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2、括弧匹配检验
2、括弧匹配检验(check.cpp) 【问题描述】 假设表达式中允许包含两种括号：圆括号和方括号，其嵌套的顺序随意，如（［ ］（））或［（［ ］［ ］）］等为正确的匹配，［（ ]）或（ ［ ］（ ）或 ( ( ) ) ）均为错误的匹配。 现在的问题是，要求检验一个给定表达式中的括弧是否正确匹配？ 输入一个只包含圆括号和方括号的字符串，判断字符串中的括号是否匹配，匹配就输出 “OK” ，不匹配就输出“Wrong”。 输入一个字符串：［（［］［］）］，输出：OK 【输入格式】 输入仅一行字符（字符个数小于255） 【输出格式】 匹配就输出 “OK” ，不匹配就输出“Wrong”。 【输入样例】check.in ［（］） 【输出样例】check.out Wrong 1 #include<iostream> 2 #include<cstring> 3 #include<cstdio
1.3K70发布于 2018-04-12 - 来自专栏iSharkFly
Mockito 2 参数匹配器
有时候，当需要有其他一些灵活性的时候，你可能会要求使用参数匹配（argument matchers）。 更多有关 自定义参数匹配器（custom argument matchers）的使用，请参考 ArgumentMatcher 类的 API 文档。 在使用复杂参数匹配器的时候需要谨慎。 尝试给一个干净并且简单的测试的时候，尽量选择自然的参数匹配使用的是 equals() 对比相对偶然使用 anyX() 来说。 ArgumentCaptor 是有关参数匹配器的是特殊实现，能够为后面的对比（assertions）捕获参数变量。 参数匹配器的写法 如果你现在正在使用参数匹配器，所有参数（all arguments）都必须由 matches 提供。 下面的示例代码显示校验，但是一些将会应用到打标中。
1.5K30发布于 2019-09-23 - 来自专栏iSharkFly
Mockito 2 参数匹配器
有时候，当需要有其他一些灵活性的时候，你可能会要求使用参数匹配（argument matchers）。 更多有关 自定义参数匹配器（custom argument matchers）的使用，请参考 ArgumentMatcher 类的 API 文档。 在使用复杂参数匹配器的时候需要谨慎。 尝试给一个干净并且简单的测试的时候，尽量选择自然的参数匹配使用的是 equals() 对比相对偶然使用 anyX() 来说。 ArgumentCaptor 是有关参数匹配器的是特殊实现，能够为后面的对比（assertions）捕获参数变量。 参数匹配器的写法 如果你现在正在使用参数匹配器，所有参数（all arguments）都必须由 matches 提供。 下面的示例代码显示校验，但是一些将会应用到打标中。
1.2K00发布于 2019-09-21 - 来自专栏闪石星曜CyberSecurity
中国男性私密数据大赏
来源 | 好奇博士 版权申明：内容来源网络，版权归原创者所有。除非无法确认，都会标明作者及出处，如有侵权烦请告知，我们会立即删除并致歉。谢谢! ↑↑↑长按图片识别二维码关註↑↑↑
1.2K30发布于 2021-04-16 - 来自专栏隐身
您的连接不是私密连接
浏览器报"您的连接不是私密连接"（Chrome 里通常是 NET::ERR_CERT_*），本质是 HTTPS 握手阶段证书校验没过。 ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID 不受信任的 CA 自签证书没导入系统、Let's Encrypt 中间证书缺失 NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID 域名不匹配 example.com，没写 www.example.com，访 www就报错 → 重新跑：sudo certbot --nginx -d example.com -d www.example.com 2. 本地 / 内网自签证书（开发环境常见） 自签的本来就不会被浏览器信任，提示"不是私密连接"是正常现象，要点"高级 → 继续前往（不安全）"才能进。 ⚡ 最快自检三连 curl -vI https://yourdomain.com 2>&1 | grep -E "expire|issuer|subject" openssl s_client -connect
