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【PostgreSQL支持中文的全文检索插件(zhparser)】

PostgreSQL本身是支持全文检索的,提供两个数据类型(tsvector,tsquery),并且通过动态检索自然语言文档的集合,定位到最匹配的查询结果。其内置的默认的分词解析器采用空格进行分词,但是因为中文的词语之间没有空格分割,所以这种方法并不适用于中文。

要支持中文的全文检索需要额外的中文分词插件,zhparser就是其中一种,是基于Simple Chinese Word Segmentation(SCWS)中文分词库实现的一个PG扩展。

zhparser的源码地址为:https://github.com/amutu/zhparser
中文分词库的下载地址为:http://www.xunsearch.com/scws/download.php

一、安装中文分词库SCWS和zhparser分词插件

1.下载scws-1.2.3和zhparser的包

postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~$ cd zhparser/
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser$ ls
scws-1.2.3.tar.bz2  zhparser-master.zip

image.png


2.安装中文分词库SCWS

root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres# cd zhparser/
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser# ls
scws-1.2.3.tar.bz2  zhparser-master.zip
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser# tar -xf scws-1.2.3.tar.bz2
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser# ls
scws-1.2.3  scws-1.2.3.tar.bz2  zhparser-master.zip
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser# cd scws-1.2.3/
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3# ls
API.md   ChangeLog    Makefile.in  aclocal.m4  config.guess  configure     etc         ltmain.sh  win32
AUTHORS  INSTALL      NEWS         cli         config.h.in   configure.ac  install-sh  missing
COPYING  Makefile.am  README       compile     config.sub    depcomp       libscws     phpext
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3# ./configure
checking for a BSD-compatible install... /usr/bin/install -c
checking whether build environment is sane... yes
checking for a thread-safe mkdir -p... /usr/bin/mkdir -p
checking for gawk... gawk
checking whether make sets $(MAKE)... yes
checking whether make supports nested variables... yes
checking for gcc... gcc
...
root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3# make install
Making install in .
make[1]: Entering directory '/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3'
make[2]: Entering directory '/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3'
make[2]: Nothing to be done for 'install-exec-am'.
make[2]: Nothing to be done for 'install-data-am'.
make[2]: Leaving directory '/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3'
make[1]: Leaving directory '/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3'
Making install in libscws
make[1]: Entering directory '/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3/libscws'
/bin/sh ../libtool --preserve-dup-deps   --tag=CC   --mode=compile gcc -DHAVE_CONFIG_H -I. -I..     -g -O2 -MT charset.lo -MD -MP -MF .deps/charset.Tpo -c -o charset.lo charset.c
libtool: compile:  gcc -DHAVE_CONFIG_H -I. -I.. -g -O2 -MT charset.lo -MD -MP -M

image.png

image.png

3.安装zhparser插件

root@ubuntu-linux-22-04-desktop:/home/postgres/zhparser/scws-1.2.3# su - postgres
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~$ cd zhparser/
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser$ ls
scws-1.2.3  scws-1.2.3.tar.bz2  zhparser-master.zip
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser$ unzip zhparser-master.zippostgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser/zhparser-master$ export SCWS_HOME=/usr/local
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser/zhparser-master$
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser/zhparser-master$ make -j 24
gcc -Wall -Wmissing-prototypes -Wpointer-arith -Wdeclaration-after-statement -Werror=vla -Wendif-labels -Wmissing-format-attribute -Wimplicit-fallthrough=3 -Wcast-function-type -Wshadow=compatible-local -Wformat-security -fno-strict-aliasing -fwrapv -fexcess-precision=standard -Wno-format-truncation -Wno-stringop-truncation -g -O2 -fPIC -fvisibility=hidden -I/usr/local/include/scws  -I. -I./ -I/home/postgres/soft-16/include/server -I/home/postgres/soft-16/include/internal  -D_GNU_SOURCE   -c -o zhparser.o zhparser.c
gcc -Wall -Wmissing-prototypes -Wpointer-arith -Wdeclaration-after-statement -Werror=vla -Wendif-labels -Wmissing-format-attribute -Wimplicit-fallthrough=3 -Wcast-function-type -Wshadow=compatible-local -Wformat-security -fno-strict-aliasing -fwrapv -fexcess-precision=standard -Wno-format-truncation -Wno-stringop-truncation -g -O2 -fPIC -fvisibility=hidden -shared -o zhparser.so zhparser.o -L/home/postgres/soft-16/lib    -Wl,--as-needed -Wl,-rpath,'/home/postgres/soft-16/lib',--enable-new-dtags -fvisibility=hidden -lscws -L/usr/local/lib -Wl,-rpath -Wl,/usr/local/lib
postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser/zhparser-master$ make install -j 24
/usr/bin/mkdir -p '/home/postgres/soft-16/lib'
/usr/bin/mkdir -p '/home/postgres/soft-16/share/extension'
/usr/bin/install -c -m 755  zhparser.so '/home/postgres/soft-16/lib/zhparser.so'
/usr/bin/mkdir -p '/home/postgres/soft-16/share/extension'
/usr/bin/mkdir -p '/home/postgres/soft-16/share/tsearch_data'
/usr/bin/install -c -m 644 .//zhparser.control '/home/postgres/soft-16/share/extension/'
/usr/bin/install -c -m 644 .//zhparser--1.0.sql .//zhparser--unpackaged--1.0.sql .//zhparser--1.0--2.0.sql .//zhparser--2.0.sql .//zhparser--2.0--2.1.sql .//zhparser--2.1.sql .//zhparser--2.1--2.2.sql  '/home/postgres/soft-16/share/extension/'
/usr/bin/install -c -m 644 .//dict.utf8.xdb .//rules.utf8.ini '/home/postgres/soft-16/share/tsearch_data/'

