PHP特性靶场通常指的是一个使用PHP的特性来教学、实验或演示PHP安全编程的环境。这些环境可能包含有潜在危险的代码示例，因此不应该在生产环境中使用。

如果你指的是web89-103这样的特定特性靶场，这通常是一个通过编号命名的环境，可能包含对应于特定PHP版本或安全漏洞的教学内容。

例如，如果web89代表PHP 7.8，那么你可能需要设置一个使用PHP 7.8的环境，并运行相关的代码示例。

由于这是一个教学环境，通常不推荐在生产环境中使用，因为这些代码可能包含安全漏洞。如果你需要设置这样的环境，你可以按照以下步骤进行：

1. 安装对应版本的PHP，例如PHP 7.8。
2. 配置你的web服务器（如Apache或Nginx）来使用PHP。
3. 下载并设置相应的应用程序代码。
4. 运行应用程序并遵循提供的说明进行实验。

请注意，由于这些环境可能包含不安全的代码，不建议在生产环境中使用，也不提供复制和使用这些环境的具体指令。相反，应该遵循最佳实践来保护你的应用程序免受已知漏洞的攻击。

在复现ThinkPHP2框架的RCE（远程代码执行）漏洞之前，需要确保你的环境中已经安装了PHP。

1. 下载ThinkPHP2框架的代码。
2. 找到可能存在漏洞的代码部分，通常是Action类的execute方法或者是通过R方法进行的调用。
3. 在漏洞的代码部分，利用import函数导入并执行用户可控的类文件。

以下是一个简单的例子，展示了如何利用ThinkPHP2的RCE漏洞：

// 假设这是ThinkPHP2中Action类的一个方法
class ExampleAction extends Action {
    public function execute($method) {
        if(method_exists($this,$method)) {
            $this->$method();
        }
    }
}
 
class R {
    static function import($class) {
        // 导入类文件的伪代码
        include $class;
    }
}
 
// 用户可控的输入
$input = $_GET['method'];
 
// 实例化Action类并调用execute方法
$action = new ExampleAction();
$action->execute($input);

如果用户可以控制$input并且输入恶意类名，例如php://filter/read=convert.base64-encode/resource=flag.php，则可能会导致服务器上的文件被读取并以Base64编码的形式输出。

为了防御此类漏洞，建议升级到最新版本的ThinkPHP，或者使用安全的编码实践来避免执行不可信的代码。

报错解释：

elasticsearch.UnsupportedProductError 表明您正在使用的 Elasticsearch 客户端与运行在服务器上的 Elasticsearch 版本不兼容。这通常发生在客户端使用的API或特性与服务器端的版本不兼容时。

解决方法：

1. 检查您的 Elasticsearch 客户端库的版本是否与您的 Elasticsearch 服务器版本兼容。如果不兼容，您需要升级客户端库或降级 Elasticsearch 服务器到一个兼容的版本。
2. 升级 Elasticsearch 服务器或客户端库到一个共同支持的版本。可以在 Elasticsearch 的官方文档中找到关于不同版本之间的兼容性信息。
3. 如果您不能升级，可以考虑使用较旧版本的客户端库，但这可能会引入安全问题和性能问题。

请确保在升级前备份数据，以防在升级过程中出现问题。

由于提问中包含的文档和PPT内容较多，并且涉及到具体的源代码和实现细节，我无法在这里提供完整的解决方案。但我可以提供一个概览和关键代码段的示例。

高校科研信息管理系统的核心功能可能包括：

1. 科研项目管理：创建、修改、搜索和跟踪科研项目。
2. 论文发表管理：管理学术论文，包括查新、审核和索引。
3. 成果展示：展示研究成果，如专利、软件著作权等。
4. 资源共享：学术资源共享，如参考文献、数据集等。
5. 用户权限管理：基于角色的访问控制。

以下是一个简化的代码示例，展示如何在Spring Boot应用中集成Elasticsearch，并进行简单的文档搜索操作：

@RestController
public class SearchController {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
 
    @GetMapping("/search")
    public ResponseEntity<?> search(@RequestParam String query) {
        // 构建查询条件
        NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(query, "title", "content"))
                .build();
 
