elasticsearch 融合springboot时笔记

最新推荐文章于 2025-11-25 16:45:00 发布
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本文介绍如何在Elasticsearch中使用keyword类型字段进行排序，包括builder.sort方法的使用，以及springboot2.0集成elasticsearch实现检索、分页和排序的方法。同时提供了elasticsearch的官方下载链接。
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elasticsearch&SpringBoot集成elasticsearch
xiaozhi146的博客
12-22 2124
认识elasticsearch 搜索引擎 搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等， 为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等， 同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上采集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将检索的相关信息展示给用户的系统。搜索引擎是工作于互联网上的一门检索技术，它旨在提高
SpringBoot与ElasticSearch检索笔记整理
发现问题，面对问题，分析问题，解决问题，总结问题
06-14 2024
文章目录介绍（一）检索（二）主要概念融合安装检索方式学习（一）索引员工文档（二）检索文档（三）轻量搜索（四）使用查询表达式搜索（五）更复杂的查询（六）全文搜索（七）高亮搜索（八）检索总结SpringBoot整合ES（一）简单介绍和自动配置分析（二）Jest客户端整合使用（三）SpringData ES整合使用（1）官方文档参考（2）自动配置类介绍（3）ElasticsearchRepository方式操作 介绍 （一）检索 我们的应用经常需要添加检索功能，开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引
Elasticsearch 8.16.0：革新大数据搜索的新利器
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在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
11-16 1万+
BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。这对于处理大型工作负载，特别是那些包含大量向量数据的应用场景来说，具有极其重要的意义。
2026精选课题-基于springboot的智能笔记的设计与实现
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hungelianshu123的博客
11-25 747
摘要：本文介绍了一个基于SpringBoot的智能笔记系统开发项目，面向高校师生提供毕业设计辅导服务。系统采用微服务架构，整合SpringBoot、Vue、MySQL等技术栈，实现笔记管理、智能分析、知识图谱等核心功能。项目包含开题报告、系统实现、论文辅导等全流程服务，提供从功能设计到答辩辅导的一站式解决方案。技术范围涵盖Java、Python、大数据等多个领域，旨在帮助学生完成高质量的计算机毕业设计。系统特色包括智能标签、语义搜索、知识关联等AI功能，可作为本科毕设的优秀实战案例。
SpringBoot 笔记，多线程高并发
erthre的博客
03-28 1157
一次偶然，从朋友那里得到一份“java高分面试指南”，里面涵盖了25个分类的面试题以及详细的解析：JavaOOP、Java集合/泛型、Java中的IO与NIO、Java反射、Java序列化、Java注解、多线程&并发、JVM、Mysql、Redis、Memcached、MongoDB、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Dubbo 、MyBatis 、ZooKeeper 、数据结构、算法、Elasticsearch 、Kafka 、微服务、Linux。
Elasticsearch入门篇——基础知识
m0_70707972的博客
06-16 434
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。...
Spring学习笔记（1）
gua_Piter的博客
10-15 362
问题一： 层与层之前联系在一起，耦合性高（接口与实现类相互联系）解决方法：Spring提供了第三方来自动加载对象，不用自己手动new出对象，第三方自动提供Bean对象问题二：通用的事务功能耦合在业务代码中，通用的日志功能耦合在业务代码中通用的事务功能指的是一些通用的数据库事务操作，比如开启事务、提交事务、回滚事务等。将这些通用的事务功能耦合在业务代码中意味着业务代码需要自己实现这些事务操作，导致业务代码与事务代码混杂在一起，代码可读性和可维护性降低。
美团资深架构师精心整理SpringBoot学习笔记，从入门到实战
m0_72011831的博客
09-07 214
使用Spring Boot很容易创建一个独立运行（运行jar,内嵌Servlet容器）、准生产级别的基于Spring框架的项目，使用Spring Boot你可以不用或者只需要很少的Spring配置。Spring将很多魔法带入了Spring应用程序的开发之中，其中最重要的是以下四个核心。自动配置：针对很多Spring应用程序常见的应用功能，Spring Boot能自动提供相关配置起步依赖：告诉Spring Boot需要什么功能，它就能引入需要的库。
基于 SpringBoot 的文档资料管理小程序
QQ1039692211的博客
07-30 813
摘要：基于SpringBoot的文档管理小程序提供轻量化的移动文档解决方案，支持文档上传（多格式）、分类存储、全文检索、版本控制和权限共享等功能。系统采用SpringBoot后端+微信小程序前端，整合MySQL、Redis和云存储，实现高效安全的文档管理。特色功能包括团队协作空间、实时动态提醒和加密保护，适用于个人学习资料管理和小型团队项目协作，显著提升文档查找与共享效率。（149字）
Springboot笔记分享网站构建与分享
项目的开发涉及到前后端的协作，以及可能的第三方服务集成，例如用于用户认证的OAuth2.0协议，数据存储可能用到的MySQL或MongoDB数据库，以及可能的搜索引擎服务如Elasticsearch，来实现笔记的全文搜索功能。...
基于SpringBoot与Vue的读书笔记共享系统设计
基于SpringBoot与Vue的学生读书笔记共享系统源码案例设计，是一个典型的前后端分离架构的Web应用项目，充分体现了现代软件开发中高效协作、模块化设计以及技术栈融合的优势。该项目以“学生读书笔记共享”为核心业务...
Elasticsearch学习笔记与实战知识库分享
综上所述，该资源是一份全面且实用的 Elasticsearch 学习资料，融合了理论知识与实战技巧，适合初学者入门及中级开发者进阶，尤其对于需要实现 MySQL 数据同步、中文搜索、SpringBoot 集成、插件开发等具体功能的...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
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