假设我有以下字符串:"BENffew123X\r\nBENx432f456X\r\nBEN!233789X\r\nBEN4545789X"我想要一个能捕获“BEN!233789”的正则表达式，它必须非贪婪地查找“BEN”，后跟任何字符(不包括“BEN”一词)并以789X结尾。我尝试了正则表达式:/BEN.+?789X/mi，我得到了"BENffew123X\r\nBENx432f456X\r\nBEN!233789X"作为匹配项。我知道这个正则表达式寻找第一个“BEN”并捕获字符串的开头，但我希望它寻找最接近第一个“789X”的“BEN”。我怎样才能做到这一点？一个想法是反转字符串，我
在Ruby中，我如何复制一个变量，使得对原始变量的更改不影响副本？例如:phrase1="HelloJim"phrase2=phrase1phrase1.gsub!("Hello","Hi")pphrase2#outputs"HiJim"-Iwantittoremain"HelloJim"在这个例子中，两个变量指向同一个对象；我想为第二个变量创建一个新对象，但它最初包含相同的信息。 最佳答案 至于复制你可以这样做:phrase2=phrase1.dup或#Clone:copiessingletonmethodsaswellphras
这是我第一次访问stackoverflow，现在我对这个网站感到非常满意。它已经帮助我获得了FiddlerCore嵌入到MSVisualC#2008ExpressEdition中。只需要在MSVisualC#EE中从项目资源管理器(Projektmappenexplorer)创建对fiddlercoredll的引用(Verweis)。希望这是它在英文版中的名称。在此之后，您可以使用Fiddler.FiddlerApplication等。我的任务是什么？我想创建一个小程序，它能够使用FiddlerCore检查特殊JavaScript代码的请求/响应主体。这使开发人员能够检查他们的代码在其
我需要在以空格分隔的术语列表中支持精确的短语(用引号引起来)。因此，用空格字符拆分相应的字符串已经不够了。例子:input:'foobar"loremipsum"baz'output:['foo','bar','loremipsum','baz']我想知道这是否可以通过单个RegEx来实现，而不是执行复杂的解析或拆分和重新连接操作。如有任何帮助，我们将不胜感激! 最佳答案 varstr='foobar"loremipsum"baz';varresults=str.match(/("[^"]+"|[^"\s]+)/g);...返回您要
我已经解决了这个问题，但无法提出通过所有测试用例的最有效问题。它在5个测试用例中超时。Determinesentencescontainallofthewordsofaphrase0:chrisandjenniferhadafightthismorning1:chriswentonaholiday2:jenniferisinprisonQueryPhrasesare0:chrisjennifer1:jennifer2:prisonGoalistofindindexesofthematchingsentencesforeachqueryor-1iftherearenomatchingse
1.match_all查询：match_all查询是一种简单的查询，匹配索引中的所有文档，无论文档中的字段内容如何。返回索引中的全部文档。eg：{ "query":{ "match_all":{}}}2.match查询：match查询使用分析器来分词和处理查询字符串，match很智能，会根据查询字段类型，采用不同的查询方式，比如：查询的字段是日期或者数值类型的话，它会将你需要查询的内容转换为日期或者数值对待；如果查询的内容是一个不能被分词的内容，match查询不会对指定的查询关键字进行分词；如果查询的类型是一个可以分词的内容，match会根据指定内容分词，到分词库中去匹配。由此看出match
我正在实现一个倒排索引结构，特别是一个允许bool查询和词级粒度的结构。我有一个庞大的文本数据库，我保留了一个索引，可以告诉我每个单词在哪个文件中(IDdoc)，以及它在文件中的位置(位置)。(一个词可以在多个文件中，也可以在一个文件中的多个地方。)因此我为每个单词保留了一个vector:vector>occurences_of_word;(vector按IDdoc排序，然后按位置升序排序。)我有一个string对象，由words组成。这是我正在寻找的短语。对于短语中的每个词，我想知道哪些文档包含这个短语，因此返回一个IDdocvector。这是我尝试的解决方案:typedefstd:
在舆情分析的应用场景中，数据规模通常在千亿以上。使用Elasticsearch去构建搜索引擎，做相关的分析，面临着非常多的挑战。先介绍一下，在舆情分析场景中，要用到的是matchphrase语法，针对文章做精准的句子匹配!在这篇文章中：1.我会先讲一下我们面临的挑战;2.接着我会带着问题，分析一下matchphrase语法的检索过程；3.偏向底层的原理。4.根据检索原理，考虑可以做哪些优化；5.以及针对我们面临的挑战，我的一些优化方法。目标探索ES在千亿规模数据的检索场景下，句子精准匹配的性能优化方案。在实时交互的场景中，应对这么多的检索，达到注重3秒内的目标。本文会先讲一下，在舆情分析场景下
我有一个充满短语(80-100个字符)和一些较长文档(50-100Kb)的数据库，我想要给定文档的短语排名列表；而不是搜索引擎的通常输出，而是给定短语的文档列表。我以前用过MYSQL全文索引，也研究过lucene，但没用过。他们似乎都适合比较短期(搜索词)和长期(文档)。你如何得到它的倒数？ 最佳答案 我对维基百科标题数据库做了类似的事情，并设法将每个~50KB文档的时间减少到几百毫秒。这仍然不够快，无法满足我的需求，但也许对您有用。基本上，我们的想法是尽可能多地使用哈希，并且只对可能的匹配项进行字符串比较，这种情况很少见。首先，您
背景：公司nginx代理服务https证书到期，在更换时生成CSR证书时输入了KEY密码。导致配置了证书后启动nginx提示会输入PEMpassphrase（如图一）而且是每次重启nginx都需要输入，特别麻烦，而且服务器如果重启nginx服务自启动就废了，下面是解决办法。解决思路：这种情况可能是在设置私钥key时将密码设置写入了key文件，导致Nginx/Apache等系列服务器在启动时要求EnterPEMpassphrase。我们需要做的是剥离这个密码，利用如下OpenSSL命令生成server.key.unsecure文件：命令：opensslrsa-inserver.key-outse