        // 执行查询
        SearchHits<MyDocument> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(searchQuery, MyDocument.class);
 
        // 处理结果
        List<MyDocument> results = Arrays.asList(searchHits.getContent());
        return ResponseEntity.ok(results);
    }
}
 
// 假设MyDocument是一个映射Elasticsearch文档的实体类
@Document(indexName = "my_index")
public class MyDocument {
    @Id
    private String id;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String content;
 
    // 省略getter和setter方法
}

在这个例子中，我们定义了一个简单的搜索接口，用户可以通过传入查询字符串来搜索标题或内容中包含该查询字符串的文档。ElasticsearchRestTemplate用于与Elasticsearch集成，执行搜索操作，并将结果返回给用户。

请注意，这只是一个高度抽象的代码示例，实际的系统可能需要更复杂的用户权限控制、项目状态跟踪、论文审核流程等功能。源代码和完整文档需要根据具体项目需求进行设计和实现。

在ElasticSearch中，我们可以使用BM25来进行相关性评分，并结合嵌入模型（如transformers）来改善搜索结果。以下是一个简化的例子，展示如何在ElasticSearch中集成BM25和嵌入模型。

首先，你需要一个ElasticSearch集群，并确保你的文档包含两部分信息：基本信息和文本信息。

{
  "title": "文档标题",
  "content": "文档内容",
  "embedding": [0.1, 0.2, ...]  // 文档的嵌入向量
}

然后，你可以在ElasticSearch的设置中使用BM25，并使用嵌入模型的输出作为相关性评分的一部分。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "similarity": {
        "my_similarity": {
          "type": "BM25",
          "k1": 1.2,
          "b": 0.75
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "similarity": "my_similarity"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "similarity": "my_similarity"
      },
      "embedding": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 100  // 嵌入向量的维度
      }
    }
  }
}

在查询时，你可以结合BM25得分和嵌入向量得分：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "content": "查询内容"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'embedding') + params.bm25_score",
              "params": {
                "query_vector": [0.1, 0.2, ...]  // 查询的嵌入向量
              }
            }
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}

在这个例子中，我们定义了一个my_similarity的相似性评分，它使用了BM25公式。在查询时，我们使用了ElasticSearch的函数查询功能，结合了BM25得分和基于余弦相似度的嵌入向量得分。这样可以更好地结合传统搜索和深度学习的结果。

要使用npm命令删除项目中的node_modules文件夹，您可以在项目的根目录中执行以下命令：

npm install --only=dev
npm prune

这将先安装只作为开发依赖的包，然后删除那些不在package.json中列出的任何包。这样做的目的是为了最大程度地减小node_modules文件夹的大小，因为它只包含开发依赖项。

如果您只是想直接删除node_modules文件夹，而不考虑开发依赖，可以使用操作系统的文件删除命令。在Unix-like系统（如Linux和macOS）上，您可以使用：

rm -rf node_modules

在Windows系统上，您可以使用：

rmdir /s /q node_modules

请注意，直接删除node_modules可能会导致某些依赖不完整，因此通常建议使用npm命令来管理它的清理。

在Elasticsearch中，全模糊匹配通常通过使用match_phrase_prefix查询来实现，但它主要用于短语或词根匹配。如果你需要进行复杂的全模糊匹配，可以考虑以下几种方法：

1. 使用match_phrase_prefix查询：适用于匹配短语的开始部分。
2. 使用wildcard查询：可以通过通配符实现更复杂的匹配，但性能较差。
3. 使用ngram分析器：在索引时将文本分割成短语，以支持复杂的全模糊匹配。

以下是使用ngram分析器实现全模糊匹配的示例配置和查询：

首先，在创建索引时定义一个ngram分析器：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "tokenizer": {
        "my_ngram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 10
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "my_ngram_tokenizer"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_ngram_analyzer"
      }
    }
  }
}

然后，使用match查询进行全模糊匹配：

{
  "query": {
    "match": {
      "text": "your search term"
    }
  }
}

这样配置后，当你搜索"your search term"时，Elasticsearch会将搜索词分解成n-grams，并查找包含这些n-grams的文档。这允许你执行全模糊匹配，即不区分大小写和匹配短语的开始部分。

