LUCENE 读书笔记 20070712

20070712
检索:
创建了索引就是为了检索用的,下面就开始看喽。
检索的步骤:
1 创建IndexSearcher
初始化IndexSearcher的方法有很多种,最简单的就是传递一个索引文件所在目录的字符串作为参数。
2 构建Query
Query代表了查询的条件以及查询的一些参数
3 返回查询结果并进行处理
创建IndexSearcher ,其实就是告诉Lucene我要在哪里查询。书上一共列出了4种构造方式,现在对是否在关闭IndexSearcher时关闭IndexReader有点不清楚是什么意思。
创建Query ,其实就是告诉Lucene我要根据那些字段,以什么样的规则进行查询。
两者一结合,哈哈,就是查询结果了。
查询结果是用Hits对象表示的。Hits中就是代表查询到的数据,里面是是什么,是Document对象阿。这样,你存进去的东西就能被取出来了。
这就是大体的查询过程了,简单不?其实复杂的在后面那。
书上说的一点以前没注意到:关闭IndexSearcher的时候(调用close)的时候其实施关闭的它使用的IndexReader。就是说,IndexSearcher使用了IndexReader进行数据查询。
书上接着讲的是Hits,我感觉该先详细将Query才对啊,不管了,它讲啥咱看啥吧。
Hits:
Hits是将所有的匹配结果一次性全部查询出来,这对性能是很不好的,书上说给出了一种lazy的例子,好像下面就是哦。
晕那,这个例子好像不是,白高兴一场…………。希望下面有吧。
Lucene的评分机制:
概念:
评分机制,简单的说就是根据一定的规则(比如说:检索字段出现的频率),在查询的时候作为决定查询结果现实顺序的标准。
具体怎么计算的俺不管,俺没那个本事去修改规则。
但我们还是可以控制一部分显示级别的:
那就是在创建Document的时候用setBoost(float),这个参数月大应该越容易被查询到,值不大于1。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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