Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print，表示全局正则表达式版本，它的使用权限是所有用户。
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玩Linux的朋友有没有这种体会，就是Linux非常棒，但是就是命令多，记不住，有时候碰到不会的命令还得百度或者谷歌，极大的影响了工作效率。
Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print，表示全局正则表达式版本，它的使用权限是所有用户。 grep的工作方式是这样的，它在一个或多个文件中搜索字符串模板。如果模板包括空格，则必须被引用，模板后的所有字符串被看作文件名。搜索的结果被送到标准输出，不影响原文件内容。 grep可用于shell脚本，因为grep通过返回一个状态值来说明搜索的状态，如果模板搜索成功，则返回0
Github搜索官方文档：https://docs.github.com/en/search-github
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
ASA（Apple Search Ads）作为App Store唯一的广告模式，拥有着超高的流量转化率，是目前为数不多具备较高流量红利的投放渠道。
ZoomEye 支持公网设备指纹检索和 Web 指纹检索。网站指纹包括应用名、版本、前端框架、后端框架、服务端语言、服务器操作系统、网站容器、内容管理系统和数据库等。设备指纹包括应用名、版本、开放端口、操作系统、服务名、地理位置等直接输入关键词即可开始检索。
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linux系统支持三种形式的grep命令，grep，标准，模仿的代表。egrep，简称扩展grep命令，其实和grep -E等价，支持基本和扩展的正则表达式。跑的最快-fgrep，简称快速grep命令，其实和grep -F等价，不支持正则表达式，按照字符串表面意思进行匹配。
grep是“global search regular expression and print out the line”的简称，意思是全面搜索正则表达式，并将其打印出来。这个命令可以结合正则表达式使用，它也是linux使用最为广泛的命令。
grep命令可以说是Linux下面最常用的文本处理工具了，那么究竟我们可以用grep命令做什么了？首先我们想一想在windows下是我们是如何在整个文本中寻找我们所需的内容的，比如说我想在grep.txt文档中寻找字符串"hello"，肯定不是一行一行用眼睛去扫描，我们只需要打开该文件，使用快捷键Ctrl+F然后在弹出的小框中输入我们要查的”hello”，就能迅速的定位到”hello”字符串了。好了，现在我们可以说说grep了，其实很简单，它的功能和前面所讲windows下的组合键Ctrl+F类似，都是方便我们用来搜索文本的。
最近收集的两个搜索的case，如下： 案例一： 使用 A关键词：“中国诚通控股公司”搜索，不能搜到 B结果“中国诚通控股集团有限公司” 从关键词字面上看，确实不应该出现这种问题，因为A的关键词完全被B包含，如果说搜索B，搜不到A到还可以接受，因为 在关键词越长的情况下，term之间是AND的关系，这样返回结果集就越少，这一点从Google或者其他电商的搜索都可以得到测试确认， 看到这种问题，一般情况下，都跟分词有关系，然后拿到Solr中， 先使用IK最细粒度分词测试两个关键词的分词
选项和匹配模式是可选的。其中，选项用于控制查找行为，匹配模式用于匹配文件名。以下是常用选项：
最近遇到一个需求是支持识别直播集合落地页用于广告投放，其实就是加一个规则配置。这里想到了自己经常联调的风控同学违禁词识别场景。和某明星塌房需要拦截关键词一毛一样。在联调之余有幸请教了风控的几位同学，再此学习了一下风控系统中敏感词校验的设计方案。
这种带箭头的文件夹意思是它不是直接存放在根目录下的，而是一个链接，连接在别的目录下。
记录一下最近工作中利用DocSearch，基于ServiceWorker和CacheAPI“恶搞”的一套Wiki搜索引擎，挺有意思的。
本博客是使用Typecho搭建的，侧边提供了搜索功能，然而Typecho内置的搜索功能仅仅只是基于字符串的全匹配查找，功能非常鸡肋，很多合理的查询都没法得到结果，比如“Transformer的文章”、“BERT的相关内容”都没有查询结果，因为文章中都不包含这些字符串
这就是#号的作用，一个#表示从前面删除匹配的最短路径。echo ${path#/*local/bin:}这行表达式中的/*local/bin这段路径匹配/usr/local/sbin:/usr/local/bin:，所以这段路径被删除了。
在项目开发和维护的过程中，我们经常需要在 Linux 服务器上查询和分析日志文件。为了高效地处理大量的文本数据，我们可以借助一些强大的文本过滤工具，如 tail -f、more、zmore 、less、zless和 grep。本文将换种方式介绍这些常用的 Linux 命令，帮助您在日志分析中更加得心应手。
vim 的优点纯文字编辑和 Linux 完美的融合提供了命令行。只能假设 ssh 至server进行操作，那么这样的情况就仅仅能使用 vim 了。vim 也是最为强大的通用文本编辑器之中的一个，对于须要编辑不同文本的情景，vim 也是相当有优势的。所以，熟练掌握一下 vim 的基本使用还是非常有必要的。
Urlhunter是一款网络侦察和信息收集工具，该工具基于Go语言开发。在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松搜索通过短链接服务暴露的URL以及相关资源，比如说bit.ly和goo.gl等等。