64200编辑于 2026-07-07 FilePizza —— 浏览器直连，极速私密 P2P 文件传输
项目简介 FilePizza 是一款纯浏览器环境运行的点对点（P2P）文件传输工具，依托 WebRTC 技术实现文件上传者→下载者直连传输，全程无需中间服务器存储文件，主打高速、私密、安全、开箱即用，无需安装客户端 ⚖️ 2. 开源协议 采用BSD 3-Clause License(伯克利软件发行版许可证) 字体部分采用SIL Open Font License 1.1(SIL 开放字体许可证) 3. 2. 传输更快，无需等待上传 告别传统网盘“先上传、再分享”的繁琐流程，选择文件后直接生成分享链接，下载者即刻开始接收文件。 3. 技术栈 • 前端框架：Next.js + React • 开发语言：TypeScript • 样式方案：Tailwind CSS • P2P 核心：PeerJS（WebRTC 封装） • 辅助技术：Service 总结 FilePizza 把P2P 传输搬进浏览器，做到了无需服务器、无需客户端、一键分享、极速私密，是日常临时文件传输的极简神器。
1.6K10编辑于 2026-06-01- 来自专栏SpringCloud专栏
2 Elasticsearch全文检索和匹配查询
article.setClickCount(1L); Article article1 = new Article(); article1.setId(2L 而且查询结果顺序是根据匹配度来排序的。后面会附上匹配的规则。 { “title”: “Brown fox brown dog” } }, { “_id”: “2” 文档2和文档3都包含了”brown”和”dog”一次，同时它们的title字段拥有相同的长度，因此它们的分值相同。 文档1只包含了”brown”。 无论你输入的是什么，至少有2个词条被匹配时，该文档才会被算作最终结果中的一员。 minimum_should_match参数非常灵活，根据用户输入的词条的数量，可以适用不同的规则。
1.9K20发布于 2019-01-17 - 来自专栏嘿嘿的专栏
利用 Cloudflare Access - 打造个人私密站点
Access 功能，我们需要先从侧边栏进入 Zero Trust： picture 1 然后从 Zero Trust 的侧边栏进入 Access -> Application： picture 2 然后便可以配置具体的规则： picture 8 此处可以配置多条匹配规则，且规则类型可以是 include、exclude 和 require，然后规则匹配可以使用邮箱、邮箱后缀、IP 范围、国家、认证方式等等 picture 9 此处以邮箱为例，可以通过邮箱匹配可以通过的邮箱账户。 这里有一个需要注意的地方，录入的邮箱必须是小写字母，其实绝大多数的邮箱认证匹配等都会将邮箱转换为小写，因为我的 Gmail 注册的时候有使用大写字母，所以习惯使用大写，然后这里第一次认证发现没通过。
3.2K50编辑于 2023-05-09 - 来自专栏一键
私密的搜索引擎搭建
redis Debian/Ubuntu系统： #安装pip3和Redis apt update apt install python3-pip redis-server git screen -y 2、 如果你网站有宝塔，就可以使用宝塔进行反代，如果没有，建议使用第2种的Caddy反代，配置很快。 2、Caddy反代 安装Caddy： wget -N --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/ToyoDAdoubiBackup mkdir ~/mjsmorty echo 'export GOPATH="$HOME/mjsmorty"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 2、安装Morty #安装 go
2.1K00发布于 2019-06-01 - 来自专栏Linux技术资源分享
如何搭建私密云存储之ownCloud