进入到数据库里创建插件

postgres@ubuntu-linux-22-04-desktop:~/zhparser/zhparser-master$ psql
Border style is 2.
Line style is ascii.
psql (16.1)
Type "help" for help.postgres<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[462964] 2024-05-14/15:13:10)=# create database test_zhparser;
CREATE DATABASE
postgres<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[462964] 2024-05-14/15:13:23)=# \c test_zhparser
You are now connected to database "test_zhparser" as user "postgres".
test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:13:28)=#  create extension zhparser;
CREATE EXTENSION
test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:13:38)=# \dxList of installed extensions
+----------+---------+------------+------------------------------------------+
|   Name   | Version |   Schema   |               Description                |
+----------+---------+------------+------------------------------------------+
| plpgsql  | 1.0     | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language             |
| zhparser | 2.2     | public     | a parser for full-text search of Chinese |
+----------+---------+------------+------------------------------------------+
(2 rows)test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:13:41)=#  \dFpList of text search parsers
+------------+----------+---------------------+
|   Schema   |   Name   |     Description     |
+------------+----------+---------------------+
| pg_catalog | default  | default word parser |
| public     | zhparser |                     |
+------------+----------+---------------------+
(2 rows)

image.png

二、zhparser分词插件的相关配置

zhparser可以将中文切分成下面26种token


test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:13:45)=# select ts_token_type('zhparser');
+---------------------------------+
|          ts_token_type          |
+---------------------------------+
| (97,a,"adjective,形容词")       |
| (98,b,"differentiation,区别词") |
| (99,c,"conjunction,连词")       |
| (100,d,"adverb,副词")           |
| (101,e,"exclamation,感叹词")    |
| (102,f,"position,方位词")       |
| (103,g,"root,词根")             |
| (104,h,"head,前连接成分")       |
| (105,i,"idiom,成语")            |
| (106,j,"abbreviation,简称")     |
| (107,k,"tail,后连接成分")       |
| (108,l,"tmp,习用语")            |
| (109,m,"numeral,数词")          |
| (110,n,"noun,名词")             |
| (111,o,"onomatopoeia,拟声词")   |
| (112,p,"prepositional,介词")    |
| (113,q,"quantity,量词")         |
| (114,r,"pronoun,代词")          |
| (115,s,"space,处所词")          |
| (116,t,"time,时语素")           |
| (117,u,"auxiliary,助词")        |
| (118,v,"verb,动词")             |
| (119,w,"punctuation,标点符号")  |
| (120,x,"unknown,未知词")        |
| (121,y,"modal,语气词")          |
| (122,z,"status,状态词")         |
+---------------------------------+
(26 rows)

创建使用zhparser作为解析器的全文搜索的配置

test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:14:36)=#  CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION test_zhparserC (PARSER = zhparser);
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION

往全文搜索配置中增加token映射

test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:15:54)=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION test_zhparserC A
DD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l WITH simple;
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION

上面的token只映射了名词(n),动词(v),形容词(a),成语(i),叹词(e)和习用语(l)6种。词典使用的是内置的simple词典,即仅做小写转换。可以根据自己的需求自定义,实现屏蔽词和同义词归并等功能。

