从实数与复数在交流电路正弦量表示中的对比分析

引言

在交流电路领域,深入理解电压和电流等正弦量的表示方式对电路分析至关重要。其中,只用实数表示正弦量存在诸多局限性,而复数的引入则为正弦量的描述与分析带来了极大的便利。下面将从瞬时值角度,详细剖析只用实数的局限性,以及复数在表示正弦量时如何精准获取幅值、角频率和初相位等关键信息。

在这里插入图片描述

一、只用实数在表示正弦量时从瞬时值角度的局限性

(一)正弦量的瞬时值表达式

在交流电路中,正弦电压和电流这类正弦量,其数学表达式为 u ( t ) = U m sin ⁡ ( ω t + φ u ) u(t)=U_m\sin(\omega t+\varphi_u) u(t)=Umsin(ωt+φu) i ( t ) = I m sin ⁡ ( ω t + φ i ) i(t)=I_m\sin(\omega t+\varphi_i) i(t)=Imsin(ωt+φi)其中, U m U_m Um I m I_m Im分别代表电压和电流的幅值,决定了正弦波的最大取值范围; ω \omega ω是角频率,控制着正弦波随时间变化的速率; φ u \varphi_u φu φ i \varphi_i φi为初相位,决定了正弦波在 t = 0 t = 0 t=0时刻的起始位置; t t t则是时间变量,随着 t t t的变化,正弦量呈现周期性的变化。

(二)单一实数只能表示某一时刻的瞬时值

当仅采用实数来描述正弦量时,我们所得到的只是在某一特定时刻 t = t 0 t=t_0 t=t0的瞬时值。例如,对于正弦电压 u ( t ) u(t) u(t),在 t = t 0 t=t_0 t=t0时,其瞬时值 u ( t 0 ) = U m sin ⁡ ( ω t 0 + φ u ) u(t_0)=U_m\sin(\omega t_0+\varphi_u) u(t0)=Umsin(ωt0+φu)这个实数仅仅是正弦函数在该特定时刻的取值,它孤立地存在,无法传递出关于整个正弦波的全面信息。

(三)难以获取幅值

幅值 U m U_m Um是正弦波的重要特征参数,它决定了正弦波在整个周期内的最大电压值。然而,仅依据一个瞬时值,我们无法确切知晓这个最大值的具体数值。这是因为不同幅值的正弦波在某些特定时刻可能会出现相同的瞬时值。例如,有两个正弦电压 u 1 ( t ) = 5 sin ⁡ ( ω t + φ ) u_1(t)=5\sin(\omega t+\varphi) u1(t)=5sin(ωt+φ) u 2 ( t ) = 10 sin ⁡ ( ω t + φ ) u_2(t)=10\sin(\omega t+\varphi) u2(t)=10sin(ωt+φ) t = 0 t = 0 t=0 φ = 0 \varphi = 0 φ=0时, u 1 ( 0 ) = 5 sin ⁡ ( 0 ) = 0 u_1(0)=5\sin(0)=0 u1(0)=5sin(0)=0 u 2 ( 0 ) = 10 sin ⁡ ( 0 ) = 0 u_2(0)=10\sin(0)=0 u2(0)=10sin(0)=0。在这个时刻,二者的瞬时值均为 0 0 0,但显然它们的幅值分别为 5 5 5 10 10 10,这表明仅从这一时刻的瞬时值 0 0 0,我们无法判断出它们幅值的差异。

再考虑更一般的情况,假设我们在某一时刻 t 1 t_1 t1得到瞬时值 u ( t 1 ) = 3 u(t_1)=3 u(t1)=3。由于正弦函数的周期性和多值性,存在无数个不同幅值的正弦波在 t 1 t_1 t1时刻都可能取值为 3 3 3。比如,对于正弦函数 y = A sin ⁡ ( x + θ ) y = A\sin(x + \theta) y=Asin(x+θ) y = 3 y = 3 y=3时, A A A θ \theta θ有多种组合都能满足这一条件,所以仅从这个瞬时值 3 3 3,我们无法确定 U m U_m Um的准确值。