---- ****Step-One：搭建ownCloud依赖的环境[LAMP]**** A2Web服务器：apache2 PHP语言：php5 php5-gd php-xml-parser php5 #解压owncloud-9.0.2.tar.bz2 tar xjf owncloud-4.5.6.tar.bz2 #将文件mv到apache2服务器映射的根目录[为了方便我放在用户目录/www] sudo **** 我是利用二级域名来映射到服务器的 修改apache2.conf配置 sudo nano /etc/apache2/apache2.conf #添加如下的映射目录信息 #cloud alic 成功登陆云储存 ---- ****Step-Six：挂载 WebDAV For Linux 用户**** 安装 davfs2 以及 fuse sudo apt install fuse davfs2 为了不必折磨麻烦的其实还是有客户端的 sudo apt-get install owncloud-client ---- ownCloud官网 参考文章： 图文教程：如何建立自己的私有云存储 一步搭建你的私密网盘
3.5K40发布于 2018-06-08 - 来自专栏CODING DevOps
如何快速搭建私密在线聊天室
比如，在跟朋友聊天时，会经常因为担心聊天内容被无良公司从后台窥视而避免输入私密内容。面对这种情况，会有程序员建议自己搭一个聊天室以确保自己的隐私安全。 2. 在右边栏点击展开运行环境，选择Node.js环境，点击使用并确定切换。 3. 创建一个新的文件夹，用来编辑我们的代码，这里将这个文件夹命名chat_room。
3.4K10编辑于 2023-05-17 - 来自专栏林德熙的博客
私密密码本 2.1 源代码
文件存放的方式是在一个文件夹里存放文件 data.data 用于记录所有存放的文件的顺序
75620发布于 2019-12-04 - 来自专栏FreeBuf
安徒生公司泄露客户私密信息
2023 年 1 月 18 日，Cybernews 研究团队发现了一个未受保护的 Azure 存储 blob，其中包含大约一百万个文件，这些文件属于跨国公司 Andersen Corporation 的子公司 Renewal by Andersen。 云上近 30 万份文件暴露了该公司客户的家庭地址、联系方式和家庭装修订单，包括来自美国各州的客户家庭的内部和外部照片。最早的文件可以追溯到 2016 年。 Andersen Corporation 是北美最大的门窗制造商，在全球拥有约 12,000 名员工。
50320编辑于 2023-02-24 - 来自专栏MyPanda的学习笔记
sed与awk处理区间匹配的笔记--2
在上一篇中主要对sed的区间匹配中的两个命令n, b做了比较详细的记录；利用这两条命令从而实现区间匹配中的包含问题. 从而可以实现类似如下的匹配结果： [root@www ~]# seq 10| sed -n '/3/,/6/{/6/b;p}' 3 4 5 [root@www ~]# seq 10| sed -n 13:15/p;/13:15/p' messages | wc -l 9531 [root@www log]# 除了sed 命令，对文本处理常用的另一个命令是awk, 我们也可以用awk 来处理区间匹配的问题 , 示例如下，不过个人更喜欢用sed 来进行区间匹配： [root@www log]# seq 100 | awk '/88/,/91/{if(i>1)print x;x=$0;i++}' 89 90
1.4K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏悠扬前奏的博客
正则表达式-2.重复匹配
匹配次数 1.1 匹配一个或多个字符 +匹配一个或多个字符，例如： a+匹配一个或者多个a [a-z]+匹配一个或者多个小写字母 [0-9]+匹配一个或者多个数字 // 邮件地址检测 /[\w\.] 1.2 匹配零个或者多个字符 *匹配零个或者多个字符。 /[\w\.]*@\w+\.\w+/.test("@qq.com");//true 1.3 匹配零个或者一个字符 ?匹配零个或者一个字符。 .]+/.test("https://baidu.com"); // true 1.4 匹配的重复次数 大括号（{}）用来设定重复的次数。 匹配精确的值： {3}，匹配到3次。 匹配范围区间： {1,3}，至少匹配到1次，最多3次。 至少匹配次数： {3,}，至少匹配到3次。 至多匹配次数： {,3}最多匹配了3次。 2. 过度匹配 在不知道匹配次数的上限的情况下，容易出现过度匹配的问题： // 想匹配b标签中的内容 "head this is in a B tag mid this is in another
1.6K30发布于 2019-05-28 - 来自专栏机器学习/数据可视化
NLP札记2-3种匹配方式