三、测试zhparser中文分词插件

PostgreSQL本身是支持全文检索的,提供两个数据类型(tsvector,tsquery),自带了to_tsquery函数和plainto_tsquery函数,来处理分析搜索语句。

而一个tsvector的值是唯一分词的分类列表,把一话一句词格式化为不同的词条,在进行分词处理的时候tsvector会自动去掉分词中重复的词条,按照一定的顺序装入。处理加工的文本应该通过使用to_tsvector函数来使之规格化,标注化的应用于搜索。

test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:14:15)=# SELECT to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats');
+---------------+
|  to_tsquery   |
+---------------+
| 'fat' & 'rat' |
+---------------+
(1 row)test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:16:51)=# SELECT to_tsvector('english', 'The Fat Rats');
+-----------------+
|   to_tsvector   |
+-----------------+
| 'fat':2 'rat':3 |
+-----------------+
(1 row)

如下是针对中文全文检索插件的验证:

test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[463037] 2024-05-14/15:24:01)=#  select to_tsvector('test_zhparserC','大连星海湾');
+---------------------+
|     to_tsvector     |
+---------------------+
| '大连':1 '星海湾':2 |
+---------------------+
(1 row)
test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[469953] 2024-05-14/15:43:24)=# select to_tsvector('test_zhparserC','大连市星海 广场');
+------------------------------+
|         to_tsvector          |
+------------------------------+
| '大连市':1 '广场':3 '星海':2 |
+------------------------------+
(1 row)

分词的粒度越粗,效率越高,但遗漏的可能性也会高一点,即召回率受影响。

召回率=提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数
准确率=提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数

可以使用函数后边带 @@ ‘xxx&xxx’;的方式判断是否能从取样的文字里提取出的正确信息,像’大连&广’就无法提取到。效率,召回率和准确率3个指标往往不能兼顾,如果想提高召回率,可以对SCWS的一些选项参数进行调节。


test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[469953] 2024-05-14/15:45:23)=# select to_tsvector('test_zhparserC','大连市星海广场');
+------------------------------+
|         to_tsvector          |
+------------------------------+
| '大连市':1 '广场':3 '星海':2 |
+------------------------------+
(1 row)test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[469953] 2024-05-14/15:45:31)=# select to_tsvector('test_zhparserC','大连市星海广场')@@ '大连市&广场';
+----------+
| ?column? |
+----------+
| t        |
+----------+
(1 row)test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[469953] 2024-05-14/15:45:39)=# select to_tsvector('test_zhparserC','大连市星海广场')@@ '大连&广场';
+----------+
| ?column? |
+----------+
| f        |
+----------+
(1 row)

也可以使用ts_debug函数,来调试全文检索。这个函数显示的是文档的每个词条通过基本词典的分析和处理的信息。

test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:01:34)=# select ts_debug('test_zhparserC','大连市星海广场');
+-------------------------------------------------+
|                    ts_debug                     |
+-------------------------------------------------+
| (n,"noun,名词",大连市,{simple},simple,{大连市}) |
| (n,"noun,名词",星海,{simple},simple,{星海})     |
| (n,"noun,名词",广场,{simple},simple,{广场})     |
+-------------------------------------------------+
(3 rows)

这个函数返回的信息为:

1.文本别名-词的类型名称
alias text — short name of the token type

2.描述-描述词的类型
description text — description of the token type

3.词内容-词的文本内容
token text — text of the token

4.词典-词的配置所选择的词典
dictionaries regdictionary[] — the dictionaries selected by the configuration for this token type

5.词典-识别该令牌的字典,如果没有,则为NULL
dictionary regdictionary — the dictionary that recognized the token, or NULL if none did

6.处理后的词条
lexemes text[] — the lexeme(s) produced by the dictionary that recognized the token, or NULL if none did; an empty array ({}) means it was recognized as a stop word