(四)难以获取角频率

角频率 ω \omega ω决定了正弦波变化的快慢程度,它反映了正弦量在单位时间内完成的周期数。然而,单一的瞬时值无法体现出这种变化速率。例如,我们有两个正弦电压 u 3 ( t ) = sin ⁡ ( 2 t + φ ) u_3(t)=\sin(2t+\varphi) u3(t)=sin(2t+φ) u 4 ( t ) = sin ⁡ ( 4 t + φ ) u_4(t)=\sin(4t+\varphi) u4(t)=sin(4t+φ) t = π 4 t=\frac{\pi}{4} t=4π φ = 0 \varphi = 0 φ=0时, u 3 ( π 4 ) = sin ⁡ ( 2 × π 4 ) = sin ⁡ ( π 2 ) = 1 u_3(\frac{\pi}{4})=\sin(2\times\frac{\pi}{4})=\sin(\frac{\pi}{2}) = 1 u3(4π)=sin(2×4π)=sin(2π)=1 u 4 ( π 4 ) = sin ⁡ ( 4 × π 4 ) = sin ⁡ ( π ) = 0 u_4(\frac{\pi}{4})=\sin(4\times\frac{\pi}{4})=\sin(\pi)=0 u4(4π)=sin(4×4π)=sin(π)=0(这里假设一个特殊情况,若调整 φ \varphi φ,二者在某时刻仍可能相等)。仅从这一时刻的瞬时值,比如都为 1 1 1(调整 φ \varphi φ后可能出现),我们无法判断出它们的角频率分别是 2 2 2 4 4 4,也就无法知晓哪个正弦波变化得更快。

从数学原理上分析,正弦函数 y = sin ⁡ ( ω t + φ ) y=\sin(\omega t+\varphi) y=sin(ωt+φ)对于固定的 t t t y y y值, ω \omega ω可以有多种取值,因为 ω \omega ω参与了正弦函数的周期计算,而仅一个瞬时值无法提供关于周期的信息,所以难以获取角频率。

(五)难以获取初相位

初相位 φ \varphi φ决定了正弦波在 t = 0 t = 0 t=0时刻的起始位置,它反映了正弦波与标准正弦波 sin ⁡ ( ω t ) \sin(\omega t) sin(ωt)的相位差异。不同初相位的正弦波在同一时刻的瞬时值可能相同,但它们的相位关系却截然不同。例如,有两个正弦电压 u 5 ( t ) = sin ⁡ ( t + π 6 ) u_5(t)=\sin(t+\frac{\pi}{6}) u5(t)=sin(t+6π) u 6 ( t ) = sin ⁡ ( t − π 6 ) u_6(t)=\sin(t-\frac{\pi}{6}) u6(t)=sin(t6π) t = π 3 t=\frac{\pi}{3} t=3π时, u 5 ( π 3 ) = sin ⁡ ( π 3 + π 6 ) = sin ⁡ ( π 2 ) = 1 u_5(\frac{\pi}{3})=\sin(\frac{\pi}{3}+\frac{\pi}{6})=\sin(\frac{\pi}{2}) = 1 u5(3π)=sin(3π+6π)=sin(2π)=1 u 6 ( π 3 ) = sin ⁡ ( π 3 − π 6 ) = sin ⁡ ( π 6 ) = 1 2 u_6(\frac{\pi}{3})=\sin(\frac{\pi}{3}-\frac{\pi}{6})=\sin(\frac{\pi}{6})=\frac{1}{2} u6(3π)=sin(3π6π)=sin(6π)=21(这里先按常规计算,若调整 t t t值二者可能相等)。假设调整 t t t值使二者瞬时值相等,仅从这个相等的瞬时值,我们无法确定它们的初相位分别是 π 6 \frac{\pi}{6} 6π − π 6 -\frac{\pi}{6} 6π

初相位的确定对于分析多个正弦量之间的相位关系至关重要。在交流电路中,相位差会影响电路的功率因数、电流电压的先后顺序等重要参数。但仅从一个瞬时值,我们无法获取这些关键信息,这给电路分析带来了极大的困难。

