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之前发过两篇关于模糊匹配工具的说明，《解决文字模糊匹配的小工具》和《快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！》，解决以下这类场景：
官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
模糊匹配是日常工作中经常遇到的问题。比如我们手上有一份多家上市公司的利润表（每行为一家公司）和一份这些公司的现金流量表（同样一行一家公司），但由于种种原因（比如利润表的公司名称是简称，而现金流量表的公司名称是全称）导致同一家公司在两份表中有不同的名称。只有当这两张表的公司名称一致时，我们才能合并这两份表，同时看到这些公司的总体情况。
本文来源：https://juejin.im/post/6871592049485807630
还记得有一次笔试题，有一道括号匹配的算法题，当时没有学习数据结构和算法，思路很模糊，后来了解一些数据结构之后就有思路了，今天将解法写出来。
FStruct是一个用于C++对象(结构体，STL容器等)和json/xml字符串之间进行转换的库。
const 关键字含义是 ``只读的"; 用它限定的对象是运行时 (同常) 不能被赋值的对象。因此用 const 限定的对象的值并 不完全是一个真正的常量。
后来我又想了一下自己的选书、读书过程，索性总结一下，给需要的小伙伴参考一下。目的是抛砖引玉，如果您有更好的实践方法，还请多多分享！
TcaplusDB表由主键字段和非主键字段两部分组成，主键字段最多可以指定8个，普通字段（非普通字段）最多可以指定256个。
刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解，在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多，如果不弄清楚查询语句的工作方式，应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理，老板再也不用担心我用错搜索语句啦！
相信不仅仅是C++中有这些问题，那么大家使用其他编程语言，也可以考虑一下这四个问题，栈和队列是如何实现的。
各大搜索引擎集成 ChatGPT 的步调已经在逐步加紧了。也许这将极大的改变搜索引擎的生态。那么就让我们在时代迎来巨变之前，复习一下即将过时的搜索引擎知识吧。
MongoDB早期版本支持multi-key索引，加快数组检索，很受程序员喜欢；在4.2版本又推出了wildCard索引，支持object和数组检索。这两种索引有相似之处，但在功能上wildCard更强大。日常工作中，有同学对这两种索引的使用场景比较模糊，因此在这里抛砖引玉，供大家借鉴。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。
前一篇文章《C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据》我们除了介绍了一下SVM，并且做了对Kindle的图片进行了数据的训练，生成了模型文件，这一篇我们就主要来看看怎么识别预测。
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
bokeh百度百科的解释 摄影镜头光圈大小和拍摄距离决定了拍摄时的景深，相对于焦点位置，焦点前与焦点后的被拍摄物体会显得模糊，这个模糊区域被称为焦外。 焦外具体的模糊程度还受到镜头中镜片单体和组合的物理特性影响，形成了由镜头不同而得到的不同的焦点外的图像。于是焦外成像这个技术名词出现了。 优秀的焦外成像柔顺而迷人，色彩过渡自然，丝毫不逊色于焦点处的图像魅力。 最典型的例子，就是夜景拍摄中的远景模糊炫丽的灯光效果。 由于算法逻辑比较简单，就不多解释。 简单的说就是以半径圆圈内的各通道基于明度进行权重计算。
伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
大家一定对Hive不陌生吧！Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。因此，hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
性能测试表明，将 Tantivy 的全文搜索引擎库集成到向量搜索中可以显著提高速度和性能。
在SQL（Structured Query Language）中，LIKE是一种用于模糊匹配的操作符。通过使用LIKE，我们可以根据模式匹配的方式进行数据检索，而不仅仅局限于完全匹配。本文将详细介绍SQL中LIKE操作符的语法、用法以及一些示例，帮助您掌握模糊匹配的技巧。
近日，微软安全响应中心（MSRC）团队在官网更新文章，就近日提出的最新计划，即未来将使用 Rust 作为 C、C++ 以及其他编程语言的替代方案以改善应用程序的安全性的计划，从空间内存安全、时间内存安全、数据竞争等方面进行了进一步的深入补充。
MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资.
