Solr相关知识点

本文介绍了Solr的两种启动方式:使用Jetty和Tomcat,并详细解释了Solr实例(Core/Collection)的概念及作用。同时,深入探讨了schema.xml配置文件的作用,包括如何通过field和fieldType元素定义索引字段。

Solr启动方式

1. Solr默认提供Jetty(java写的Servlet容器)

建议第一次学习solr的时候用Jetty,它很快,稳定,成熟并且易于管理和熟悉,如Google使用Jetty作为引擎。

具体方法:解压solr文件夹,进入example文件夹有start.jar文件,输入命令行:java -jar start.jar。浏览器访问:http://localhost:8983/solr/,你看到的就是solr的管理界面

2. 使用tomcat服务器。

需要部署solr war文件。具体部署方法见tomcat部署solr。最后访问http://localhost:8080/solr/#/

Solr中实例(Core/Collection)

solr中有一个重要的名词,即Core实例。一个solecore对外单独提供索引和搜索接口,一个solrcore对应一个索引目录。solrhome中可以创建多个solr运行实例solrcore。每个solrcore提供单独的搜索和索引服务。

解压后的solr文件夹中example代表一个solr工程的例子目录,下一层的solr文件夹包含了默认配置信息的Solr的Core目录,再下一层的collection1即自带的solrcore。

solr中Schema File

solr中有两个重要的配置文件: solrconfig.xml(索引管理配置文件)和schema.xml(创建索引文件)。下面讲讲schema.xml(创建索引文件),它位于内核目录下的conf目录下。

在schema.xml中建立solr索引字段就类似于数据中在表中定义相关的数据字段,其字段的种类包含多值字段、动态字段、复制字段、唯一键字段等。这个schema.xml中配置的所有字段相当于数据库中的一张大表。

  • field: 定义一种字段,如 <field name="name" type="text_ik" indexed="true" stored="true" multiValued="false" />
  • fieldType: 字段类型属性,如 <fieldType name="text_ik" -class="solr.TextField">
  • name: 字段类型名称(可以理解为Java的 数据类型名称。例如: int、double、String等Java中的数据类型名称)
  • class: 数据类型(默认文本数据即可,还有其他的例如:字符串、浮点、整形等)
  • type: 指定该字段用哪个分词器匹配。
  • analyzer:字段类型指定的分词器
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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