[转]Heritrix之旅之CrawlController

本文详细介绍了Heritrix抓取任务的核心组件及其初始化过程,包括CrawlController的作用、关键组件之间的关系,以及如何通过XMLSettingsHandler和CrawlController进行抓取任务的配置与启动。
 

文章来源http://www.cnblogs.com/MichaelYin/archive/2011/08/25/2153633.html

一转眼暑假就快要结束了,暑假也是在趁着找工作之前花时间折研究了一下Heritrix,这段时间会花点时间把这块学习和心得来做一个总结,一方面对知识的夯实,另一方面也能对园子里面的朋友有所帮助。

Heritrix的一些介绍网上都有,我在这里也就不做介绍了,直接进入正题。

Heritrix抓取任务的核心类就是CrawlController,这个对象将决定一个抓取任务的开始和结束

00//order.xml文件的封装
01private transient CrawlOrder order;
02//
03private transient CrawlScope scope;
04//处理链列表
05private transient ProcessorChainList processorChains;
06//为抓取线程提供uri
07private transient Frontier frontier;
08 
09//线程池
10private transient ToePool toePool;
11 
12//缓存,保存了当前抓取任务抓取过的Host名称和Server名称
13private transient ServerCache serverCache;
14 
15// This gets passed into the initialize method.
16 
17private transient SettingsHandler settingsHandler;

crawler_overview1

上面这个图就是CrawlController和抓取过程中的几个关键的组件的关系图,CrawlController包含了这几个组件并对整个抓取进行管理

CrawlController的初始化是在initialize方法中完成的,根据传入的SettingsHandler得到抓取必须的参数,进行初始化,然后完成其他的一些必须的初始化工作。

二次开发的时候我们也可以自己完成这些过程,但是有几个必须的过程是必须要走的,首先就是需要构造一个XMLSettingsHandler对象,将order.xml信息装入,然后构造一个CrawlController对象,然后将XMLSettingsHandler放入到CrawlController的initialize方法中去,当完成上述工作之后,CrawlController就可以准备开始进行抓取了。

其实上述所说的过程就是Heritrix类中doOneCrawl方法的实现的过程,我们可以直接将order.xml的文件路径放入方法然后进行抓取

0XMLSettingsHandler handler = new XMLSettingsHandler(new File(
1crawlOrderFile));
2handler.initialize();
3CrawlController controller = new CrawlController();
4controller.initialize(handler);
5if (listener != null) {
6controller.addCrawlStatusListener(listener);
7}
8controller.requestCrawlStart();
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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