二、用复数表示正弦量能获取相关信息的原理

(一)复数的极坐标形式与正弦量的对应

复数具有多种表示形式,其中极坐标形式为 Z = r ( cos ⁡ θ + j sin ⁡ θ ) Z = r(\cos\theta + j\sin\theta) Z=r(cosθ+jsinθ)这里 r r r是复数的模, θ \theta θ是复数的辐角。在交流电路分析中,我们巧妙地将正弦量与复数建立起对应关系。对于正弦电压 u ( t ) = U m sin ⁡ ( ω t + φ ) u(t)=U_m\sin(\omega t+\varphi) u(t)=Umsin(ωt+φ)可以用复数 U ˙ = U m ∠ φ \dot{U}=U_m\angle\varphi U˙=Umφ来表示。在这个对应关系中, U m U_m Um对应复数的模 r r r,它直观地表示了正弦量的幅值; φ \varphi φ对应辐角 θ \theta θ,准确地反映了正弦量的初相位。

(二)获取幅值

从复数的极坐标形式 U ˙ = U m ∠ φ \dot{U}=U_m\angle\varphi U˙=Umφ中,我们能够直接读取到 U m U_m Um,它就是复数的模,明确无误地表示了正弦电压的幅值。例如,当我们有复数 U ˙ = 10 ∠ 3 0 ∘ \dot{U}=10\angle30^{\circ} U˙=10∠30时,这里的 10 10 10就是对应的正弦电压的幅值。与只用实数表示时需要通过复杂的计算和推断不同,在复数表示中,幅值信息一目了然,无需任何额外的处理。这使得我们在分析电路时,能够快速准确地了解正弦电压的最大取值范围,为后续的计算和分析提供了极大的便利。

(三)获取初相位

辐角 φ \varphi φ在复数表示中对应着正弦量的初相位。例如,对于复数 I ˙ = 5 ∠ 4 5 ∘ \dot{I}=5\angle45^{\circ} I˙=5∠45其中的 4 5 ∘ 45^{\circ} 45就是对应的正弦电流的初相位。通过这种方式,我们能够清晰地了解到正弦电流在 t = 0 t = 0 t=0时刻的起始状态。在分析多个正弦量之间的相位关系时,这种表示方式的优势尤为明显。例如,当我们有两个正弦电流 I ˙ 1 = 3 ∠ 3 0 ∘ \dot{I}_1 = 3\angle30^{\circ} I˙1=3∠30 I ˙ 2 = 4 ∠ 6 0 ∘ \dot{I}_2 = 4\angle60^{\circ} I˙2=4∠60我们可以直接通过辐角的差值计算出它们的相位差为 6 0 ∘ − 3 0 ∘ = 3 0 ∘ 60^{\circ}-30^{\circ}=30^{\circ} 6030=30这对于分析交流电路中的功率因数、电流电压的相位关系等参数具有重要意义。

(四)与角频率的联系

在相量法分析交流电路中,虽然复数本身的表示形式没有直接明确写出角频率 ω \omega ω,但在实际运算过程中,角频率起着不可或缺的作用。例如,在计算正弦稳态电路的响应时,我们使用相量(复数形式)进行运算。对于一个含有电感 L L L的电路,电感的阻抗 Z L = j ω L Z_L = j\omega L ZL=L这里的 ω \omega ω就是角频率。在使用复数进行电路分析时,通过对阻抗等参数的运算,间接考虑了角频率对电路的影响。

从电路的基本原理来看,正弦量的时间函数形式与角频率紧密相关。在相量法中,我们将正弦量用复数表示后,在进行复数运算时,虽然没有直接看到 ω \omega ω的参与,但实际上 ω \omega ω通过阻抗、导纳等参数影响着复数的运算结果。例如,在计算一个由电阻 R R R、电感 L L L和电容 C C C组成的串联电路的总阻抗 Z Z Z时, Z = R + j ( ω L − 1 ω C ) Z = R + j(\omega L-\frac{1}{\omega C}) Z=R+j(ωLωC1)这里的 ω \omega ω对角频率对总阻抗的虚部产生影响,进而影响整个电路的电流和电压分布。

(五)复数运算与正弦量运算的对应

复数的运算规则与正弦量之间的运算有着紧密且巧妙的对应关系,这使得在分析交流电路时,使用复数能够极大地简化计算过程。例如,在计算两个正弦量的和时,如果采用三角函数的方法,会涉及到复杂的三角函数公式推导和运算。假设有两个正弦电压 u 1 ( t ) = U m 1 sin ⁡ ( ω t + φ 1 ) u_1(t)=U_{m1}\sin(\omega t+\varphi_1) u1(t)=Um1sin(ωt+φ1) u 2 ( t ) = U m 2 sin ⁡ ( ω t + φ 2 ) u_2(t)=U_{m2}\sin(\omega t+\varphi_2) u2(t)=Um2sin(ωt+φ2)若直接用三角函数相加,需要利用三角函数的和差公式 sin ⁡ ( A + B ) = sin ⁡ A cos ⁡ B + cos ⁡ A sin ⁡ B \sin(A + B)=\sin A\cos B+\cos A\sin B sin(A+B)=sinAcosB+cosAsinB进行展开和合并,过程繁琐且容易出错。