四、结合gin索引的相关使用举例

test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:35:23)=# create table test_zhpc(info text);
CREATE TABLE
test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:35:32)=# insert into test_zhpc select '大连市星海广场' from generate_series(1,10000,1);
INSERT 0 10000
test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:35:45)=#  explain analyze select count(*) from test_zhpc where to_tsvector('test_zhparserC', info) @@ '大连市 & 星海广场'::tsquery;
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                  QUERY PLAN                                                  |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Aggregate  (cost=2348.80..2348.81 rows=1 width=8) (actual time=39.306..39.307 rows=1 loops=1)                |
|   ->  Seq Scan on test_zhpc  (cost=0.00..2348.80 rows=1 width=0) (actual time=39.258..39.259 rows=0 loops=1) |
|         Filter: (to_tsvector('test_zhparserc'::regconfig, info) @@ '''大连市'' & ''星海广场'''::tsquery)     |
|         Rows Removed by Filter: 10000                                                                        |
| Planning Time: 0.199 ms                                                                                      |
| Execution Time: 39.424 ms                                                                                    |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
(6 rows)test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:35:49)=# create index idx_gin_1 on test_zhpc using gin (to_tsvector('test_zhparserC'::regconfig,info));
CREATE INDEX
test_zhparser<16.1>(ConnAs[postgres]:PID[474113] 2024-05-14/16:36:00)=#  explain analyze select count(*) from test_zhpc where to_tsvector('test_zhparserC', info) @@ '大连市 & 星海广场'::tsquery;
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                       QUERY PLAN                                                        |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Aggregate  (cost=37.79..37.80 rows=1 width=8) (actual time=0.073..0.074 rows=1 loops=1)                                 |
|   ->  Bitmap Heap Scan on test_zhpc  (cost=33.53..37.79 rows=1 width=0) (actual time=0.069..0.070 rows=0 loops=1)       |
|         Recheck Cond: (to_tsvector('test_zhparserc'::regconfig, info) @@ '''大连市'' & ''星海广场'''::tsquery)          |
|         ->  Bitmap Index Scan on idx_gin_1  (cost=0.00..33.53 rows=1 width=0) (actual time=0.067..0.067 rows=0 loops=1) |
|               Index Cond: (to_tsvector('test_zhparserc'::regconfig, info) @@ '''大连市'' & ''星海广场'''::tsquery)      |
| Planning Time: 0.112 ms                                                                                                 |
| Execution Time: 0.146 ms                                                                                                |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
(7 rows)

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一、背景需求 2024年“五一”假期&#xff0c;全国文化和旅游市场总体平稳有序。文化和旅游部6日发布数据显示&#xff0c;据文化和旅游部数据中心测算&#xff0c;全国国内旅游出游合计2.95亿人次。“五一”假期县域市场酒店预订订单同比增长68%&#xff0c;而酒店作为一个高…...

SpringCloudAlibaba:5.1Sentinel的基本使用

概述 简介 Sentinel是阿里开源的项目&#xff0c;提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务之间的稳定性。 官网 https://sentinelguard.io/zh-cn/ Sentinel的历史 2012 年&#xff0c;Sentinel 诞生&#xff0c;主要功能为入口流量控制。 2013-2017 年…...

SHELL-双重循环习题练习

1.99乘法表 #!/bin/bash #99乘法表for ((second1; second<9; second)) dofor ((first1; first<second; first))do echo -n -e "${first}*${second}$[first*second]\t" done echo done ######### 首先定义了一个外循环变量second&#xff0c;初始值为1&am…...

2024年为什么很多电商商家,都想涌入视频号,究竟是什么原因?

大家好&#xff0c;我是电商糖果 对电商有了解的朋友&#xff0c;在今年肯定发现一个现象&#xff0c;那就是很多商家对视频号比较青睐。 视频号究竟有何魔力&#xff0c;让越来越多的商家都想要入驻。 其实很简单&#xff0c;它让商家看到了市场。 视频号背后是谁&#xf…...

Google Gemma 2B 微调实战(IT科技新闻标题生成)

本文我将使用 Google 的 Gemma-2b 模型来微调一个基于IT科技新闻正文来生成对应标题的模型。并且我将介绍如何使用高度集成的训练框架来进行快速微调。 开始前 为了尽可能简化整个流程,我将使用 linux-cn 数据集[1]作为本次训练任务的训练数据。 模型选择使用 Gemma-2b[2],…...

RabbitMQ:深入理解高性能消息队列

RabbitMQ&#xff1a;深入理解高性能消息队列 文章目录 RabbitMQ&#xff1a;深入理解高性能消息队列前言一、RabbitMQ概述二、RabbitMQ的核心概念三、RabbitMQ的工作原理一、生产者发送消息二、交换机转发消息三、队列存储消息四、消费者接收并处理消息 四、RabbitMQ的使用场景…...

