vscode全局搜索找不到
时间: 2023-09-29 08:09:41 浏览: 584
vscode全局搜索找不到结果的问题可能是由于一些设置或配置引起的。首先，确保你的vscode已经升级到最新版本，因为vscode一直在不断发展，并且随着时间推出了很多强大的功能。
如果你发现vscode的搜索结果不准确或找不到特定内容，可以尝试以下解决方法：
1. 检查搜索排除设置：在vscode的设置中，可以找到搜索排除相关的配置。确保你没有将需要搜索的文件或文件夹排除在搜索范围之外。可以参考中的配置示例来添加相应的配置。
2. 检查.gitignore文件：vscode默认设置是会忽略.gitignore文件中指定的目录和文件。如果你的搜索结果中包含在.gitignore中被忽略的内容，可以考虑调整.gitignore文件的设置或者修改搜索策略来包含这些内容。
如果上述方法无法解决问题，还可以尝试以下步骤：
. 检查搜索关键词：确保你输入的搜索关键词是正确的，并且没有拼写错误或者其他语法错误。
2. 扩大搜索范围：如果你的搜索范围比较小，可以尝试扩大搜索范围，或者在全局搜索界面中选择搜索所有文件。
3. 重启vscode：有时候重启vscode可以解决一些临时的问题。
希望以上方法可以帮助你解决vscode全局搜索找不到结果的问题。如果问题仍然存在，请尝试搜索相关的问题讨论或者在开发者社区中咨询其他开发者的意见。
相关问题
vscode全局搜索不全
在使用 VS Code 进行全局搜索时，如果发现搜索结果不完整，可能是由于多种原因导致的。以下是常见的几种情况及其解决方法：
1. **检查 `.gitignore` 和 `.ignore` 文件**
VS Code 默认会遵循 `.gitignore` 和 `.ignore` 文件中的规则，在搜索时排除这些文件中指定的内容。如果某些目录或文件被错误地忽略，它们将不会出现在搜索结果中。可以通过以下方式禁用该功能：
- 在搜索面板中输入 `gitignore`。
- 取消勾选 "Controls whether to use .gitignore and .ignore files when searching for files." 选项[^4]。
2. **确保未意外排除目标目录**
在搜索面板的右上角有一个“排除”框（通常显示为 `node_modules` 等），可以手动输入需要排除的文件夹或文件类型。如果误操作排除了某些目录，则可能导致搜索结果不完整。请检查并调整这些设置以包含所有必要的目录。
3. **工作区编码设置问题**
如果项目文件夹的默认编码不是 UTF-8，例如是 GBK 或其他编码格式，而 VS Code 使用的是 UTF-8 编码进行搜索，则可能无法正确识别和匹配非 UTF-8 编码文件中的内容，尤其是中文字符。解决方法如下：
- 点击 VS Code 左下角的齿轮图标。
- 选择 "Settings"（设置）。
- 切换到 "Workspace"（工作区）选项卡。
- 搜索 `encoding`，并将编码设置为与项目文件夹一致的编码（如 GBK）[^1]。
4. **优化搜索性能和范围**
如果项目较大，或者包含大量第三方库（如 `node_modules`），这可能会导致搜索速度变慢，甚至影响结果的完整性。建议采取以下措施提升搜索效率：
- 排除不必要的文件夹（如 `node_modules`、`dist`、`build` 等）。
- 如果没有看到排除框，点击搜索面板右侧的三个点（`...`），即可展开相关选项[^3]。
5. **更新 VS Code 和插件**
有时，VS Code 的旧版本可能存在一些 bug 或兼容性问题，导致搜索功能异常。建议定期检查并更新 VS Code 及其相关插件至最新版本，以确保最佳性能和稳定性。
### 示例：修改工作区编码设置
```json
{
"[plaintext]": {
"files.encoding": "gbk"
}
}
```
vscode全局搜索不起作用
Visual Studio Code (VSCode) 的全局搜索功能有时候可能会出现问题，导致无法正常工作。这可能是由于以下几个原因：
1. 搜索路径设置：确保"Search: Search Paths"配置中包含了所有你想搜索的文件夹。如果没有包含全部文件，搜索结果会受限。
2. 关键字过滤：如果开启了某些高级搜索选项，如忽略大小写、只搜索文本而不是注释等，也可能影响搜索结果。检查"Search: Configuration"中的设置。
3. 搜索缓存：清除缓存或者重启VSCode可以解决一些临时的搜索问题。你可以通过“命令面板”(Ctrl+Shift+P)输入 "Clear Cache" 并选择 "Explorer: Clear Cache and Reload Window" 清除。
4. 系统问题：如果电脑性能低或者硬盘空间不足，也可能会影响搜索速度。尝试关闭其他资源占用大的应用，看看是否有所改善。
5. 工具栏快捷键冲突：确保全局搜索的快捷键未被其他插件抢占。
如果你遇到的是其他特定问题，可以试着更新VSCode到最新版本，或者检查是否有第三方插件干扰了搜索功能。如果以上方法都无效，可以尝试卸载并重新安装VSCode。
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标题中提到的“复制别人网站的软件”指向的是一种能够下载整个网站或者网站的特定部分，然后在本地或者另一个服务器上重建该网站的技术或工具。这类软件通常被称作网站克隆工具或者网站镜像工具。
描述中提到了一个具体的教程网址，并提到了“天天给力信誉店”，这可能意味着有相关的教程或资源可以在这个网店中获取。但是这里并没有提供实际的教程内容，仅给出了网店的链接。需要注意的是，根据互联网法律法规，复制他人网站内容并用于自己的商业目的可能构成侵权，因此在此类工具的使用中需要谨慎，并确保遵守相关法律法规。
标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
文件名称列表中列出了“Teleport Pro”，这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具，允许用户下载一个网站的本地副本，包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL，并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。