而当我们将它们用对应的复数表示为 U ˙ 1 = U m 1 ∠ φ 1 \dot{U}_1 = U_{m1}\angle\varphi_1 U˙1=Um1φ1 U ˙ 2 = U m 2 ∠ φ 2 \dot{U}_2 = U_{m2}\angle\varphi_2 U˙2=Um2φ2时,它们的和 u ( t ) = u 1 ( t ) + u 2 ( t ) u(t)=u_1(t)+u_2(t) u(t)=u1(t)+u2(t)对应的复数就是 U ˙ = U ˙ 1 + U ˙ 2 \dot{U}=\dot{U}_1+\dot{U}_2 U˙=U˙1+U˙2在复数运算中,我们可以利用复数的加法法则,将 U ˙ 1 \dot{U}_1 U˙1 U ˙ 2 \dot{U}_2 U˙2转化为直角坐标形式 U ˙ 1 = U m 1 cos ⁡ φ 1 + j U m 1 sin ⁡ φ 1 \dot{U}_1 = U_{m1}\cos\varphi_1 + jU_{m1}\sin\varphi_1 U˙1=Um1cosφ1+jUm1sinφ1 U ˙ 2 = U m 2 cos ⁡ φ 2 + j U m 2 sin ⁡ φ 2 \dot{U}_2 = U_{m2}\cos\varphi_2 + jU_{m2}\sin\varphi_2 U˙2=Um2cosφ2+jUm2sinφ2然后进行加法运算 U ˙ = ( U m 1 cos ⁡ φ 1 + U m 2 cos ⁡ φ 2 ) + j ( U m 1 sin ⁡ φ 1 + U m 2 sin ⁡ φ 2 ) \dot{U}=(U_{m1}\cos\varphi_1 + U_{m2}\cos\varphi_2)+j(U_{m1}\sin\varphi_1 + U_{m2}\sin\varphi_2) U˙=(Um1cosφ1+Um2cosφ2)+j(Um1sinφ1+Um2sinφ2)最后再将结果转换回极坐标形式 U ˙ = U ∠ φ \dot{U}=U\angle\varphi U˙=Uφ其模 U U U和辐角 φ \varphi φ就对应着合成后的正弦量的幅值和初相位。这种运算方式不仅简化了计算过程,还使得结果更加直观、易于理解。

三、复变函数的提出及优势

(一)数学理论完善的需求

在数学发展历程中,许多代数方程在实数范围内无法求解,这促使数学家们寻求数系的扩充。例如方程 x 2 + 1 = 0 x^2 + 1 = 0 x2+1=0在实数范围内没有解,因为任何实数的平方都大于等于 0 0 0。但引入虚数单位 i i i i 2 = − 1 i^2 = -1 i2=1)后,方程的解为 x = ± i x = \pm i x=±i,这使得代数方程理论更加完备。复变函数建立在复数域上,它将函数的概念从实数域拓展到复数域,使得函数理论得到了极大的丰富和完善。例如,复变函数中的解析函数具有许多独特的性质,像柯西积分定理、柯西积分公式等,这些理论在实函数中是不存在的,它们为解决各种数学问题提供了新的工具和思路。

(二)实际应用的广泛需求

电气工程领域:在交流电路分析中,如前文所述,复数能够简洁地表示电压和电流的幅值与相位关系,方便进行电路参数计算和分析。在计算复杂电路的阻抗、电流和电压分布时,使用复变函数和相量法可以大大简化计算过程,提高分析效率。此外,在电机设计、电力系统稳定性分析等方面,复变函数也发挥着重要作用。例如,通过复变函数可以分析电机内部的磁场分布,优化电机的性能;在电力系统中,利用复变函数可以研究电力传输过程中的功率损耗和稳定性问题。

