谷歌代码搜索的更新

谷歌代码搜索进行了更新,扩展了抓取范围,不仅包括完整的档案库和资料库,也包含来自网页的单个代码文件和样本代码片段。谷歌还对排名做出了一些调整,使级别和功能定义等更接近顶端。此外,代码搜索的可用域名范围已经超出了美国,包括多个其他国家。

Google 黑板报 -- Google 中国的博客网志: 谷歌代码搜索的更新
当我刚到 Google(谷歌)工作的时候,我很好奇也很迫不及待地想知道我会参于哪个项目的研发。后来我惊喜地发现,我将协助开发谷歌代码搜索(Google Code Search)当时我的感觉就像是一只看到了鲱鱼的企鹅,甚至有过之而无不及。谷歌在去年 10 月启动了代码搜索的研发,使对数十亿条公开源代码的搜索成为现实。今天,我们对代码搜索实现了一些更新,希望能帮助大家更轻松地找到相应的代码。 首先,我们扩展了抓取范围,使它不仅包括完整的档案库和资料库,也包含来自网页的单个代码文件和样本代码片段。现在,如果您搜索 LFractalCanvas 或者 nph-refresh,那么就会有更大的把握找到您所需要的代码。其次,我们还对排名做出了一些调整,例如对许多搜索而言,我们让级别和功能定义等更接近顶端。最后,代码搜索的可用域名范围已经超出了美国,比如我的家乡“波兰”、“巴西”、“中国”、“法国”、“德国”、“意大利”、“日本”、“韩国”、“荷兰”和“西班牙”等,这里只是略举几个例子。 我们希望大家能够继续向谷歌提供用户反馈,以及如何继续改进代码搜索的建议。互联网上有大量的代码,为了让全世界各地的开发者朋友都可以获得和利用这些代码,我们还有很多工作要做。 http://www.google.cn/codesearch

转载于:https://www.cnblogs.com/AlphaWu/archive/2007/07/11/814761.html

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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