solr faceting 用法

本文介绍如何在Solr中实现分面搜索功能。主要步骤包括:在schema.xml中添加分类字段,创建索引,通过SolrJ API进行查询并设置分面参数。展示了如何解析查询结果,获取并打印分面信息。
1.在schema.xml里面增加一个分类字段category
2.创建索引
3.在查询url里面增加:&facet=on&facet.field=category
查询返回结果里会出现如下返回结果:

<lst name="facet_counts">
<lst name="facet_queries"/>

<lst name="facet_fields">

<lst name="category">
<int name="java">4</int>
<int name="3c">2</int>
<int name="电脑">2</int>
</lst>
</lst>
<lst name="facet_dates"/>
</lst>


4.用solrJ 的API查询:

/create the query
SolrQuery query = new SolrQuery("content:piece");
//indicate we want facets
query.setFacet(true);
//indicate what field to facet on
query.addFacetField("category");
//we only want facets that have at least one entry
query.setFacetMinCount(1);
//run the query
QueryResponse results = server.query(query);
System.out.println("Query Results: " + results);
//print out the facets
List<FacetField> facets = results.getFacetFields();
for (FacetField facet : facets) {
 System.out.println("Facet:" + facet);
}


具体参考:[url]http://wiki.apache.org/solr/SimpleFacetParameters[/url]
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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