信号处理领域:在信号处理中,经常需要对信号进行频谱分析、滤波、调制解调等操作。复变函数中的傅里叶变换、拉普拉斯变换等工具,能够将时域信号转换为频域信号进行分析,其中复数的运用使得信号在频域的特性能够更清晰地展现出来。例如,在音频信号处理中,通过傅里叶变换将音频信号转换为频域表示,利用复数的实部和虚部可以分析信号的频率成分和相位信息,从而实现音频的降噪、增强等处理。

流体力学领域:在研究流体的流动特性时,复变函数可以用来描述流体的势流和涡旋等现象。通过建立复势函数,将流体的速度、压力等物理量与复数联系起来,能够方便地分析流体的流动状态。例如,在分析机翼周围的气流时,利用复变函数可以计算气流的速度分布和压力分布,为机翼的设计提供理论依据。

量子力学领域:在量子力学中,描述微观粒子状态的波函数通常是复数形式。复数的引入能够准确地描述微观粒子的波动性和粒子性等特性,如粒子的概率幅、相位等信息都可以通过复数来表示。例如,薛定谔方程是量子力学的基本方程,其解就是复数形式的波函数,通过对波函数的分析可以预测微观粒子的行为和状态。

综上所述,复变函数的提出是为了满足数学理论完善和实际应用的需求。与实数相比,复变函数在解决代数方程求解、交流电路分析、信号处理、流体力学、量子力学等诸多领域的问题时具有显著的优势,仅用实数无法满足这些复杂问题的分析和解决需求。在交流电路分析中,复数的引入为正弦量的表示和运算带来了革命性的变化,大大简化了分析和计算过程,为电力系统、电子电路等领域的研究和应用提供了强大的数学工具。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/70066.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python3 OS模块中的文件/目录方法说明十四

一. 简介 前面文章简单学习了 Python3 中 OS模块中的文件/目录的部分函数。 本文继续来学习 OS 模块中文件、目录的操作方法:os.statvfs() 方法,os.symlink() 方法。 二. Python3 OS模块中的文件/目录方法 1. os.statvfs() 方法 os.statvfs() 方法用…

知识蒸馏教程 Knowledge Distillation Tutorial

来自于:Knowledge Distillation Tutorial 将大模型蒸馏为小模型,可以节省计算资源,加快推理过程,更高效的运行。 使用CIFAR-10数据集 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.tran…

Turing Complete-1位开关

要求如下: 我的思考: 把输入1当作控制信号,把输入2当作输出信号。 通过非门和开关使输入2形成双通道输出, 通道一为输出输入2取反。 通道二为输出输入2本身。 通过输入1来控制两个通道的开闭。

从Transformer到世界模型:AGI核心架构演进

文章目录 引言:架构革命推动AGI进化一、Transformer:重新定义序列建模1.1 注意力机制的革命性突破1.2 从NLP到跨模态演进1.3 规模扩展的黄金定律二、通向世界模型的关键跃迁2.1 从语言模型到认知架构2.2 世界模型的核心特征2.3 混合架构的突破三、构建世界模型的技术路径3.1 …

深度求索DeepSeek横空出世

真正的强者从来不是无所不能,而是尽我所能。多少有关输赢胜负的缠斗,都是直面本心的搏击。所有令人骄傲振奋的突破和成就,看似云淡风轻寥寥数语,背后都是数不尽的焚膏继晷、汗流浃背。每一次何去何从的困惑,都可能通向…

性能优化中的数据过滤优化

目录 以下是一些关于数据过滤优化的策略和方法 索引使用 避免全表扫描 使用分区 数据预处理 合理设计查询 利用缓存机制 数据库层面优化 系统中通常会有一些统计和分析的功能,以前我们主要针对结构化数据(关系型数据库存储)进行分析&a…

与本地Deepseek R1:14b的第一次交流

本地部署DS的方法,见:本地快速部署DeepSeek-R1模型——2025新年贺岁-CSDN博客 只有16GB内存且没有强大GPU的个人电脑,部署和运行14b参数的DS大模型已是天花板了。 运行模型 ollama run deepseek-r1:14b C:\Users\Administrator>ollama r…

