黑客的数据库:Google进阶搜索技巧

对于程序员来说,已经彻底离不开搜索引擎了,遇到任何疑难问题,第一时间的反映,就是打开Google,输入问题的关键词,然后在搜索结果页里,进一步寻找匹配的结果。

然而,有时候简单的搜索方式,无法满足需求。所以,Google提供了进阶的搜索技巧,黑客甚至利用这些技巧,发现了很多网站的后门,号称“Google Hacking Database”,本文后面,会列举出一些相关的搜索例子。

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Google搜索操作符

Google会时常地移除一些操作符,因此,需要关注哪些操作符是有效的。

这里使用A、B代表输入的搜索词。

“A B”

强制进行完全匹配搜索,避免单个关键词的歧义。

“steve jobs”

A AND B

Google默认操作符就是AND,即返回A和B相关的搜索结果。对于常规搜索,它实际上并没有多大区别,但与其它操作符搭配,就会非常有用。

分词 AND 教程

A OR B

搜索结果为A或者B,再或者A和B,也可以使用符号“|”替代OR。

电影 OR 电视剧

-A

-A表示排除搜索词A,即返回的搜索结果排除与A有关的。

苹果 -公司

*

*充当通配符,将匹配任何单个关键词。

steve * apple

()

通过()对搜索操作符进行分组,以控制搜索的执行方式。

(git OR svn) 回退

以上就是基本的搜索逻辑,可以组合出复杂的查询表达式,缩小搜索范围,解决歧义问题。

Google还提供了属性字段,限制搜索范围,更加精确。

filetype:

将搜索结果限制为特定的文件类型,如:PDF、PPT等。也可以使用“ext:”,作用是相同的。

filetype

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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