【北京迅为】《iTOP-3588开发板源码编译手册》-第4章 Android12/Linux设备树简介

RK3588是一款低功耗、高性能的处理器&#xff0c;适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用&#xff0c;RK3588支持8K视频编解码&#xff0c;内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP&…...

C++ C# 贝塞尔曲线

二阶贝塞尔曲线公式 三阶贝塞尔曲线公式 C 三维坐标点 二阶到N阶源码 //二阶公式&#xff1a; FVector BezierUtils::CalculateBezierPoint(float t, FVector startPoint, FVector controlPoint, FVector endPoint) {float t1 (1 - t) * (1 - t);float t2 2 * t * (1 - t);…...

勒索软件漏洞?在不支付赎金的情况下解密文件

概述 在上一篇文章中&#xff0c;笔者对BianLian勒索软件进行了研究剖析&#xff0c;并且尝试模拟构建了一款针对BianLian勒索软件的解密工具&#xff0c;研究分析过程中&#xff0c;笔者感觉构建勒索软件的解密工具还挺有成就感&#xff0c;因此&#xff0c;笔者准备再找一款…...

实时“秒回”,像真人一样语音聊天,GPT-4o模型强到恐怖

今天凌晨OpenAl发布了 GPT-4o&#xff0c;这是一种新的人工智能模式&#xff0c;集合了文本、图片、视频、语音的全能模型。 能实时响应用户的需求&#xff0c;并通过语音来实时回答你&#xff0c;你可以随时打断它。还具有视觉能力&#xff0c;能识别物体并根据视觉做出快速的…...

Properties配置文件和源码

先对测试类进行get方法复写得到getReqType 判断caseinfo等于get时&#xff0c;就是get请求&#xff0c;反之就不是 这里的url和param都是xxx代替&#xff0c;如果直接写内容&#xff0c;每次都会请求 三目运算优化 为什么要用配置文件 test里时url,可以将ip和端口写在配置文…...

redis原生命令及项目使用

主动更新策略 缓存问题及解决 布隆过滤出现哈希冲突解决方案: 选择合适的哈希函数:布隆过滤器的性能和哈希函数的选择密切相关。选择高效、低碰撞率的哈希函数可以降低误判率。通常使用的哈希函数有 MurmurHash、FNV 等。 合理设置过滤器大小:过滤器的大小(位数组的大小)…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能

下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能&#xff0c;包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南

在构建现代Web应用程序时&#xff0c;与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式&#xff08;如直接编写SQL语句与psycopg2交互&#xff09;赋予了我们精细的控制权&#xff0c;但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时&#xff0c;这种方式的开发效率和可…...

376. Wiggle Subsequence

376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...

精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南

精益数据分析&#xff08;97/126&#xff09;&#xff1a;邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代&#xff0c;邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天&#xff0c;我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

Java毕业设计:WML信息查询与后端信息发布系统开发

JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现 一、系统概述 本系统基于Java和WML(无线标记语言)技术开发&#xff0c;实现了移动设备上的信息查询与后端信息发布功能。系统采用B/S架构&#xff0c;服务器端使用Java Servlet处理请求&#xff0c;数据库采用MySQL存储信息&#xff0…...

mac 安装homebrew (nvm 及git)

mac 安装nvm 及git 万恶之源 mac 安装这些东西离不开Xcode。及homebrew 一、先说安装git步骤 通用&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 Homebrew 安装 Git&#xff08;推荐&#xff09; 步骤如下&#xff1a;打开终端&#xff08;Terminal.app&#xff09; 1.安装 Homebrew…...

Golang——9、反射和文件操作

反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一&#xff1a;使用Read()读取文件2.3、方式二&#xff1a;bufio读取文件2.4、方式三&#xff1a;os.ReadFile读取2.5、写…...

9-Oracle 23 ai Vector Search 特性 知识准备

很多小伙伴是不是参加了 免费认证课程&#xff08;限时至2025/5/15&#xff09; Oracle AI Vector Search 1Z0-184-25考试&#xff0c;都顺利拿到certified了没。 各行各业的AI 大模型的到来&#xff0c;传统的数据库中的SQL还能不能打&#xff0c;结构化和非结构的话数据如何和…...

Python网页自动化Selenium中文文档

1. 安装 1.1. 安装 Selenium Python bindings 提供了一个简单的API&#xff0c;让你使用Selenium WebDriver来编写功能/校验测试。 通过Selenium Python的API&#xff0c;你可以非常直观的使用Selenium WebDriver的所有功能。 Selenium Python bindings 使用非常简洁方便的A…...