本文重点介绍了3种匹配方式 正向最长匹配 逆向最长匹配 双向最长匹配 词典分词 中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。 IOUtil.loadDictionary([path]) # 调用loadDictionary静态方法，该方法支持多个文件读入同一个词典中，需要传入list 切分算法 常用的切分规则 正向最长匹配 逆向最长匹配 双向最长匹配 它们都是基于完全切分过程。 越长的单词表达的意义越丰富，定义单词越长优先级越高 以某个下标为起点的递增查词的过程中，优先输出更长的单词，这种规则成为最长匹配算法 下标的顺序是从前往后，称之为正向最长匹配 如果是从后往前，则称之为逆向最长匹配 双向最长匹配的规则如下 同时执行正向和逆向最长匹配，如果两者的次数不同，则返回词数更少的那个 否则，返回的是两者中单字更少的那个。
1.2K10发布于 2021-03-02 - 来自专栏小鹏的专栏
2维特征Feature2D—特征点的图像匹配
基于特征点的图像匹配是图像处理中经常会遇到的问题，手动选取特征点太麻烦了。比较经典常用的特征点自动提取的办法有Harris特征、SIFT特征、SURF特征。 最后强行匹配两幅图像的特征向量，利用了类BruteForceMatcher中的函数match。 /SURF_descriptor <img1> <img2>" << std::endl; } 当然，进行强匹配的效果不够理想，这里再介绍一种FLANN特征匹配算法。 前两步与上述代码相同，第三步利用FlannBasedMatcher类进行特征匹配，并只保留好的特征匹配点，代码如下： //-- Step 3: Matching descriptor vectors using 具体来说就是利用findHomography函数利用匹配的关键点找出相应的变换，再利用perspectiveTransform函数映射点群。
94610编辑于 2022-05-09 - 来自专栏技术成长
Kubernetes中配置Secret来存储各种私密凭据
Secretmetadata: name: my-secrettype: Opaquedata: username: dXNlcm5hbWU= password: cGFzc3dvcmQ=2.
1.2K101编辑于 2023-09-07 - 来自专栏学习
处理开始匹配停止匹配请求(匹配算法，匹配器的实现)
，突然连接关闭/断开了，相应的匹配就要停止了 停止匹配逻辑为：matcher.remove(user); 实现匹配器(2) 修改 game.Matcher，实现匹配逻辑 在 Matcher 的构造方法中 // 2. ) { // 如果玩家1 现在不在线了，就把玩家2 重新放回匹配队列中 matchQueue.offer(player2); return; } if (session2 == null) { // 如果玩家2 现在不在线了，就把玩家1 重新放回匹配队列中 0，如果往队列中添加一个元素，这个时候，让然是不能进行后续的匹配操作，因此在 handlerMatch 方法里面，元素未达到 2 的时候，使用 while 循环检查时更合理的
1K00编辑于 2025-05-30 - 来自专栏Michael阿明学习之路
POJ 3690 找星座（2D匹配）（未解答）
id=3690 1.2 题目大意 给定大的矩阵（天空的样子），然后给定若干小矩阵（可能的天空的一角） 求有多少个小矩阵是从大矩阵里抠出来的（2D匹配） 1.3 解题思路 采用RK算法，求矩阵的哈希值， 计算的是整体矩阵的哈希值 /** * @description: poj3690 2维矩阵匹配 * @author: michael ming * @date: 2019/6/25 19:47 子串哈希值 if(hash_val == value && same(a,b,i,j,mr,mc)) {//如果2d子串哈希值等于模式串的，且"真的"字符串匹配 ，2的k次幂提前算好(还试了改成位运算)，都是超时 /** * @description: poj3690 2维矩阵匹配 * @author: michael ming * @date: 2019 Exceeded 代码 改为计算每行的哈希值，把大矩阵的所有小矩阵的宽度的每行哈希值算出来，后面开始逐行比较，有不符合的，跳出，寻找下一个，还是超时 /** * @description: poj3690 2维矩阵匹配
63520发布于 2021-02-20
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