从知识点的角度来看，Teleport Pro作为一个网站克隆工具，具备以下功能和知识点：
1. 网站下载：Teleport Pro可以下载整个网站或特定网页。用户可以设定下载的深度，例如仅下载首页及其链接的页面，或者下载所有可访问的页面。
2. 断点续传：如果在下载过程中发生中断，Teleport Pro可以从中断的地方继续下载，无需重新开始。
3. 过滤器设置：用户可以根据特定的规则过滤下载内容，如排除某些文件类型或域名。
4. 网站结构分析：Teleport Pro可以分析网站的链接结构，并允许用户查看网站的结构图。
5. 自定义下载：用户可以自定义下载任务，例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。
6. 多任务处理：Teleport Pro支持多线程下载，用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。
7. 编辑和管理下载内容：Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力，并可以查看、修改下载的文件。
8. 离线浏览：下载的网站可以在离线状态下浏览，这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。
9. 备份功能：Teleport Pro可以用来备份网站，确保重要数据的安全。
在实际使用此类工具时，需要注意以下几点：
- 著作权法：复制网站内容可能侵犯原作者的版权，因此在使用此类工具时，必须确保有合法权利去下载和使用目标网站的内容。
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综上所述，虽然“复制别人网站的软件”在技术上是可行的，且可以用于多种正当目的，但在使用此类工具时，必须遵守法律法规和道德规范，不可侵犯他人的合法权益。
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1. **连接池的定义**：
连接池是一种用于管理数据库连接的技术，通过维护一定数量的数据库连接，使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接，并将它们保存在一个池中，当需要数据库连接时，可以直接从池中获取，从而降低数据库连接的开销。
2. **通用数据连接池的概念**：
当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。
3. **连接池的优点**：
- **提升性能**：由于数据库连接创建是一个耗时的操作，连接池能够减少应用程序建立新连接的时间，从而提高性能。
- **资源复用**：数据库连接是昂贵的资源，通过连接池，可以最大化现有连接的使用，避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。
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5. **实现通用数据连接池的挑战**：
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6. **数据连接池的应用场景**：
- **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。
- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
7. **常见的通用数据连接池技术**：
- **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。
- **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。
- **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。
- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
- **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。
8. **连接池的管理与监控**：
为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。
9. **连接池的配置和优化**：
连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。
10. **连接池的应用案例**：
一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间，用户访问量激增，此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应，减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。
总结来说，通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件，它通过提供高效的数据库连接管理，增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践，对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时，需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性，确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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引用材料总结：
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
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#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
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- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间