Elasticsearch的Update By Query API允许你根据一个查询来更新文档。这个API可以用来执行全量或增量的更新，也可以用来删除文档。

以下是一个使用Update By Query的Python代码示例，使用Elasticsearch的官方Python客户端：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义更新操作
def update_document(es, index, query, script):
    update_query = {
        "query": query,
        "script": script
    }
    es.update_by_query(index=index, body=update_query)
 
# 使用示例
index_name = 'your_index'
query = {
    "match": {
        "your_field": "your_value"
    }
}
script = {
    "source": "ctx._source.your_field = params.new_value",
    "params": {
        "new_value": "new_value"
    }
}
 
update_document(es, index_name, query, script)

在这个示例中，我们定义了一个update_document函数，它接受Elasticsearch客户端、索引名、查询和脚本作为参数。然后我们构建了一个update_by_query请求的字典，其中包含了我们的查询和脚本，最后我们调用es.update_by_query方法来执行更新。

请注意，你需要根据你的Elasticsearch服务器的实际情况调整代码中的Elasticsearch服务器地址和其他参数。

在移动端中，Graphics API是用于渲染图形的接口。主要有以下几种：Vulkan、OpenGL ES、DirectX。

1. Vulkan：

   Vulkan是一个由Khronos组织开发的图形API，主要用于跨平台的高性能图形渲染。它专为移动平台和桌面平台设计，支持多核心处理器的并行处理能力，同时还有高效的内存管理和高速的渲染能力。

Unity3D支持Vulkan API，可以通过Player Settings设置。

#if UNITY_ANDROID && !UNITY_EDITOR
    GraphicsDeviceType[] devices = new GraphicsDeviceType[] {
        GraphicsDeviceType.Vulkan
    };
    QualitySettings.SetGraphicsAPIs(devices);
#endif

2. OpenGL ES：

   OpenGL ES (OpenGL for Embedded Systems) 是 OpenGL三维图形API的子集，主要用于嵌入式设备，如手机和平板电脑。Unity3D支持OpenGL ES作为底层图形API。

#if UNITY_IOS
    GraphicsDeviceType[] devices = new GraphicsDeviceType[] {
        GraphicsDeviceType.OpenGLES3,
        GraphicsDeviceType.OpenGLES2
    };
    QualitySettings.SetGraphicsAPIs(devices);
#endif

3. DirectX：

   DirectX是微软开发的一套由软件和硬件接口组成的游戏音视频开发包，主要用于Windows平台的游戏和应用程序。

Unity3D支持DirectX 11和DirectX 12，但不直接支持DirectX 10。

#if UNITY_WINRT && !UNITY_EDITOR
    GraphicsDeviceType[] devices = new GraphicsDeviceType[] {
        GraphicsDeviceType.Direct3D11,
        GraphicsDeviceType.Direct3D12
    };
    QualitySettings.SetGraphicsAPIs(devices);
#endif

注意：以上代码只是设置图形API，并不会真正改变Unity3D的渲染路径，具体渲染路径由Unity3D根据项目设置和硬件条件自动选择。

在ElasticSearch中，得分是用来评估查询结果与用户搜索query的匹配程度的。得分的计算依赖于特定的相关性算法，这通常涉及到查询中使用的词项以及这些词项在文档中出现的频率和位置。

ElasticSearch中的相关性算法是可以配置的，但默认情况下使用的是Okapi BM25算法。

以下是一个简单的查询示例，它演示了如何在ElasticSearch中执行查询并获取文档及其相关得分：

GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "Elasticsearch"
    }
  }
}

在返回的结果中，每个文档都会有一个_score字段，这个字段就是该文档的得分。

如果你想要调整相关性算法的参数，可以在ElasticSearch配置中设置index.similarity。但这通常不是普通用户会进行的操作，而是更专业的优化步骤。

如果你想要了解得分是如何计算的，你可以使用explain参数进行查询，这将返回得分的详细计算过程：

GET /_search?explain
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "Elasticsearch"
    }
  }
}

在返回的结果中，每个文档都会有一个_explanation字段，这个字段详细解释了为什么该文档得到了特定的得分。