Python 梯度下降法(六):Nadam Optimize

文章目录 Python 梯度下降法(六):Nadam Optimize一、数学原理1.1 介绍1.2 符号定义1.3 实现流程 二、代码实现2.1 函数代码2.2 总代码 三、优缺点3.1 优点3.2 缺点 四、相关链接 Python 梯度下降法(六):Nad…

【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法:穿越图的迷宫的最短路径力量(通俗易懂版)

羑悻的小杀马特.-CSDN博客羑悻的小杀马特.擅长C/C题海汇总,AI学习,c的不归之路,等方面的知识,羑悻的小杀马特.关注算法,c,c语言,青少年编程领域.https://blog.csdn.net/2401_82648291?typebbshttps://blog.csdn.net/2401_82648291?typebbshttps://blog.csdn.net/2401_8264829…

MySQL(Undo日志)

后面也会持续更新,学到新东西会在其中补充。 建议按顺序食用,欢迎批评或者交流! 缺什么东西欢迎评论!我都会及时修改的! 大部分截图和文章采用该书,谢谢这位大佬的文章,在这里真的很感谢让迷茫的…

全面剖析 XXE 漏洞:从原理到修复

目录 前言 XXE 漏洞概念 漏洞原理 XML 介绍 XML 结构语言以及语法 XML 结构 XML 语法规则 XML 实体引用 漏洞存在原因 产生条件 经典案例介绍分析 XXE 漏洞修复方案 结语 前言 网络安全领域暗藏危机,各类漏洞威胁着系统与数据安全。XXE 漏洞虽不常见&a…

初级数据结构:栈和队列

目录 一、栈 (一)、栈的定义 (二)、栈的功能 (三)、栈的实现 1.栈的初始化 2.动态扩容 3.压栈操作 4.出栈操作 5.获取栈顶元素 6.获取栈顶元素的有效个数 7.检查栈是否为空 8.栈的销毁 9.完整代码 二、队列 (一)、队列的定义 (二)、队列的功能 (三&#xff09…

登录认证(5):过滤器:Filter

统一拦截 上文我们提到(登录认证(4):令牌技术),现在大部分项目都使用JWT令牌来进行会话跟踪,来完成登录功能。有了JWT令牌可以标识用户的登录状态,但是完整的登录逻辑如图所示&…

Python 网络爬虫实战:从基础到高级爬取技术

📝个人主页🌹:一ge科研小菜鸡-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 1. 引言 网络爬虫(Web Scraping)是一种自动化技术,利用程序从网页中提取数据,广泛…

MySQL锁类型(详解)

锁的分类图,如下: 锁操作类型划分 读锁 : 也称为共享锁 、英文用S表示。针对同一份数据,多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响,相互不阻塞的。 写锁 : 也称为排他锁 、英文用X表示。当前写操作没有完成前,它会…

93,【1】buuctf web [网鼎杯 2020 朱雀组]phpweb

进入靶场 页面一直在刷新 在 PHP 中,date() 函数是一个非常常用的处理日期和时间的函数,所以应该用到了 再看看警告的那句话 Warning: date(): It is not safe to rely on the systems timezone settings. You are *required* to use the date.timez…

51单片机 01 LED

一、点亮一个LED 在STC-ISP中单片机型号选择 STC89C52RC/LE52RC;如果没有找到hex文件(在objects文件夹下),在keil中options for target-output- 勾选 create hex file。 如果要修改编程 :重新编译-下载/编程-单片机重…

【Rust自学】19.2. 高级trait:关联类型、默认泛型参数和运算符重载、完全限定语法、supertrait和newtype

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(加关注即可阅读全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(・ω・) 19.2.1. 在trait定义中使用关联类型来指定占位类型 我们首先在第10章的10.3. trait Pt.1&a…

Elasticsearch:如何搜索含有复合词的语言

作者:来自 Elastic Peter Straer 复合词在文本分析和标记过程中给搜索引擎带来挑战,因为它们会掩盖词语成分之间的有意义的联系。连字分解器标记过滤器等工具可以通过解构复合词来帮助解决这些问题。 德语以其长复合词而闻名:Rindfleischetik…

web-SQL注入-CTFHub

前言 在众多的CTF平台当中,作者认为CTFHub对于初学者来说,是入门平台的不二之选。CTFHub通过自己独特的技能树模块,可以帮助初学者来快速入门。具体请看官方介绍:CTFHub。 作者更新了CTFHub系列,希望小伙伴们多多支持…