🔥FdogSerialize🔥 FdogSerialize是一个用于C++序列化的开源库，采用非入侵方式，无需在原有结构体上进行修改，目前支持基础类型，基础类型数组，结构体，以及vector，list，map等数据类型的序列化，支持JSON和XML两种数据格式，支持别名，支持忽略字段，最少三行代码即可完成转换。 github地址：FdogSerialize开源库 代码中有使用到C++11特性，并且使用到了正则表达式，若是linux编译，需保证gcc版本在4.9(4.8不支持正则表达式) 该库包括
本文主要是向大家推荐一系列，用于fuzzing和Exploit开发初始阶段学习的资源合集，其中将包括相关的书籍，课程 - 免费或收费的，视频，工具，教程，以及一些供大家练习使用的靶机应用。(PS:文内所有链接点击“阅读原文”均可查看)
谈到匹配函数，杠把子肯定是Vlookup函数，由于Vlookup前期的文章已经分享过了，今天分享Vlookup的大表哥，谁是他的大表哥呢？有人会说Hlookup，No！No！No！他俩是孪生兄弟的关系
在过去一年中，研究者利用 Julia 在一台超级计算机上分析天文图像，速度提升了 1000 倍，在 15 分钟内将接近 2 亿个天体进行分类。从技术上来看，这种语言还会长期发展下去。然而，现在是一个里程碑的时刻：在本周于伦敦举办的 Julia 语言年会上，Julia 1.0 正式发布！一起发布的还有 JuliaCon。
为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效，我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
写完正则表达式以后在浏览器上检测实在是不方便，于是就写了一个JS正则小工具，大大地提高了学习效率。学习之余用正则实现了一个highlight高亮demo,欢迎交流。 什么是正则表达式？ 简单的说：正则
针对3D点云配准中的误匹配消除任务，来自华中科技大学的研究团队提出了一种基于二阶空间兼容性度量的点云配准方法。具体来说，算法提出了一种二阶空间兼容性度量来计算匹配对之间的相似度，考虑了匹配对之间的全局兼容性而不是局部一致性，从而能够更加准确地度量正确匹配和错误匹配之间的差异。
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
高斯模糊（Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是一种生活中比较常见的图像处理效果。
对于需要对软件进行安全评估的漏洞研究人员来说，通常会使用AFL++和libFuzzer这样的强大工具来增强基于覆盖率的模糊测试。这一点非常重要，因为它可以自动执行错误查找过程，并快速发现和利用目标中存在的安全问题。然而，遇到大型复杂的代码库或闭源二进制文件时，研究人员必须花时间手动审查并对它们进行逆向工程分析，以确定目标可以进行模糊测试。
del *.class 这个命令中的那个“.”不要特殊化，这个“.”其实就是一个普通的字母
黑客都身兼多种计算机语言的。他们至少应该精通Python、Java、C/C++、Perl和LISP共五种计算机语言。这五种计算机语言分别代表着编程的不同思路和方法呦。
Valgrind 工具套件提供了许多调试和分析工具，可帮助您使程序更快、更正确。 这些工具中最受欢迎的称为 Memcheck。 它可以检测 C 和 C++ 程序中常见的许多与内存相关的错误，这些错误可能导致崩溃和不可预知的行为。
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
“自引用” 类型是一种对自身引用的类型；异步 Features 是当今 Rust 中最常见的自引用类型。但是，它们不能在不使引用无效的情况下移动，因此常被固定在堆或栈上。你不能返回它们或将之放入 Collection（当然了不用 Boxing）。C++ 通过移动构造函数大量使用可安全移动的自引用类型，将移动构造函数桥接到 Rust 是 C++ FFI 未解决的重大问题之一。使用对 Pin P 保证的新颖解释，我们将所有 C++ 构造函数（而不仅仅是移动构造函数）移植到 Rust，而不影响 Rust 的「使用后移动」保护（C++ 所缺乏的）。今天，稳定的 Rust 完全支持按移动返回和集合，除了零成本的 C++ FFI，Rust 的 “构造函数” 还可用于在纯 Rust 中表达新颖的数据结构。
本内容是对Go项目负责人Russ Cox 在 ACM SCORED 活动上演讲内容[1]的摘录与整理。
2、matchQuery(filedName,value)匹配单个字段，匹配字段名为filedName，值为value的文档
最近再一次重温老姚大佬的《JavaScript 正则表达式迷你书》 ， 并将核心知识点整理一遍，方便复习。
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