Linux 最重要的三个命令在业界被称为三剑客，它们是：awk、sed、grep。sed 已经在上篇中讲过，本文要讲的是 grep 命令。
我们经常使用 Google 来搜索我们想要的信息，但是我们真地会用 Google 吗？
为什么你投十份简历，只有一两家公司约你？又或者为什么你每投一份简历都能获得面试机会？
Vim 或者它的前身 Vi 在 macOS 和大部分 Linux 发行版中都已经预装了。 搜索文件是在处理文件时最常用的任务之一。当你没有遇到你喜欢的编辑器时，了解 Vim 基础知识可能会非常有帮助。
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1、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。百度和Google 都支持这个指令。例如搜索： “Python”。
分词器选择 调研了几种分词器，例如IK分词器，ansj分词器，mmseg分词器，发现IK的分词效果最好。举个例子： 词：<<是的>>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是，的，span，哈，span，撒，多，撒，ئۇيغۇر，تىلى，王，者，荣，耀，sdsd，4342，啊，啊，啊，啊 mmseg_maxword：是，的，span，哈，span，撒，多，撒，ئ，ۇ，ي，غ，ۇ，ر，ت，ى，ل，ى，王者，荣耀，sdsd，4342，啊
全文关键词检索高亮，这个在业务中常有的功能，比如浏览器默认就有个功能，关键词搜索就会匹配你检索的文字，并且会给你高亮，这是怎么实现的呢？
后端是使用pycharm写的 单个关键词的检索实现如下：
根据文章内容总结，该文讨论了技术社区和内容编辑人员所需掌握的一些技能，包括文本编辑、沟通、设计、SEO、基础软件使用和开发等。作者认为，掌握这些技能可以更好地为技术社区运营做出贡献，同时也可以提升自身的价值。
time属性兼容 Linux crontab 格式，但不同的是，crontab 中的空格应该替换为 _ 即下划线
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（简写为 regex 或者 regexp）基本上是定义一种搜索模式的字符串，可以被用来执行“搜索”或者“搜索并替换”操作，也可以被用来验证像密码策略等条件。 编译自 | http://linuxtechlab.com/bash-scripting-learn-use-regex-basics/ 作者 | Shusain 译者 | kimii 正则表达式Regular expressions（简写为 regex 或者 regexp）基本上是定义一种搜索模式的字符串，可以被用来执行“搜索”或者“搜
试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销，这样的开销是不现实的。
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在前面的章节中我们使用了最基础的关键词查询 TermQuery 和 复合查询 BooleanQuery，本节我们来尝试 Lucene 内置的其它高级查询功能。
有一年初，急需扩充后台Linux C\C++研发团队，需在2个月内招聘到20人。短期招聘这么多人，而且还要保证质量，且薪资并不属于一流的情况下，难度可想而知。 管理者的责任，不是做任何一件事都能处于顺境，而是在任何时候都要去想办法达成目标。而达成目标，光喊口号是不行的，执行者首先需要理性的分析，然后采取有效实用的方法，最后切实的去做这件事。 对岗位进行能力画像 把岗位的能力按照能力大厦模型建模，分别如下： 基础部分如下图： 编程语言是C系列语言，C，C++，Go，至少需要会一种就行，其余2种上手会很快；编
平时我们在逛贴吧、牛客网的时候，我们经常可以看到一些形如 “***”的符号，通过上下文，我们也可以很容易猜到这些词原来是骂人的话，只是被系统和谐了。那么这是如何实现的呢？作为普通人，我们最先想到的一种办法就是把所有敏感串存入一个列表中，然后用户每发一条内容后台就把该内容与敏感串列表的每一项进行匹配，然后把匹配的字符进行和谐。显然这样的效率是很低的。非常影响性能，那么我们有没有其他的算法呢？这就是我这篇博文打算介绍的。
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猫哥是一个常年混迹在 GitHub 上的猫星人，所以发现了不少好的前端开源项目、常用技巧，在此分享给大家。
相信大家在使用搜索引擎的时候，大部分情况下都是直接输入要搜索的关键词，然后在搜索结果里一个个点开查找。
在solr里面，如何合理的控制的命中的数量？ 在一些日常的文章中或一些信息中，都有一些高频词，而这些高频词，在参与查询时，往往会造成，大量的结果集命中。 什么意思呢？ 举个例子，假如我们现在做的是饭店的搜索，在我们的索引库里有一列name这个field，这里面大部分都是xxx饭店，假如你搜索的时候搜一个xxx饭店，会被分词成： xxx 饭店 然后xxx命中只有10条结果集， 而饭店确命中了20万结果集，这么以来总结果可能就有20多万条，造成了大量的数据命中，一方面显示了信息的丰富性，另一方面可能给用
本文主要讲解如何在Linux系统下使用命令行工具模糊查找文件，本文的工具包括find命令的用法也介绍grep命令的使用方法，同时也有find与grep两者结合，能更精确根据条件查找文件。
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