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Linux世界中有句古老的说法“一切皆文件”，而且很多配置文件是纯文本文件，工作中，我们时常需要对大量的服务器进行配置的修改，如果以手动方式在海量的数据中进行查找匹配并最终完成修改，则其效率极低。此时，Linux系统提供了一个非常方便的gr

Python 代码实现高性能日志管理系统日志收集器设计一个日志收集系统，可以收集来自多个来源（如应用程序、服务器、设备）的日志数据，并将其发送到日志管理系统。import logging# 配置日志记录器logging.basicConfi

前言：最近再用Tree组件做项目，记录一下使用方法。一、预期的效果antd-tree带搜索框的示例（官网）：官网只是标红我预期的效果是搜索并且标红（官网示例）。下面是我参考官网的示例写出来的。二、antd-tree组件带搜索框的使用及踩坑（

百度检索式的15种方式1、“+”加号 —— 强制包含关键词2、“-”非——消除无关性3、“|”或——并行搜索4、（“”）双引号——精确匹配5、“《》”书名号——精确匹配电影或小说6、“『』”——查找论坛版块7、“文本方式”——查找论坛内容

本接盘侠接手的一个服务使用RabbitMQ和其他服务进行消息传输。接手后发现：有时候 RabbitMQ 中明明有元素，但是不会回调DefaultConsumer的handleDelivery函数，于是队列无法消化，越堵越长。通过jstack

grep（global search regular expression(RE) and print out the line，全面搜索正则表达式并把行打印出来）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。

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。

1 响应时间MySQL 背景： 小刘在做测试时，发现当数据库中的文档数仅仅上万条时，关键词查询就比较慢了。如果一旦到企业级的数据，响应速度就会更加不可接受。原因： 在数据库做模糊查询时，如LIKE语句，它会遍历整张表，同时进行字符串匹配。例

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由于本人也是第一次单人开发H5APP ，所有遇到的坑点比较多，下面就说几个点吧；1、首先分享第一个知识点，关于输入框的问题；有时候产品需求要在手机软键盘点击enter进行搜索。这个点对于H5来说需要考虑的点很多,可以参考，如果你已经看了这篇

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