 算法、计算查询结果排名的 tf-idf 模型等等。
1.正排索引（Forward Index） 正排索引是一种将文档映射到其包含的单词的索引结构。每个文档都有一个与之关联的单词列表，列表中的单词按照在文档中出现的顺序进行排列。...2.倒排索引（Inverted Index） 倒排索引是一种将单词映射到包含该单词的文档的索引结构。每个单词都有一个与之关联的文档列表，列表中的文档按照某种排序标准（如相关性分数）进行排列。...倒排索引可以高效地找到包含特定单词的所有文档，并支持复杂的查询操作，如短语查询、通配符查询和布尔查询等。...这种索引结构适用于全文搜索和基于关键词的搜索，因为它能够快速定位到包含查询关键词的文档。 然而，正排索引在处理基于短语或句子的搜索时可能效果不佳，因为它无法有效地将多个相关的词汇组合在一起进行匹配。...这种索引结构能够更好地处理基于短语或句子的搜索需求，因为它能够将与查询相关的多个词汇组合在一起进行匹配，从而提高了搜索的准确性和性能。
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